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高斯數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用

高斯數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用

相關(guān)工具

相關(guān)工具

  • 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB使用邏輯復(fù)制工具復(fù)制數(shù)據(jù)

    目前支持GaussDB邏輯復(fù)制的工具有SDR和DRS。

    復(fù)制工具從GaussDB抽取邏輯日志后到對(duì)端數(shù)據(jù)庫(kù)回放。

    對(duì)于使用JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)制工具

  • GaussDB相關(guān)的第三方工具，通過(guò)什么來(lái)連接？

    目前，GaussDB相關(guān)的第三方工具都是通過(guò)JDBC進(jìn)行連接的，此部分將介紹工具配置時(shí)的注意事項(xiàng)。

    連接參數(shù)

    【關(guān)注】第三方工具通過(guò)JDBC連接GaussDB時(shí)，JDBC向GaussDB發(fā)起連接請(qǐng)求，會(huì)默認(rèn)添加以下配置參數(shù)，詳見(jiàn)JDBC代碼ConnectionFactoryImpl類(lèi)的實(shí)現(xiàn)。

    params = {
    { "user", user },
    { "database", database },
    { "client_encoding", "UTF8" },
    { "DateStyle", "ISO" },
    { "extra_float_digits", "3" },
    { "TimeZone", createPostgresTimeZone() },
    };

    這些參數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致JDBC客戶(hù)端的行為與gsql客戶(hù)端的行為不一致，例如，Date數(shù)據(jù)顯示方式、浮點(diǎn)數(shù)精度表示、timezone顯示。

    如果實(shí)際期望和這些配置不符，建議在java連接設(shè)置代碼中顯式設(shè)定這些參數(shù)。

    【建議】通過(guò)JDBC連接數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，應(yīng)該保證下面三個(gè)時(shí)區(qū)設(shè)置一致：

    JDBC客戶(hù)端所在主機(jī)的時(shí)區(qū)。

    GaussDB集群所在主機(jī)的時(shí)區(qū)。

    GaussDB集群配置過(guò)程中時(shí)區(qū)。

    fetchsize

    【關(guān)注】在應(yīng)用程序中，如果需要使用fetchsize，必須關(guān)閉autocommit。開(kāi)啟autocommit，會(huì)令fetchsize配置失效。

    autocommit

    【建議】在JDBC向GaussDB申請(qǐng)連接的代碼中，建議顯式打開(kāi)autocommit開(kāi)關(guān)。如果基于性能或者其它方面考慮，需要關(guān)閉autocommit時(shí)，需要應(yīng)用程序自己來(lái)保證事務(wù)的提交。例如，在指定的業(yè)務(wù)SQL執(zhí)行完之后做顯式提交，特別是客戶(hù)端退出之前務(wù)必保證所有的事務(wù)已經(jīng)提交。

    釋放連接

    【建議】推薦使用連接池限制應(yīng)用程序的連接數(shù)。每執(zhí)行一條SQL就連接一次數(shù)據(jù)庫(kù)，是一種不好SQL的編寫(xiě)習(xí)慣。

    【建議】在應(yīng)用程序完成作業(yè)任務(wù)之后，應(yīng)當(dāng)及時(shí)斷開(kāi)和GaussDB的連接，釋放資源。建議在任務(wù)中設(shè)置session超時(shí)時(shí)間參數(shù)。

    【建議】使用JDBC連接池，在將連接釋放給連接池前，需要執(zhí)行以下操作，重置會(huì)話環(huán)境。否則，可能會(huì)因?yàn)闅v史會(huì)話信息導(dǎo)致的對(duì)象沖突。

    如果在連接中設(shè)置了GUC參數(shù)，那么在將連接歸還連接池之前，必須使用“SET SESSION AUTHORIZATION DEFAULT;RESET ALL;”將連接的狀態(tài)清空。

    如果使用了臨時(shí)表，那么在將連接歸還連接池之前，必須將臨時(shí)表刪除。

    CopyManager

    【建議】在不使用ETL工具，數(shù)據(jù)入庫(kù)實(shí)時(shí)性要求又比較高的情況下，建議在開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序時(shí)，使用GaussDB JDBC驅(qū)動(dòng)的copyManger接口 進(jìn)行微批導(dǎo)入。

高斯數(shù)據(jù)庫(kù)基于什么 高斯數(shù)據(jù)庫(kù)基于什么

GaussDB基于JDBC開(kāi)發(fā)

JDBC（Java Database Connectivity，java數(shù)據(jù)庫(kù)連接）是一種用于執(zhí)行SQL語(yǔ)句的Java API，可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供統(tǒng)一訪問(wèn)接口，應(yīng)用程序可基于它操作數(shù)據(jù)。 GaussDB庫(kù)提供了對(duì)JDBC 4.0特性的支持，需要使用JDK1.8版本編譯程序代碼，不支持JDBC橋接ODBC方式。

GaussDB基于ODBC開(kāi)發(fā)

單擊此處獲取GaussDB提供的驅(qū)動(dòng)包。Linux環(huán)境下，開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序要用到unixODBC提供的頭文件（sql.h、sqlext.h等）和庫(kù)libodbc.so。這些頭文件和庫(kù)可從unixODBC-2.3.0的安裝包中獲得。

GaussDB基于libpq開(kāi)發(fā)

libpq是GaussDBC應(yīng)用程序接口。libpq是一套允許客戶(hù)程序向GaussDB服務(wù)器服務(wù)進(jìn)程發(fā)送查詢(xún)并且獲得查詢(xún)返回的庫(kù)函數(shù)。同時(shí)也是其他幾個(gè)GaussDB應(yīng)用接口下面的引擎，如ODBC等依賴(lài)的庫(kù)文件。本章給出了兩個(gè)示例顯示如何利用libpq編寫(xiě)代碼。

GaussDB基于Psycopg開(kāi)發(fā)

Psycopg是一種用于執(zhí)行SQL語(yǔ)句的PythonAPI，可以為PostgreSQL、GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)提供統(tǒng)一訪問(wèn)接口，應(yīng)用程序可基于它進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。Psycopg2是對(duì)libpq的封裝，主要使用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，既高效又安全。

高斯數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用-應(yīng)用場(chǎng)景

金融核心交易

金融核心交易


適用于各類(lèi)銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫(kù)的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。


優(yōu)勢(shì)


大容量高擴(kuò)展：支持TB~PB級(jí)單庫(kù)容量和在線擴(kuò)容，避免分庫(kù)分表，降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)難度

金融級(jí)高可用：同城雙活部署實(shí)現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時(shí)接入，一中心故障，業(yè)務(wù)秒級(jí)恢復(fù)

大并發(fā)高性能：主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時(shí)延<3s，報(bào)表和復(fù)雜查詢(xún)類(lèi)場(chǎng)景執(zhí)行耗時(shí)從20+min降至秒級(jí)

ERP/CRM

ERP/CRM


支持企業(yè)級(jí)混合負(fù)載和豐富的企業(yè)級(jí)特性，在長(zhǎng)事務(wù)、超復(fù)雜SQL等場(chǎng)景下性能卓越，可以很好的滿足ERP/CRM復(fù)雜的業(yè)務(wù)模型。


優(yōu)勢(shì)


開(kāi)放生態(tài)：支持線下主備開(kāi)源版本，支持線上托管型主備實(shí)例和分布式實(shí)例，不鎖定用戶(hù)，擁有開(kāi)放生態(tài)

靈活管理：支持多租戶(hù)資源管理方案，靈活管理應(yīng)用用戶(hù)

企業(yè)級(jí)服務(wù)：提供豐富的企業(yè)級(jí)特性，支持高可用，統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)，不斷提升開(kāi)發(fā)&運(yùn)維的效率

安全穩(wěn)定：集成云上多種安全特性，且軟硬件完全支持可信


政企OA/辦公

政企OA/辦公


安全可信，支持主流軟硬件，適用于政府和企業(yè)OA/辦公等管理支撐系統(tǒng)業(yè)務(wù)。


優(yōu)勢(shì)


開(kāi)放生態(tài)：支持線下主備開(kāi)源版本，支持線上托管型主備實(shí)例和分布式實(shí)例，不鎖定用戶(hù)，擁有開(kāi)放生態(tài)

靈活管理：支持多租戶(hù)資源管理方案，靈活管理應(yīng)用用戶(hù)

企業(yè)級(jí)服務(wù)：提供豐富的企業(yè)級(jí)特性，支持高可用，統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)，不斷提升開(kāi)發(fā)&運(yùn)維的效率

安全穩(wěn)定：集成云上多種安全特性，且軟硬件完全支持可信


高斯數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用

創(chuàng)建用戶(hù)并授權(quán)使用GaussDB

如果您需要對(duì)您所擁有的GaussDB進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理，您可以使用統(tǒng)一身份認(rèn)證服務(wù)（Identity and Access Management，簡(jiǎn)稱(chēng)IAM），通過(guò)IAM，您可以：

  1. 根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)組織，在您的華為云帳號(hào)中，給企業(yè)中不同職能部門(mén)的員工創(chuàng)建IAM用戶(hù)，讓員工擁有唯一安全憑證，并使用GaussDB資源。
  2. 根據(jù)企業(yè)用戶(hù)的職能，設(shè)置不同的訪問(wèn)權(quán)限，以達(dá)到用戶(hù)之間的權(quán)限隔離。
  3. 將GaussDB資源委托給更專(zhuān)業(yè)、高效的其他華為云帳號(hào)或者云服務(wù)，這些帳號(hào)或者云服務(wù)可以根據(jù)權(quán)限進(jìn)行代運(yùn)維。

如果華為云帳號(hào)已經(jīng)能滿足您的要求，不需要?jiǎng)?chuàng)建獨(dú)立的IAM用戶(hù)，您可以跳過(guò)本章節(jié)，不影響您使用GaussDB服務(wù)的其它功能。

本章節(jié)為您介紹對(duì)用戶(hù)授權(quán)的方法，操作流程如圖1所示。

前提條件

給用戶(hù)組授權(quán)之前，請(qǐng)您了解用戶(hù)組可以添加的GaussDB系統(tǒng)策略，并結(jié)合實(shí)際需求進(jìn)行選擇。GaussDB支持的系統(tǒng)權(quán)限，若您需要對(duì)除GaussDB之外的其它服務(wù)授權(quán)，IAM支持服務(wù)的所有策略請(qǐng)參見(jiàn)權(quán)限策略。

1、創(chuàng)建用戶(hù)組并授權(quán)

在IAM控制臺(tái)創(chuàng)建用戶(hù)組，并授予關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)只讀權(quán)限“GaussDB ReadOnlyAccess”。

2、創(chuàng)建用戶(hù)并加入用戶(hù)組

在IAM控制臺(tái)創(chuàng)建用戶(hù)，并將其加入1中創(chuàng)建的用戶(hù)組。

3、用戶(hù)登錄并驗(yàn)證權(quán)限

新創(chuàng)建的用戶(hù)登錄控制臺(tái)，切換至授權(quán)區(qū)域，驗(yàn)證權(quán)限：

在“服務(wù)列表”中選擇云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB，進(jìn)入GaussDB主界面，在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇GaussDB > 實(shí)例管理。單擊右上角“購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例”，嘗試購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，如果無(wú)法購(gòu)買(mǎi)（假設(shè)當(dāng)前權(quán)限僅包含GaussDB ReadOnlyAccess），表示“GaussDB ReadOnlyAccess”已生效。

在“服務(wù)列表”中選擇除云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB外（假設(shè)當(dāng)前策略?xún)H包含GaussDB ReadOnlyAccess）的任一服務(wù)，若提示權(quán)限不足，表示“GaussDB ReadOnlyAccess”已生效。