GaussDB(DWS)博文汇总贴2，请大家阅读鉴赏，欢迎在评论区交流探讨~篇一：【博文汇总】GaussDB(DWS)博文汇总贴1，欢迎大家交流探讨（持续更新中）序号博文题目博文链接发布时间261GaussDB(DWS)   物理机纳管模式简介https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2457312021/2/26262GaussDB单节点集群安装方法https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2457612021/2/27263GaussDB(DWS) VACUUM总结https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2458352021/2/28264GaussDB for   DWS数据融合系列第七期：CDM导出数据https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2458482021/2/28265GaussDB(DWS)纳管集群安装部署类问题定位指南https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2457822021/2/28266GaussDB(DWS)对接系列-BI工具BIP对接https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2458532021/3/1267GaussDB(DWS) 资源管理技术浅析https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2429642021/2/10268Gauss   DB（DWS）对接系列-BI工具SAS对接https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2458802021/3/1269【文末彩蛋】数据仓库服务   GaussDB(DWS)单点性能案例集锦https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2458592021/3/1270GaussDB(DWS)对接系列-BI工具BIEE对接https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2459282021/3/2271DWS日常巡检FAQhttps://bbs.huaweicloud.com/blogs/2459242021/3/2272GaussDB(DWS)常见的三种公共模式https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2459012021/3/2273配置SQL ON   OBS桶策略，实现DWS访问分离https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2461572021/3/4274DWS console 配置参数说明https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2461322021/3/4275GaussDB(DWS)时区相关知识（二）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2462162021/3/5276GaussDB for DWS   资源监控核心技术解密： TopSQL查询监控解密https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2462262021/3/6277【GaussDB(DWS)实践系列】数据倾斜检查与修改方法https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2461952021/3/5278GaussDB(DWS)系统表简介&一致性要求https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2463262021/3/8279GaussDB(DWS)LVS问题定位思路及案例分享https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2472672021/3/10280GaussDB(DWS)时区相关知识（三）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2475612021/3/11281GaussDB(DWS)通信视图监控分析https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2475432021/3/11282GaussDB(DWS)中Oracle不兼容语法修改集https://bbs.huaweicloud.com/blogs/2475152021/3/11【推荐阅读】【最新活动汇总】DWS活动火热进行中，互动好礼送不停（持续更新中）  HOT  【博文汇总】GaussDB(DWS)博文汇总1，欢迎大家交流探讨~（持续更新中）【维护宝典汇总】GaussDB(DWS)维护宝典汇总贴1，欢迎大家交流探讨（持续更新中）【项目实践汇总】GaussDB(DWS)项目实践汇总贴，欢迎大家交流探讨（持续更新中）【DevRun直播汇总】GaussDB(DWS)黑科技直播汇总，欢迎大家交流学习（持续更新中）【培训视频汇总】GaussDB(DWS) 培训视频汇总,欢迎大家交流学习（持续更新中）扫码关注我哦，我在这里↓↓↓

DWS单点性能案例集锦GaussDB(DWS) 负载管理简单介绍以及作业排队处理方法GaussDB 集群启停问题定位指南GDS参数总结通信问题总结数据倾斜问题排查：cid:link_3元数据不一致总结：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/272299日志回收总结：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/302677

    【免费试用】什么？听说你想免费试用GaussDB(DWS)？安排！！！  NEW     【看直播，送福利】数仓索引的正确打开姿势，互动赢取超多好礼，价值3500元DWS免费试用等你来拿~  NEW      【妙笔生花有奖征文】——我的华为云数仓之旅   HOT       DWS全技能课程，带您逐梦大时代！参与打卡互动，超多好礼等您拿！  荐  往期活动汇总：活动主题活动时间活动状态零距离接触国产旗舰数据仓库DWS2020年6月11日已结束参与GaussDB   for DWS公众号内容策划，千元大奖等你拿！2020年6月16日已结束疫情一码通背后的超大数据仓库设计2020年7月2日已结束DevRun开发者沙龙-大厂面试必备：PB级数据仓库性能调优2020年7月17日已结束DevRun开发者沙龙 -   数仓安全灵魂三问2020年7月21日已结束“绿波带”，华为云数仓给您开绿灯2020年8月4日已结束解密PB级数据仓库底层存储核心机制2020年8月25日已结束【12·12会员节-GaussDB】动手设计心仪“对象”2020年12月10日已结束PB级分布式数仓GaussDB(DWS)性能调优黑科技2020年10月20日已结束玩转PB级数仓深度调优之依“计”行事2020年11月19日已结束“2020华为数智金融论坛”成功举办，金融界精英共话行业未来2020年12月10日已结束程序猿的世界没有单身汪，数仓界达芬奇带您手动设计心仪对象2020年12月22日已结束免费学习大师课，打卡互动赢好礼~2021年1月27日已结束数仓性能调优必读，带你进阶为性能调优高手2021年2月20日已结束【推荐阅读】【最新活动汇总】DWS活动火热进行中，互动好礼送不停（持续更新中）  HOT  【博文汇总】GaussDB(DWS)博文汇总1，欢迎大家交流探讨~（持续更新中）【维护宝典汇总】GaussDB(DWS)维护宝典汇总贴1，欢迎大家交流探讨（持续更新中）【项目实践汇总】GaussDB(DWS)项目实践汇总贴，欢迎大家交流探讨（持续更新中）【DevRun直播汇总】GaussDB(DWS)黑科技直播汇总，欢迎大家交流学习（持续更新中）【培训视频汇总】GaussDB(DWS) 培训视频汇总,欢迎大家交流学习（持续更新中）扫码关注我哦，我在这里↓↓↓如果您还想参加其他活动，欢迎评论区留言告诉我们哦~

集群开启“历史TOPSQL”对正在运行的集群性能有哪些影响？

因为gds无法加载二进制类型，一般情况会使用encode和decode两个函数来实现gds导出和加载bytea类型数据。但实践后发现，若长度较长，encode函数base64转码的结果，会存在换行的情况。这里面存在一个"+"号，说明换行了。在这样的情况下，导出的数据就会有换行的情况。因此需要将换行替换，用如下的SQL:select replace(encode('abcdefghijkl123mkldjsfn023r09fdsjfdfdafdjodfjadfnvdanionq9fenw','base64'),E'\x0A','');这样就没有换行了。经测试，对换行与不换行的base64结果，进行decode函数解码，结果都是一样的。因此这个不会对在GaussDB(DWS)之间的bytea导入导出产生影响后续查询发现，这个是因为GaussDB(DWS)沿用了postgres的做法，pg的encode结果就是存在换行的情况，而换行的规则源于RFC 822规定。若源于这个规定，那总体来说GaussDB(DWS)对encode的结果换行是没有必要的，这样会使与其他数据库对接二进制数据对接的时候出现问题

1、升级Q:FIM界面上查看版本为C80SPC212，实际当前数据库版本是多少？A:后台以omm用户登录主OMS节点。执行sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/queryVersion.sh查看MPPDB对应部件包版本。Q:6.5.1和8.0.0.1版本的区别，做了哪些改动？A:可参考8.0 大颗粒特性汇总材料或相应版本的版本说明书。Q:6.5.1升级到8.0.0.1大概需要多长时间？A:现网变更考虑异常处理时间buffer，一般申请时间窗按一次大版本升级不少于8h，一次补丁不少于4h。Q:6.5.1升级到8.0.0.1配套客户端是否需要升级？A:跨大版本升级时原则上客户端也需要配套升级，如果确实无法同时升级，可先继续使用，但需提前准备好客户端软件包，一旦出现使用低版本客户端导致的问题，要及时升级客户端。Q:C80SPC200的版本是否能升级到8.0.0.2？A:首先确认数据库版本到底是C80SPC200还是C80SPC300，确认方法如下：后台以omm用户登录主OMS节点。执行sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/queryVersion.sh查看MPPDB对应部件包版本。根据确认结果升级路径如下：C80SPC200->C80SPC300->8.0.0.2C80SPC300->8.0.0.22、扩容Q:扩容最少需扩多少个节点？A:假设单节点主dn数为N，则推荐新扩容节点数>= (N+1)，因为这样在发生节点故障时该节点上主dn倒换到同一个安全内其它节点时能保证一个节点最多只增加一个主dn，能最大限度降低对其它节点压力。Q:新扩节点硬件配置是否需要与老节点一致？A:新节点cpu、内存、磁盘等硬件配置需要与老节点一致或高于老节点配置，否则新扩进来的低配机器将成为整个集群的瓶颈。Q:新扩容节点的os版本是否需要与老节点一致？A:新节点的os版本需要与老节点os版本在同一个兼容列表中，os兼容列表可查阅相应版本的产品文档。Q:节点数据盘使用率已达80%，是否影响扩容？A:80%已处于较高水位，需收集集群具体表信息后具体分析评估扩容风险及方案。按现网实施经验，一般数据盘使用率达70%则需要考虑进行扩容。Q:扩容节点数超过license容量限制，能否直接扩容？A:不能，需要先导入容量足够的新license然后再进行扩容。本文转载于华为云数仓GaussDB(DWS)公众号。

【功能模块】【操作步骤&问题现象】安装的是单机manager, 这是什么原因，【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

DROP SERVER IF EXISTS hdfs_server CASCADE;CREATE SERVER hdfs_server FOREIGN DATA WRAPPER HDFS_FDW OPTIONS (TYPE 'hdfs', ADDRESS '@hdfshostname@:@hdfsport@',HDFSCFGPATH '@hdfscfgpath@');-- create t_base, include all the fields supportsCREATE TABLE t_base (       c_distkey         INT,       c_tinyint         TINYINT,       c_smallint        SMALLINT,       c_int             INTEGER,       c_bigint          BIGINT,       c_varchar         VARCHAR,       c_varchar2        VARCHAR2,       c_char            CHAR(30),       c_text            TEXT,       c_numeric         NUMERIC,       c_decimal         DECIMAL,       c_timestamp     TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,       c_boolean         BOOLEAN,       c_real            REAL,       c_double          DOUBLE PRECISION,       c_bit             CLOB) DISTRIBUTE BY HASH(c_distkey);-- insert into filedINSERT INTO t_base VALUES(0, 0,0,0,0, VARCHAR'00000000', VARCHAR2'00000000', CHAR '0', TEXT'00000000', 0.1111, 0.11111, TIMESTAMP'2015-01-01 00:00:00', TRUE, 0.11111, 0.11111, CLOB'00000000');INSERT INTO t_base VALUES(1, 1,1,1,1, VARCHAR'11111111', VARCHAR2'11111111', CHAR '1', TEXT'11111111', 1.1111, 1.11111, TIMESTAMP'2015-01-01 00:01:01', TRUE, 1.11111, 1.11111, CLOB'11111111');INSERT INTO t_base VALUES(2, 2,2,2,2, VARCHAR'22222222', VARCHAR2'22222222', CHAR '2', TEXT'22222222', 2.1111, 2.11111, TIMESTAMP'2015-01-02 00:02:02', TRUE, 2.11111, 2.11111, CLOB'22222222');INSERT INTO t_base VALUES(3, 3,3,3,3, VARCHAR'33333333', VARCHAR2'33333333', CHAR '3', TEXT'33333333', 3.1111, 3.11111, TIMESTAMP'2015-01-03 00:03:03', TRUE, 3.11111, 3.11111, CLOB'33333333');INSERT INTO t_base VALUES(4, 4,4,4,4, VARCHAR'44444444', VARCHAR2'44444444', CHAR '4', TEXT'44444444', 4.1111, 4.11111, TIMESTAMP'2015-01-04 00:04:04', TRUE, 4.11111, 4.11111, CLOB'44444444');INSERT INTO t_base VALUES(5, 5,5,5,5, VARCHAR'55555555', VARCHAR2'55555555', CHAR '5', TEXT'55555555', 5.1111, 5.11111, TIMESTAMP'2015-01-05 00:05:05', TRUE, 5.11111, 5.11111, CLOB'55555555');INSERT INTO t_base VALUES(6, 6,6,6,6, VARCHAR'66666666', VARCHAR2'66666666', CHAR '6', TEXT'66666666', 6.1111, 6.11111, TIMESTAMP'2015-01-06 00:06:06', TRUE, 6.11111, 6.11111, CLOB'66666666');INSERT INTO t_base VALUES(7, 7,7,7,7, VARCHAR'77777777', VARCHAR2'77777777', CHAR '7', TEXT'77777777', 7.1111, 7.11111, TIMESTAMP'2015-01-07 00:07:07', TRUE, 7.11111, 7.11111, CLOB'77777777');INSERT INTO t_base VALUES(8, 8,8,8,8, VARCHAR'88888888', VARCHAR2'88888888', CHAR '8', TEXT'88888888', 8.1111, 8.11111, TIMESTAMP'2015-01-08 00:08:08', TRUE, 8.11111, 8.11111, CLOB'88888888');INSERT INTO t_base VALUES(9, 9,9,9,9, VARCHAR'99999999', VARCHAR2'99999999', CHAR '9', TEXT'99999999', 9.1111, 9.11111, TIMESTAMP'2015-01-09 00:09:09', TRUE, 9.11111, 9.11111, CLOB'99999999');-- Scenario 1 different column type exportCREATE FOREIGN TABLE t_base_wo (       c_distkey         INT,       c_tinyint         SMALLINT,       c_smallint        SMALLINT,       c_int             INTEGER,       c_bigint          BIGINT,       c_varchar         VARCHAR,       c_varchar2        VARCHAR2,       c_char            CHAR(30),       c_text            TEXT,       c_numeric         NUMERIC,       c_decimal         DECIMAL,       c_timestamp     TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,       c_boolean         BOOLEAN,       c_real            REAL,       c_double          DOUBLE PRECISION,       c_bit             CLOB) SERVER hdfs_server OPTIONS (   FOLDERNAME '/hdfs_orc_check/t_base_wo/',   FORMAT 'orc',   ENCODING 'utf8')WRITE ONLY;CREATE FOREIGN TABLE t_base_ro (       c_distkey         INT,       c_tinyint         SMALLINT,       c_smallint        SMALLINT,       c_int             INTEGER,       c_bigint          BIGINT,       c_varchar         VARCHAR,       c_varchar2        VARCHAR2,       c_char            CHAR(30),       c_text            TEXT,       c_numeric         NUMERIC,       c_decimal         DECIMAL,       c_timestamp     TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,       c_boolean         BOOLEAN,       c_real            REAL,       c_double          DOUBLE PRECISION,       c_bit             CLOB) SERVER hdfs_server OPTIONS (   foldername '/hdfs_orc_check/t_base_wo/',   format 'orc',   encoding 'utf8')READ ONLY DISTRIBUTE BY REPLICATION;INSERT INTO t_base_wo SELECT * FROM t_base;SELECT * FROM t_base MINUS SELECT * FROM t_base_ro;SELECT * FROM t_base_ro MINUS SELECT * FROM t_base;DROP FOREIGN TABLE t_base_wo;DROP FOREIGN TABLE t_base_ro;

【版本】DWS 8.0.11、DWS这个的元数据信息都是存在什么地方的呢？ HDFS不能存储太多的小文件是因为元数据信息都存储在NameNode上，DWS为什么没有小文件这样的说法2、DWS表数据存储到硬盘上是怎么样存储的，我记得Oracle是表空间然后表对应建到表空间下然后表空间建到硬盘上，不知道咱们DWS是咋存表数据的。3、DWS 从C80升级到8.X支持滚动升级吗？目前数据量40TB 大约要升级多久

MPPDB备cmserver的主机IP地址，该地址必须是集群中存在的IP地址，且需要配置在业务平面，CMServer与GTMServer部署节点互为主备，建议coordinator不部署在这两个节点上。集群运行过程中，不允许调整CMServer、GTMServer所在节点到其他节点。LLD配置规划工具-集群参数配置 中针对CMS和GTM要求是互为主备的，这样要求的依据是啥？如果不这样配置会有什么问题？

【功能模块】性能调优【操作步骤&问题现象】1、 分布存储和并发查询是高斯A(DWS)数据库的主要优势，也是它的最需要调优的点，网络Stream可能是超过其他资源问题的最大问题,  DWS是否有相关的工具或界面可以监测到最大的或最可疑的网络流量 ，从而逐步定位出关联的SQL,  哪怕是多个SQL"合作"导致的，应该总有一个最耗网络资源的  ?        2、我们有同事总结了一些思路,  看下可行性及难点  ： a.  查看流量大的网卡 (可能是每台主机) b.  查看这个网卡下的哪个端口 c.  查看流量大的端口上的进程  d.  通过进程找到对应的轻量级的线程号 e.  通过 pgxc_comm_client_info 查询轻量级线程号，找到对应的 tid , 通过tid 找到对应的session .   线程可能会比较多，到线程可能没法看到网络消耗了，只能看到cpu time消耗 ,  这个可能与最初的找网络流量消耗不匹配。 涉及到多个DN , CN 上的线程，到底算一个，还是算总体消耗(一个session的总体)，是个问题。   【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

PIVOT/UNPIVOT 语法转换如下：1、 TD转GaussDB(DWS)行列转换的改写SQLa)         PIVOT使用case when改写b)         UNPIVOT使用unnest ARRAY改写c)         TD_UNPIVOT（语法存在差异），类似改写2、  具体案例a)        PIVOT使用case when改写TDGaussDB(DWS)SELECT *  FROM star1 PIVOT   (      SUM(sales) AS ss1,      SUM(cogs) AS sc       FOR (yr, qtr)      IN (          (2001, 'Q1'),          (2001, 'Q2'),          (2001, 'Q3'),          (2001, 'Q4')      )  )tmp; SELECT *  FROM  (      SELECT           country,          state,          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q1' THEN sales   END) as "2001_Q1_ss1",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q1' THEN cogs   END) as "2001_Q1_sc",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q2' THEN sales   END) as "2001_Q2_ss1",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q2' THEN cogs   END) as "2001_Q2_sc",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q3' THEN sales   END) as "2001_Q3_ss1",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q3' THEN cogs   END) as "2001_Q3_sc",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q4' THEN sales   END) as "2001_Q4_ss1",          sum(CASE WHEN yr = 2001 AND qtr = 'Q4' THEN cogs   END) as "2001_Q4_sc"      FROM star1       WHERE (yr, qtr) IN ((2001, 'Q1'),(2001, 'Q2'),(2001,   'Q3'),(2001, 'Q4'))      GROUP BY country, state  ) tmp; b)         UNPIVOT使用unnest ARRAY改写TDGaussDB(DWS)SELECT *  FROM star1p UNPIVOT  (      (sales,cogs) FOR yr_qtr IN      (          (Q101Sales, Q101Cogs) AS 'Q101',          (Q201Sales, Q201Cogs) AS 'Q201',          (Q301Sales, Q301Cogs) AS 'Q301'      )  ) tmp;SELECT *  FROM  (      SELECT           *      FROM       (          SELECT               country,              state,              unnest(ARRAY['Q101',      'Q201',    'Q301']) AS yr_qtr,              unnest(ARRAY[Q101Sales, Q201Sales,   Q301Sales]) AS sales,              unnest(ARRAY[Q101Cogs,    Q201Cogs,  Q301Cogs]) AS Cogs          FROM star1p      )      WHERE sales IS NOT NULL AND Cogs IS NOT NULL  )tmp;目前TD UNPIVOT默认不带参数，即默认“UNPIVOT EXCLUDE   NULLS”行为，不是“UNPIVOT   INCLUDE NULLS”行为 c)         TD_UNPIVOT使用unnest ARRAY改写TDGaussDB(DWS)SELECT *  FROM TD_UNPIVOT  (ON( SELECT * FROM star1p)USINGVALUE_COLUMNS(sales)UNPIVOT_COLUMN(‘yr_qtr’)Column_list(‘Q101Sales’,’ Q201Sales’,’ Q301Sales’)Column_alias_list(‘Q101',      'Q201',    'Q301')   ) tmp;SELECT *  FROM  (      SELECT           *      FROM       (          SELECT               country,              state,              unnest(ARRAY['Q101',      'Q201',    'Q301']) AS yr_qtr,              unnest(ARRAY[Q101Sales, Q201Sales,   Q301Sales]) AS sales          FROM star1p      )      WHERE sales IS NOT NULL  )tmp; 

1、背景LBS（Location Based Service，基于位置的服务）有非常广泛的应用场景，最常见的应用就是POI（Point of Interest）的查询，例如用户查找附近的人，附近的餐厅，附近的外卖商家等等。LBS的实现需要数据库存储地理位置信息，开源Redis是一个功能强、效率高、使用方便的缓存数据库，实现了地理位置存储的功能，可以用于LBS的数据存储。开源Redis 3.2以上版本的Geo功能支持了地理位置信息存储管理，但是内存限制导致没有大规模应用。GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）兼容开源Redis的Geo功能，使用磁盘替代内存，突破了开源Redis的内存限制，可以完美解决Geo的大规模应用问题。2、开源Redis Geo介绍Redis的Geo功能支持如下 6 个 Geo 的相关操作：(1) geoadd：添加某个地理位置的坐标。(2) geopos：获取某个地理位置的坐标。(3) geodist：获取两个地理位置的距离。(4)  geohash：获取某个地理位置的geohash值。(5)  georadius：根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合。(6)   georadiusbymember：根据给定地理位置获取指定范围内的地理位置集合。Redis Geo功能的空间索引采用 GeoHash 原理，配合zset集合存储，查询效率接近 log(N)。3、为什么开源Redis Geo没有广泛应用？存储地理位置信息的应用非常广泛，而开源Redis Geo功能也可以存储地理位置信息，并且查询效率高，为什么没有得到大规模的应用呢？分析存储地理位置信息的场景，都有如下特点：1)数据量大大部分场景存储地理位置信息的数据量都是TB级以上的，开源Redis的数据全部存放在内存中，节点的内存大小固定，要支持大数据量的地理位置信息存储，必须增加节点数，这会造成成本过高、大集群维护困难等问题。2)数据持续增长随着用户的增长，地理位置信息的数据也在持续增长，要求底层存储能够无损扩容。但开源Redis扩容需要重新划分hash槽进行数据迁移，必定会影响业务。3)高并发读写开源Redis主从模式下只有主节点可写，主节点高并发数据写入、高并发数据读出，写入速度过高容易造成主从堆积，数据丢失。除此之外，还需要考虑备份恢复，数据一致性，扩容，高可用等数据库系统能力。1) 备份恢复开源Redis提供RDB和AOF方式备份数据，但当数据规模大时，RDB方式恢复的数据一致性和完整性较差，AOF方式数据恢复的效率低。2) 数据一致性开源Redis的主从采用异步复制，会出现数据不一致的情况。3) 高可用开源Redis如果同时挂掉一对主从节点，部分数据将不可用，容错能力弱。4、高斯Redis为什么合适？高斯Redis基于华为自研分布式存储系统DFV，支持PB级大规模的数据存储。解决了开源Redis高成本、存储数据量小、数据不一致等问题，具有秒扩容、超可用、强一致、低成本、自动备份、抗写能力强的优势。5、适用场景高斯Redis Geo功能适用于数据量大、读写频繁的场景。在外卖平台、点评平台、找房平台中，餐馆的数据、外卖骑手的数据、用户的数据、房源的数据这些数据随着用户增长，数据量过亿，对应的地理位置信息的数据量可到数TB级别，正是高斯Redis适用的场景。下面介绍在不同场景中Geo功能的应用。5.1外卖场景：（1）用户下完外卖订单后，使用geoadd命令加入骑手的位置。（2）使用geopos命令，用户可获得骑手的具体位置。（3）使用georadius/ georadiusbymember命令骑手查看附近可配送的订单。（4）使用geodist命令用户可获得骑手的距离。5.2点评场景：（1）新的店铺加入点评平台，使用geoadd命令，添加新店铺的位置。（2）使用geopos命令，用户获得店铺的具体位置。（3）使用geodist命令，用户可获得与店铺的距离。（4）使用georadius/ georadiusbymember，用户可查找距离500米范围的店铺。5.3找房场景：（1）新的房源加入房源平台中，使用geoadd命令，添加新房源的位置。（2）使用geopos命令，用户可获得房源的具体位置。（3）使用geodist命令，用户可获得与房源的距离。（4）使用georadius/ georadiusbymember命令，用户查找附近1km范围内的房源。6、总结开源Redis的Geo功能查询效率高，但存在存储容量小、抗写能力弱、可用性差等明显缺点，导致了其Geo功能一直没有广泛应用。高斯Redis突破了开源Redis的内存限制，以高性能磁盘存储数据，具有秒扩容、超可用、强一致、低成本、自动备份、抗写能力强的特点，因此高斯Redis适用于大量地理位置信息存储的场景。7、结束本文作者：华为云高斯Redis团队。杭州西安深圳简历投递：yuwenlong4@huawei.com更多技术文章，关注高斯Redis官方博客：https://bbs.huaweicloud.com/community/usersnew/id_1614151726110813 PS：值此开年采购季之际，企业新用户购买GaussDB (for Redis)4U16G任意存储规格，内存可享3个月3折。另外还有多款云数据库包年低至2.7折，0门槛抽千元大奖、新购满额送华为手机P40 Pro 5G等多重福利，链接：https://activity.huaweicloud.com/dbs_Promotion/index.html

【功能模块】存储【操作步骤&问题现象】部署DWS，组RAID后多一块盘，能直接在RAID卡中配置温备盘吗【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

从oracle导出来的数据文件格式是dmp的，想使用GDS将数据导入到GaussDB，但是GDS只支持CSV、TEXT、FIXED的数据格式，有什么好的办法吗？