登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，登录需要导出数据的数据源，选择编辑框面板上方对应的数据库和模式。在编辑器框内输入查询SQL语句，单击“运行”按钮。单击查询结果下的“导出”按钮。schema结构文件转储：可以选择某个用户模式导出该模式下表，视图，函数，触发器，序列，同义词等元数据的ddl语句以及表的插入语句。本地导出：将查询SQL的所有结果导出到xlsx或csv文件，可直接在本地打开查看，最多支持导出20000条数据。全量导出：将查询SQL的所有结果导出到指定的OBS桶下的路径中，默认为csv文件。导出任务创建成功后，选择页面右上角“常用功能 > 导出任务”，在导出数据列表查看导出的任务。导出任务成功后，可单击所在行“文件地址”列的路径，跳转至OBS界面下载导出成功的csv或者sql文件。提交SQL任务成功后，选择页面右上角“常用功能 > SQL任务”，在SQL任务列表查看执行的SQL任务。执行任务结束后，可以单击所在行操作列的“详情”按钮查看每条SQL的执行情况。

DWS FI Manager 租户资源->概述下面的实时图表，显示无监测数据怎么处理？

在我们编写业务逻辑时，我们偶尔会遇见这种场景，需要在sql里传入一堆数据，和表进行join当然最简单也合理的方法是 in (xxx,xxx,xxx)但有时的业务in无法满足，比如要进行left join或者right join的时候有人就开始动脑筋了，那我来个子查询，把要输入的数据转成数组，再unnset不就行了吗？但是SELECT UNNEST(string_to_array('xxx,xxx,xxx',','))这种写法，会导致语句不能向量化，所以不推荐推荐如下写法：with t1(a) as (values('xxx'),('xxx'),('xxx'))select * from t1,test_table where test_table.id = t1.a; 进一步拓展，如果传入的数据是多列，这种写法同样能支持：with t1(a,b) as (values('xxx','yyy'),('xxx','yyy'),('xxx','yyy'))select * from t1,test_table where test_table.id = t1.a;  

鸿蒙6技术未来发展趋势大家怎么看

多队列LRUcid:link_2TTL 策略cid:link_3TTL队列的淘汰cid:link_4多盘缓存cid:link_5缓存预热cid:link_6表级缓存策略指定cid:link_7使用 TTL 策略进行缓存cid:link_8空间远大于我实际的数据量cid:link_9缓存占用差异很大cid:link_0SQL编辑器cid:link_10自定义创建连接cid:link_11数据开发操作cid:link_1新建普通/分区表cid:link_12操作列/索引/约束/分区cid:link_13导入数据https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02107197291903243116-1-1.html

登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，右键普通表名称，单击“导入数据”可选择导入本地Excel文件或者OBS桶文件数据到普通表中。本地导入：从本地上传Excel文件，大小不能超过30M；当导入文件是CSV类型，可填写不同的分隔符对每行数据进行分隔；选择是否有表头，如果无表头，每行数据需要按照选择的表字段进行填写。obs导入：从OBS桶文件中选择文件，也可以选择目录，支持CSV和TEXT文件类型。填写OBS桶导入需要创建外表的一些参数，通过OBS外表将OBS桶文件写入到选择的普通表中，需要注意的是，实时数仓（单机部署）仅8.2.0.100及以上集群版本支持通过OBS文件导入功能。登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，登录需要导出数据的数据源，选择编辑框面板上方对应的数据库和模式。在编辑器框内输入查询SQL语句，单击“运行”按钮。单击查询结果下的“导出”按钮。schema结构文件转储：可以选择某个用户模式导出该模式下表，视图，函数，触发器，序列，同义词等元数据的ddl语句以及表的插入语句。本地导出：将查询SQL的所有结果导出到xlsx或csv文件，可直接在本地打开查看，最多支持导出20000条数据。全量导出：将查询SQL的所有结果导出到指定的OBS桶下的路径中，默认为csv文件。 

可在“分区”面板具体选择“分区类型”（范围分区和列表分区）和“可选列”（对应选择表字段）。单击“新增分区”，设置如下参数：分区名称：设置分区名称。分区值：根据上述“可选列”的字段值做分区边界，在范围内选择。单击“新增索引”，设置如下参数：索引名称：设置索引名称，可勾选是否为唯一索引。访问方式：下拉框选择索引访问方式，推荐btree。索引类型：可选“列”和“表达式”。条件索引：增加where条件约束。单击“新增约束”，设置如下参数：约束类型：可选check、unique或primary。表达式（check参数）：可设置字段约束条件。约束名称：设置约束名称。可选列（unique\primary参数）：下拉框选择可选列。单击“点击预览”显示创建普通表SQL语法。登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，新建普通表后，可对普通表进行编辑操作。登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，右键数据表名称,，如果是查看视图数据，则右键视图名称。单击“查看数据”按钮可新增、筛选查看、编辑和删除普通表数据信息，视图的数据只能筛选，无法编辑。  

登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，新增模式后，模式包含普通表、外表、视图、函数、序列和同义词等结构。右键普通表名称，再单击“新建普通表”可新增一个表，新增普通表的弹窗包含属性、列、数据分布、分区、索引和约束等选项，其中属性和列字段是必填的选项。可单击SQL预览，查询创建表的SQL语句。数据表名：设置数据表名。表存储方式：可选择ROW和COLUMN。是否分区表：选择该表是否为分区表。描述：输入新建普通表的相关描述。单击“添加列”，设置如下参数：列名：设置列名称。数据类型：下拉框选择新增列对应的数据类型。长度：总位数。置灰表示固定长度。精度： 范围，小数位数。置灰表示无精度设置。非空：勾选新增列是否有非空约束。唯一：勾选新增列是否有唯一约束。有以下三种选择：ROUNDROBIN：表的每一行数据被依次地发送给各个DN。REPLICATION：表的每一行数据存在所有数据节点中，即每个数据节点都有完整的表数据。HASH：对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定数据节点。

创建数据库登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，数据源连接成功后，右键数据库名称，再单击“创建数据库”按钮。页面右边弹出“创建数据库”页面，可根据需求填写。数据库名称：设置数据库名称。所有者：下拉框选择创建数据库所有者。兼容模式：下拉框选择数据库兼容模式，包含Oracle、MySQL和Teradata三种，默认为Oracle。编码：下拉框选择创建数据库编码方式，推荐SQL_ASCII。连接限制：输入值不能小于-1，-1表示无限制。描述：输入新增数据库的相关描述。SQL预览：可单击“点击预览”显示创建数据库SQL语法。确认无误后，单击“确定”。登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。切换至“数据源”面板，新增数据库后，数据库包含用户模式、系统模式、外部服务器。右键用户模式名称，再单击“新建模式”按钮。弹出“新增模式”页面，用户可根据需求填写。模式名：设置模式名称。所有者：下拉框选择新建模式所有者。描述：输入新建模式的相关描述。SQL预览：单击“点击预览”显示新建模式SQL语法。确认无误后，单击“确定”

登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。左边有两个面板，“数据仓库”和“自定义”，切换到“自定义”面板，可以单击“新增数据源”（或在“专属集群”页面单击指定集群操作列的“登录”按钮）。集群：选择需要连接的集群。SSL认证：集群开启SSL认证后需要勾选。数据库：填写数据库名称，如果是新创建集群可填写DWS集群默认数据库gaussdb，也可以根据需要进行编辑切换其他数据库。数据源名称：设置数据源名称。用户名：设置用户名称。密码：设置用户的密码。此密码仅用于创建数据源、获取数据源连接以使用WEB-SQL编辑器功能。勾选“记住密码”打开数据源时用默认密码进行登录，不勾选刷新界面或者登录过期打开数据源时需要重新输入密码。登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，选择“数据 > SQL编辑器”。左边有两个面板，“数据仓库”和“自定义”，数据仓库是IAM子用户登录，只支持拥有DWS Database Access角色权限的子账号。符合条件后可选择一个集群名称单击打开，即连接上集群数据库可进行操作。

SQL编辑器基于DWS集群数仓提供用户快速登陆开发数据的能力，致力于为用户提供一站式数据开发、接入、处理等功能的平台，帮助用户快速连接DWS集群，减少操作的复杂性。工具提供自定义数据源和IAM账号直接登陆两种连接方式，支持数据库、模式、表图形化操作管理，支持SQL编辑执行，执行计划可视化，结果集可图形渲染和导出，支持OBS数据导入导出，支持SQL脚本文件上传到OBS，提供SQL分析给出修复建议，支持执行SQL记录查看等能力。从DWS的专属集群列表，选择某一个正常集群，点击登陆按钮会跳转到SQL编辑器界面，并且弹出创建数据源窗口，输入对应的用户名和密码（已经创建过就无需再创建），也可以在数据仓库面板选择一个集群直接点击登陆。 提示：如果没有SQL编辑器菜单可能是需要先打开白名单配置，找对应的oncall去处理即可。如果希望直接用IAM账号登录数据仓库，那么前提是当前用户必须是IAM子账号，且用户拥有DWS Database Access权限。对于集群版本也有要求，集群版本必须得是8.1.3.331（包含）~ 8.2.0（不包含）、8.2.1.100及以上，存算分离集群仅9.1.0及以上集群版本支持。如果想对数据库用户赋权可以到DWS专属集群-》集群详情-》用户管理 下对数据库用户进行赋权或者取消权限，也可以新增或者删除用户。

disk cache 是否会自动淘汰？为什么我的磁盘水位一直维持在配置的最高点，不下降？会。目前缓存占用差异很大策略是达到磁盘使用上限（参数可控制，默认主备盘总空间的50%）、或当前磁盘使用率达到80%才会开始淘汰。但淘汰不会实际删除数据，只是将缓存的磁盘位置标记为空，后面的新缓存写入时会覆盖老缓存。所以即使发生淘汰，磁盘占用空间也不会下降，不会影响实际使用。为什么我 drop 了表，obs也显示表文件已删除，但是我的 disk cache 实际存储的数据量没有下降？drop 表数据不会进行 disk cache 缓存的删除，已经不存在的表的缓存会随着时间的推移，通过 disk cache 的内部 LRU 逻辑淘汰（删除），不影响实际使用。为什么我各个节点之间的缓存占用差异很大？各个节点之间的节点缓存占用是无法保证在相邻水位的，这是单机缓存天然的限制，只要对查询延迟没有影响就行。占用差异受很多因素影响：不同实例加入集群的时间先后；不同vw的表数量差异；表数据的分布方式，以及业务实际访问的数据，可能某个业务访问的数据都在一个节点上；不同节点vacuum full的时间差异，vacuum full会导致该表在缓存中占用的空间double，需要随着时间的推移，通过 disk cache 的内部 LRU 逻辑淘汰无需缓存。

非频繁更新实时表，主要做数据导入与查询业务，可以根据客户业务设置合理的TTL时间。比如客户业务会频繁访问最近半天的数据，则可以设置TTL时间为0.5天。频繁更新实时表，upsert业务比较频繁，可以根据需要做upsert的时间范围给表增加TTL时间，提升upsert操作的性能。设置过期时间时也根据客户具体的业务确定，如果主要对近两天导入的数据进行upsert，可将过期时间设置为2天。为什么我通过du、ls命令看到的 disk cache 目录占用的空间远大于我实际的数据量？disk cache 的磁盘占用空间代表的是历史上的最高水位，和当前实际缓存的数据量并没有关系，假设导入了100G的数据，之后进行了upsert等业务，数据量变成了200G，然后之后进行了vacuum，数据量变成了100G，那么 disk cache 的磁盘占用空间仍然会保持在最高水位200G，但是 disk cache 内部的实际缓存数据量会是100G。失效数据的去清理需要将整个disk cache用满后触发LRU淘汰策略。

cache policy选项可以在执⾏create table或者alter table语句时设置成NONE，之后获取表中的数据，所有数据都会被冷缓存。cache policy选项可以在执⾏create table或者alter table语句时设置成ALL，之后获取表中的数据，所有数据都会被热缓存。在建表时，设置相应的表级参数，即可将该表的数据使用 TTL 策略进行缓存。disk_cache_ttl：新导入的数据期望在缓存中保留的时间，参数的类型为interval，最小值为"1 second"、最大值为 “100 years”。备注：修改后的 TTL 值不会对已经在缓存中的数据生效，仅对后续进入缓存的数据有效。如果在建表时没有设置 TTL，用户同样可以通过执行 ALTER 语句来修改表的 TTL 属性。     3.维度表，数据量较小、变动不大，但是访问频繁，可以设置较长的TTL时间，例如1年，避免查询大表数据时被替换出缓存，以确保其数据在一年内都能被快速访问。  

HPN(HOT PARTITION NUMBER)cache policy选项可以在执⾏create table或者alter table语句时设置成HPN : N，⽤户需要提供⼀个数字N(N >= -1600 && N <= 1600)，之后获取表中的数据，更晚创建的N个分区中的数据会被热缓存，其余分区会被冷缓存。当N等于0时，所有分区中的数据都会被冷缓存。HPN只对V3表中的range分区表和list分区表生效。HPL(HOT PARTITION LIST)cache policy选项可以在执⾏create table或者alter table语句时设置成HPL : , , …，⽤户需要提供意图指定成热分区的分区名，之后获取表中的数据，热分区中的 数据会被热缓存，⽽其余分区中的数据则会被冷缓存。HPL只对V3表中的range分区表和list分区表⽣效。HPL只对V3表中的range分区表和list分区表生效。