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系統(tǒng)中有些SQL語句運行了很長時間還沒有結束，這些語句會消耗很多的系統(tǒng)性能，請根據(jù)本章內容查詢長時間運行的SQL語句 案例：設置cost_param對查詢性能優(yōu)化 cost_param的bit0(set cost_param=1)值為1時，表示對于求由不等式（!=）條件連接的選擇率時來自：專題行為線索分析 支持審計時長、語句總量、風險總量、風險分布、會話統(tǒng)計、SQL分布等多維度的快速分析 會話線索分析 支持根據(jù)時間、數(shù)據(jù)庫用戶、客戶端等多角度進行分析 語句線索分析 提供時間、風險等級、數(shù)據(jù)用戶、客戶端IP、數(shù)據(jù)庫IP、操作類型、規(guī)則等多種語句搜索條件 風險操作告警 支持通過來自：專題
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存儲資源 存儲資源是 DLI 服務內部存儲的資源，用于存儲數(shù)據(jù)庫和DLI表，是向DLI導入數(shù)據(jù)的必備條件，體現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)存儲在DLI中的數(shù)據(jù)量。 SQL作業(yè) 在SQL作業(yè)編輯器執(zhí)行的SQL語句、導入數(shù)據(jù)和導出數(shù)據(jù)等操作，在系統(tǒng)中對應的執(zhí)行實體，稱之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spar來自：百科使用JDBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫 JDBC是一種用于執(zhí)行SQL語句的Java API，可以為多種關系數(shù)據(jù)庫提供統(tǒng)一訪問接口， 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB提供了對JDBC 4.0特性的支持。 JDBC 使用Psycopg連接云數(shù)據(jù)庫 GaussDB Psycopg是一種用于執(zhí)行SQL語句的PythonAPI，可以為Po來自：專題
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如果有慢SQL，執(zhí)行explain [慢SQL語句]，分析相應慢SQL語句。 4.觀察explain語句輸出的extra列，是否有using temporary、using filesort，如果有，說明該語句用到了臨時表或臨時文件，數(shù)據(jù)量大的情況下，會導致磁盤占用高。 解決方案： 1.復雜查詢語句導致磁盤打滿，來自：專題![]()
GaussDB如何賦予用戶SUPER權限？ GaussDB不能賦予用戶SUPER權限,如果無法導入存儲過程，是因為存儲過程語句中有部分需要super權限的語句，去掉這些語句后，即可正常導入存儲過程。 GaussDB是否支持磁盤縮容 GaussDB暫時不支持磁盤縮容。 凍結、解凍、釋放資源時對業(yè)務的影響？來自：專題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫如何賦予用戶SUPER權限？ GaussDB數(shù)據(jù)庫不能賦予用戶SUPER權限,如果無法導入存儲過程，是因為存儲過程語句中有部分需要super權限的語句，去掉這些語句后，即可正常導入存儲過程。 如何將GaussDB數(shù)據(jù)庫實例資源解凍？ 欠費凍結：用戶可通過續(xù)費或充值來解凍資源，恢復來自：專題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫如何賦予用戶SUPER權限？ GaussDB數(shù)據(jù)庫不能賦予用戶SUPER權限,如果無法導入存儲過程，是因為存儲過程語句中有部分需要super權限的語句，去掉這些語句后，即可正常導入存儲過程。 如何將GaussDB數(shù)據(jù)庫實例資源解凍？ 欠費凍結：用戶可通過續(xù)費或充值來解凍資源，恢復來自：專題![]()
調用鏈跟蹤：發(fā)現(xiàn)異常應用后，通過調用鏈一鍵下鉆，代碼問題根因清晰可見。 慢SQL分析：提供數(shù)據(jù)庫、SQL語句的調用次數(shù)、響應時間、錯誤次數(shù)等關鍵指標視圖，支持異常SQL語句導致的數(shù)據(jù)庫性能問題分析。 APM 提供大型分布式應用異常診斷能力，當應用出現(xiàn)崩潰或請求失敗時，通過應用拓撲+調用鏈下鉆能力分鐘級完成問題定位。來自：專題![]()
可執(zhí)行。 查詢最耗性能的SQL 系統(tǒng)中有些SQL語句運行了很長時間還沒有結束，這些語句會消耗很多的系統(tǒng)性能，請根據(jù)本章內容查詢長時間運行的SQL語句。 分析作業(yè)是否被阻塞 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行時，在某些業(yè)務場景下查詢語句會被阻塞，導致語句運行時間過長，可以強制結束有問題的會話。 參數(shù)調優(yōu)建議來自：專題![]()
lasticsearch的實現(xiàn)原理主要分為以下幾個步驟，首先用戶將數(shù)據(jù)提交到Elasticsearch數(shù)據(jù)庫中，再通過分詞控制器去將對應的語句分詞，將其權重和分詞結果一并存入數(shù)據(jù)，當用戶搜索數(shù)據(jù)時候，再根據(jù)權重將結果排名，打分，再將返回結果呈現(xiàn)給用戶。 Elasticsearch來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫在日常使用的過程中會產(chǎn)生很多SQL語句，而如果有些SQL語句運行了很長時間還沒有結束，這些語句會消耗很多的系統(tǒng)性能。 那么如何查詢到有哪些SQL語句影響了系統(tǒng)的運行呢？ 學了本節(jié)課程后，您就將會掌握初步定位GaussDB(for openGauss)慢SQL的方法。 操作場景 數(shù)據(jù)庫執(zhí)行SQL語句長時間無響應。來自：百科![]()
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SQL限流約束限制 1.當SQL語句匹配多條限流規(guī)則時，優(yōu)先生效最新添加的規(guī)則，之前的規(guī)則不再生效。 2.SQL限流規(guī)則關鍵字有順序要求，只會按順序匹配。如：a~and~b 只會匹配 xxx a>1 and b>2，而不會匹配 xxx b>2 and a>1。 3.SQL語句并發(fā)控制旨在解決用來自：專題![]()
大規(guī)模并行分析架構，所有節(jié)點并行寫入，查詢語句在多節(jié)點及多核并發(fā)執(zhí)行，向量化查詢引擎，大數(shù)據(jù)量下查詢性能更好。 海量時間線索引管理，提高時間線查找的內存命中率，根據(jù)內存負載，動態(tài)調整GC頻率，加快內存空間回收。 數(shù)據(jù)庫多副本復制卸載到分布式存儲，降低計算節(jié)點到存儲節(jié)點的網(wǎng)絡流量。 海量數(shù)據(jù)分析 多維條件組合查詢，來自：專題![]()
object 否 約束條件有以下幾種,一個輸入?yún)?shù)對每一種條件都只能定義一個規(guī)則。約束的多個條件中只要有一條不滿足,即將認定參數(shù)非法。 equal:約定參數(shù)的value值必須等于特定值。 valid_values:參數(shù)的有效值,定義一個數(shù)組。 regex:參數(shù)需要滿足某個正則條件,必須是字符串類型才可以進行匹配。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)。 4.類型轉換函數(shù) if(cond,exp1,exp2)，ifnull(exp1,exp2)，nullif(exp1,exp2) ：條件判斷函數(shù)。 nullif函數(shù)中expr1和expr2應該為相同數(shù)據(jù)類型，或能隱式轉換成相同數(shù)據(jù)類型，否則校驗報錯。 cast(value as來自：百科![]()
構化數(shù)據(jù)，當且僅當條件表達式返回為true的時候，將告警進行上報，用戶可以在LTS控制臺查看SQL告警。 目前每個帳戶最多可以創(chuàng)建關鍵詞告警與SQL告警共200個。每條SQL告警規(guī)則可以關聯(lián)1到3個圖表，每個圖表包含一條查詢某個日志流的SQL查詢語句。 前提條件 已使用新版結構化功能。來自：專題![]()
desc; GaussDB分析查詢后會按執(zhí)行時間從長到短順序返回查詢語句列表，第一條結果就是當前系統(tǒng)中執(zhí)行時間最長的查詢語句。返回結果中包含了系統(tǒng)調用的SQL語句和用戶執(zhí)行SQL語句，請根據(jù)實際找到用戶執(zhí)行時間長的語句。 若當前系統(tǒng)較為繁忙，可以通過限制current_timestamp來自：專題
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