gaussdb的大事务会对备库的恢复延时有影响吗（类似mysql的大事务对主备延时的影响）？

云GaussDB关系型集中式是否支持时序引擎？ 看文档时序引擎相关的指导，要么在Gemini，要么在DWS，那么GaussDB关系型集中式数据库是否支持时序引擎？ 

为深化产教融合，推动华为根生态技术深度融入课堂教学，提升教师实践教学能力，近日，“2026年华为师资培训-GaussDB方向（武汉大学）活动在武汉大学举办。本次活动，基于2025年第二批教育部产学合作协同育人华为开发者空间师资培训项目，围绕华为开发者空间、GaussDB等技术开展。吸引多所高校专业教师、教学骨干参与，采用理论讲解+实操演练的形式。培训现场学习氛围浓厚，课程内容层层递进、紧贴高校教学实际。刘浩文老师首先介绍华为开发者空间的功能与使用方法。该平台汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为根技术资源，讲师现场演示账号注册、云开发环境部署、与 Token 资源申领等操作，并讲解桌面版、虚拟机版、容器版三类环境的适用场景，为高校开展线上实验教学、课后实训提供了可靠的平台支撑。随后，课程围绕 GaussDB 数据库展开。刘浩文讲解了数据库云化选购、部署安装及基础操作，针对传统数据库本地部署繁琐、实验环境难以统一等教学难题，剖析 GaussDB 云化方案的优势，结合实操演示数据库连接、权限配置、基础对象创建等常用功能，帮助参训教师快速掌握基础应用技能。刘斌老师讲解 GaussDB 架构体系、核心特性、数据迁移与运维技术，详细介绍分布式架构、主备部署、高可用及异地容灾等能力，结合教学场景，演示数据导入导出、异构数据迁移及故障排查技巧。在数据库查询与性能优化专题中，他结合大量实战案例，解读执行计划、索引设计、慢 SQL 调优、事务隔离级别等核心知识点，分享 SQL 改写、CTE 优化等实用方案，进一步丰富了教师的课堂教学案例。下午，培训进入应用开发与集成实践环节。刘斌老师讲解 GaussDB 应用开发实战内容，演示 JDBC 连接、读写分离、节点故障切换等开发流程，分享自定义函数、批量数据生成、数据分析等拓展应用案例，为课程设计、综合实训提供参考。同时，刘浩文老师讲解了 Spark 与 GaussDB 集成开发方案，提供完整代码示例与大数据应用案例，详解环境配置、数据交互、性能调优等关键内容，助力教师优化大数据相关课程。华为云高校团队带来华为云码道（CodeArts）代码智能体专题分享，介绍产品性能、核心功能以及在高校日常教学、作业实训中的应用模式，并面向参训教师开展“2026年度中国青年科技创新‘揭榜挂帅’擂台赛”码道赛题宣讲，解读赛事规则、备赛资源，鼓励老师推荐学生依托平台以赛促学，锤炼工程实践能力。本次培训是高校与华为云深化产学合作协同育人的重要实践。下一步，双方将持续发挥各自优势，携手推进新工科课程改革，共建优质教学资源与实践体系，不断培养契合数字产业发展需求的高素质信息技术人才。

干货全拿走，学会就涨薪”   先立flag，后面慢慢写

干货全拿走，学会就涨薪”

很多人使用云数据库时，总会遇到账单莫名超标、预算失控的问题，核心原因就是分不清按流量、按存储、按时长三种主流计费模式的差异。简单来说，时长计费看服务开通时间、存储计费看数据占用空间、流量计费看数据传输体量，三者计费维度、成本结构、适配场景完全不同。选对计费方式能大幅节约成本，选错极易出现闲置亏钱、超量扣费的情况。本文通俗拆解三种计费模式，帮大家精准避坑、按需选型。  一、按时长计费：最通用的基础计费模式按时长计费是云数据库最基础、最普及的计费方式，也常被称作包年包月、按量计时计费。它的核心计费逻辑是只根据数据库实例的配置和开通时长收费，和数据存储大小、数据传输流量无关。这种模式会提前锁定CPU、内存、连接数等核心计算资源，开通后无论是否使用、有无数据读写、是否产生流量，都会按固定周期扣费。主流分为月付、年付、日付、小时付四种形式，年付通常性价比最高，小时付适合短期临时使用。优点：账单稳定无波动、预算可控，资源独享不抢占，适合长期稳定业务；缺点：闲置期间照样扣费，资源灵活性差，业务波动大时容易浪费资源。适配场景：企业正式官网、长期运营业务、稳定读写的生产环境、固定负载的数据库服务。二、按存储计费：只对“存量数据”收费按存储计费的核心逻辑是根据数据库实际占用的磁盘空间计费，计费单位通常为GB/天、GB/月，统计范围包含业务数据、索引、日志、备份文件等全部占用空间。该模式不看运行时长和读写流量，只要数据留存占用服务器空间，就会持续计费。同时区分热存储和冷存储，热存储适配高频读写，单价偏高；冷存储适配归档数据、低频备份，单价极低，是节约成本的关键。优点：零数据零成本，闲置无浪费，适合数据量小、动态增减的场景；缺点：长期累积海量数据后，存储成本会持续攀升，高频读写业务性价比偏低。适配场景：数据归档、日志存储、低频查询业务、测试环境、数据量波动大的临时项目。三、按流量计费：针对“数据传输”精准扣费按流量计费是按量付费的核心模式，计费依据是数据库对外传输、交互的数据体量，主要包含公网出入流量、数据同步流量、备份迁移流量等。内网私有网络交互流量大多免费，仅对外公开传输计费。简单理解：数据库静态存放不收费，只要有数据读取、下载、对外同步、页面访问数据调取，就会产生流量扣费，流量越大账单越高，无流量则无费用。优点：极致灵活，零流量零费用，适合突发流量、间歇性业务；缺点：流量不可控，大促、爆量场景下账单会暴涨，预算极难把控。适配场景：开发测试、临时活动、突发流量业务、低频访问、间歇性使用的数据库服务。四、三种计费方式核心对比&选型结论1. 长期稳定生产业务、追求预算可控：优先按时长计费，锁定资源、杜绝突发账单，综合性价比最高；2. 数据量大、读写低频、以归档备份为主：优先按存储计费，搭配冷存储大幅降低长期成本；3. 临时测试、突发活动、流量不稳定：优先按流量计费，随用随停，避免资源闲置浪费。五、通用避坑技巧多数云数据库并非单一计费模式，而是时长+存储+流量组合计费。常规实例按时长收资源费，超额存储、超额公网流量单独按量扣费。日常使用中，建议定期清理冗余日志、过期备份，区分内外网流量，根据业务周期切换计费模式，从根源降低数据库使用成本。

请问下wait transaction sync 和 wait wal sync 的出现场景和原因是怎样的呢？两个等待事件都是和主备同步相关吗？

“干货全拿走，学会就涨薪”《GaussDB实战指南》之 玩转GaussDB数据库审计统一审计1.切换至Ruby用户。su - Ruby2. 进入沙箱模式并设置环境变量。/usr/sbin/chroot /var/chrootsource /home/Ruby/gauss_env_file3.配置GUC 参数gs_guc relaod -Z datanode -N all -I all -c "enable_security_policy= on" -- 集中式gs_guc relaod -Z Coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_security_policy= on" -- 分布式4. 配置服务文件（root 用户)/etc/rsyslog.conf中添加  local0.* /var/log/localmessages修改/etc/rsyslog.conf中字段module(load="imuxsock"SysSock.Use="on")5. 配置文件权限（root 用户)touch /var/log/localmessageschmod 600 /var/log/localmessages6.重启审计服务（root 用户)systemctl restart rsyslog7.创建安全管理员策略 pol_user_adtCREATE USER pol_user_adt with poladmin password 'Gauss@123'; 8.创建普通用户CREATE USER adt_user1 password 'Gauss@123';CREATE USER adt_user2 password 'Gauss@123';9.在public模式下创建表tb_for_audit，并授予adt_user1对此表的所有操作权限CREATE TABLE public.tb_for_audit(col1 text, col2 text, col3 text);GRANT ALL PRIVILEGES on public.tb_for_audit to adt_user1 WITH GRANT OPTION;10.使用pol_user_adt登录数据库，在表public.tb_for_audit上创建资源标签lab1CREATE RESOURCE LABEL lab1 ADD TABLE(public.tb_for_audit);11.创建审计策略，审计用户adt_user1在资源标签lab1上的所有DDL、DML操作CREATE AUDIT POLICY pol1 PRIVILEGES all on LABEL(lab1) FILTER ON ROLES(adt_user1);CREATE AUDIT POLICY pol2 ACCESS all on LABEL(lab1) FILTER ON ROLES(adt_user1);12.使用adt_user1登录数据库，执行DDL操作，触发审计策略记录审计日志GRANT INSERT ON TABLE public.tb_for_audit to adt_user2;REVOKE INSERT ON TABLE public.tb_for_audit from adt_user2;13.使用adt_user1登录数据库，执行DML操作，触发审计策略记录审计日志insert into public.tb_for_audit values('11', '22', '33');update public.tb_for_audit set col3='55' where col1='11';select * from public.tb_for_audit;delete from public.tb_for_audit where col1='11';14.查看审计日志记录cat /var/log/localmessages 传统审计1.切换至Ruby用户 su - Ruby2.进入沙箱模式并设置环境变量。/usr/sbin/chroot /var/chrootsource /home/Ruby/gauss_env_file3.修改审计对象GUC参数audit_system_object的值为12，表示审计TABLE和USER对象的CREATE、DROP、ALTER操作。 gs_guc reload -Z datanode  -N all -I all -c "audit_system_object=12"开启dml 审计gs_guc reload -Z coordinator -Z datanode  -N all -I all -c "audit_dml_state=1gs_guc reload -Z coordinator -Z datanode  -N all -I all -c "audit_dml_state_select=14.root用户创建审计管理员audit_user和普通用户uesr1，audit_user用于查询审计日志，创建普通用户user1用于执行SQL操作。CREATE USER auditadmin with AUDITADMIN password 'Gauss@123';CREATE USER audit_t1 password 'Gauss@123';5.使用audit_t1登录数据库，创建数据表t1并插入数据然后添加一列name，再删除t1。create table t1 (id int);insert into t1 values(123);alter table t1 add column name varchar(20);select * from t1;drop table t1;6.审计用户登录数据库查询 audti_t1 用户的操作 select * from pg_query_audit (sysdate - interval'10 min',sysdate)where username = 'audti_t1';     

先给核心结论，避免大家绕弯子：稳定高负载选包年包月，波动大、短期用选按需付费。很多人选型时只看单价，忽略了自身业务场景，最后要么多花冤枉钱，要么遇到突发需求被限流，反而得不偿失。今天从价格、场景、风险、灵活性四个核心维度，用通俗的话讲清两者的区别，帮你精准避坑，选到最省钱的方案，全程客观分析，不掺任何品牌倾向。  先澄清一个误区：没有绝对“更省钱”的方案，只有“更适配”的方案。两者的核心差异，本质是“长期稳定投入”和“短期灵活投入”的博弈，不同业务场景下，性价比天差地别，我们先从最直观的价格维度拆解。一、价格对比：单价vs总价，算对账才不亏这是大家最关心的点，直接上干货，用通俗的方式算清成本（无具体定价，只讲逻辑，适配所有云数据库）：1. 包年包月：单价低，总价固定，有长期优惠。通常包年能省20%-30%，包月比按需单日折算便宜10%-15%，相当于“批发价”。比如同一配置，按需单日折算100元，包月可能只要2500元，包年甚至能降到24000元，适合长期用的场景。但有个前提：必须长期稳定使用，一旦中途停用，剩余费用通常不退还，相当于“买了不能退的套餐”。2. 按需付费：单价高，总价随使用量波动，无长期绑定。相当于“零售价”，用多少算多少，比如当天用2小时就只收2小时的钱，闲置时不花钱。但单日折算单价远高于包年包月，比如长期每天使用，一个月下来，按需的费用可能是包月的1.5-2倍，长期用会很不划算。补充：很多人会忽略“隐藏成本”——包年包月通常有固定配置，升级配置需要额外付费；按需付费虽然灵活，但峰值时段可能有溢价，且部分服务商有最低计费门槛（比如按小时计费，不足1小时按1小时算）。二、场景对比：对号入座，避免选错选对场景，就省了一半的钱，这两个场景精准对应，新手直接对号入座即可：✅ 包年包月适合这些情况：- 业务稳定：比如企业官网、长期运营的APP、稳定的后台系统，数据库负载波动小，每天使用时长固定（比如8-24小时不间断运行）。- 长期使用：计划使用6个月以上，越长越划算，尤其是包年，优惠力度最大，适合有明确长期规划的业务。- 预算固定：企业财务有明确的月度、年度预算，包年包月能锁定成本，避免后期费用波动，方便对账。❌ 不适合：短期测试、临时项目（比如只用1-3个月）、负载波动极大（比如偶尔峰值拉满，大部分时间闲置）的场景，强行选包年包月会浪费钱。✅ 按需付费适合这些情况：- 短期使用：比如项目测试、临时活动（比如节日促销、短期调研），使用时长不确定，可能只用几天或几个星期。- 负载波动大：比如创业初期的产品、小众工具类APP，平时负载低，偶尔有突发流量（比如突然爆火），按需付费可以避免闲置时的浪费，峰值时按需扩容。- 试错阶段：不确定业务能否长期运营，不想长期绑定，先按需使用，验证业务可行性后，再切换到包年包月。❌ 不适合：长期稳定高负载的业务，长期使用的话，费用会远超包年包月，性价比极低。三、灵活性与风险对比：避坑关键的细节除了价格和场景，灵活性和风险也不能忽视，很多人栽在这两个细节上：1. 灵活性：按需付费完胜。按需付费可以随时开启、关闭，配置可以随时升降级，比如突发流量时临时升级内存、带宽，流量过后再降回来，完全贴合业务波动；包年包月的配置通常是固定的，升级需要额外付费，降级一般不支持，且中途无法随意停用，灵活性较差。2. 风险：包年包月更稳，按需付费有波动风险。包年包月能锁定价格，即使后期服务商涨价，也不会影响已购买的套餐，适合预算敏感、追求稳定的用户；按需付费的价格可能随市场波动（比如峰值时段溢价），且如果遇到业务突发增长，未及时调整配置，可能出现限流、宕机，影响业务正常运行。四、避坑总结：新手必看的选型技巧1. 先算“使用时长账”：预计使用时长≥6个月，优先包年包月；＜6个月，优先按需付费，避免浪费。2. 再算“负载波动账”：负载波动≤30%（稳定），选包年包月；波动＞50%（不稳定），选按需付费，兼顾灵活与省钱。3. 避免两个极端：不要为了便宜，强行选包年包月（短期用会浪费）；也不要为了灵活，长期用按需付费（长期会多花钱）。最后补充一句：很多服务商支持“按需转包年包月”，如果前期不确定业务走向，可以先按需使用，验证可行性后再切换，既避免风险，又能节省成本。核心还是“按需选型”，不盲目追求低价，也不盲目追求灵活，贴合自己的业务需求，才是最省钱的选择。

“干货全拿走，学会就涨薪”  账本数据库设置启用账本数据库参数```su - Ruby/usr/sbin/chroot /var/chrootsource /home/Ruby/gauss_env_filegs_guc reload -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_ledger=on";```在数据库中创建防篡改Schema```CREATE SCHEMA blocks WITH BLOCKCHAIN;```创建账本表。```CREATE TABLE blocks.t1(id int, name varchar);```更新、删除账本表中的数据```INSERT INTO blocks.t1 VALUES(1, 'alex');INSERT INTO blocks.t1 VALUES(2, 'bob');SELECT *, hash_83f153 FROM blocks.t1;UPDATE blocks.t1 SET name = 'bob2' WHERE id = 2;DELETE FROM blocks.t1 WHERE id = 1;SELECT *, hash_83f153 FROM blocks.t1;```查询历史表```SELECT * FROM blockchain.blocks_t1_hist;历史表表名可以通过 \d+ 表名看到```查看历史摘要```SELECT * FROM gs_global_chain;```校验账本表、历史表和全局表：```SELECT pg_catalog.ledger_hist_check('blocks', 't1');SELECT pg_catalog.ledger_gchain_check('blocks', 't1');如果校验通过，函数返回t，反之则返回f。```与普通表交互从普通表插入数据```create table blocks.tt2 (like u1.t2 including indexes ) ;insert into blocks.tt2 select * from u1.t2;```插入数据到普通表```create table u1.tt2 (like u1.t2 including indexes ) ;insert into u1.tt2 select * from blocks.tt2;```参数改回 off ```su - Ruby/usr/sbin/chroot /var/chrootsource /home/Ruby/gauss_env_filegs_guc reload -Z coordinator -Z datanode -N all -I all -c "enable_ledger=off";

原来理解 gaussdb 支持postgre 是自然的事情，但是我们公司dba 反馈说  guassdb  未来可能不支持postgre  兼容模式，只支持oracle  和mysql 模式想确认是不是真的，原有基于postgre 开发了大量的存储过程等，迁移很麻烦

GaussDB高并发场景由于FASTPATH_PART参数引发锁等待导致数据库运行缓慢问题一、案例背景近期引发由于FASTPATH_PART默认参数过小引发锁等待导致数据库语句运行缓慢问题，可关注该参数设置，避免因默认参数未调整引发业务缓慢问题。二、案例描述业务侧多条语句大量等锁，其等待事件为LockMgrLock。处于LockMgrLock状态表示当前会话要对常规锁结构进行加锁，没有走fastpath流程。fastpath加锁流程（FASTPATH_PART：每个线程可以不通过主锁表拿锁的最大锁个数。）由于前三级锁之间没有任何冲突，为了减少加锁的代价，在一定不会出现冲突的前提下，前三级锁可以走fastpath流程。fastpath锁为线程内部资源，加锁效率高，在业务的并发量大，单事务访问的表数量多的场景下，会占用更多的fastpath资源。高并发场景使得fastpath数组被占满，导致后续对其他表加锁无法通过fastpath，大量并发线程走主锁表，进而导致出现大量LockMgrLock等待事件，导致业务运行缓慢。三、定位过程1、 查看卡顿时间点，发现有大量LockMgrLock等待事件。2、通过查询会话相关视图，发现现场环境活跃会话数量达到500多。3、查看gs_asp报告，可以看出从15：34开始，业务并发数上涨。4、XX业务量相对之前有所增加，查看监控确实相比之前增多。5、查看DN日志发现，提示fastpath资源不足大量并发线程走主锁表需要调整参数，进而出现大量LockMgrLock等待事件。四、处理建议参数作用：num_internal_lock_partitions 定义了锁管理器的分区数，旨在减少全局锁LockMgrLock的竞争。其中一部分分区（由 FASTPATH_PART 定义，这里是20）专门用于管理可以走fastpath的锁对象。问题所在：每个需要走fastpath的锁对象（如表、页、元组）会根据其哈希值映射到这20个fastpath分区中的一个。当一个事务/语句需要获取的fastpath锁对象数量过多（例如，由于扫描了400个分区，需要锁定大量表、页或元组），可能会占满或超出其对应的fastpath分区槽位。一旦超出限制，多余的锁请求无法再享受fastpath的优惠，必须回退到主锁表去申请。后果：FASTPATH_PART=20的设置在高并发、多分区扫描的场景下显得过小，大量本可以快速处理的锁请求被迫加入主锁表的竞争行列。num_internal_lock_partitions参数说明：控制内部轻量级锁分区的个数。主要用于各类场景的性能调优。•参数内容以关键字和数字的KV方式组织，各个不同类型锁之间以逗号隔开。•先后顺序对设置结果不影响。例如"CLOG_PART=256,CSNLOG_PART=512"等同于"CSNLOG_PART=512,CLOG_PART=256"。•重复设置同一关键字时，以最后一次设置为准。例如"CLOG_PART=256,CLOG_PART=2"，设置的结果为CLOG_PART=2。参数类型：字符串参数单位：无取值范围：•CLOG_PART：CLOG文件控制器的个数。最小值为1，最大值为256。•CSNLOG_PART：CSNLOG文件控制器的个数。最小值为1，最大值为512。•LOG2_LOCKTABLE_PART：常规锁表锁分区个数的2对数。最小值4，即锁分区数为16；最大值为16，即锁分区数为65536。•TWOPHASE_PART：两阶段事务锁的分区数。最小值为1，最大值为64。•FASTPATH_PART：每个线程可以不通过主锁表拿锁的最大锁个数。最小值为20，最大值为10000。默认值："CLOG_PART=256,CSNLOG_PART=512,LOG2_LOCKTABLE_PART=4,TWOPHASE_PART=1,FASTPATH_PART=20"设置方式：该参数属于POSTMASTER类型参数。设置建议：FASTPATH_PART：对于分区表读取、更新、插入、删除操作且等待事件在LockMgrLock时，可以通过调大该值避免获取LockMgrLock提升性能，建议调整数量大于等于分区数*（1+本地索引数量）+全局索引数量+10，调大该值可能增加锁转移和锁消除时的耗时，并会额外增加内存。fastpath增量内存=((fastpath增加量/20)*8 + fastpath增加量*12) * 线程池大小，单位是字节。参数修改需要重启数据库，需要在150< FASTPATH_PART<800范围内修改，调大该值可能增加锁转移和锁消除时的耗时，并会额外增加内存，调整前需测试充分后再到生产环境实施。五、问题触发原理数据库中用户对 object 进行操作时，需要持有对应对象的常规锁，因为常规锁通常在共享区中，为了保护锁获取满足 ACID，通过内部轻量级别锁 LockMgrLock进行保护。为了提升并发性能，在每个会话本地会有本地锁资源缓冲区（fast path），针对低级别锁，可以优先在本地缓冲区中不用进入共享区。本地fast path 可以容纳 20 个低级别锁，超过 fastpath 后，需要存入共享区。存入共享区时，会优先持有 LockMgrLock，此锁为分区锁，通过分区的机制来实现减少锁冲突。在高并发、多分区扫描的场景下默认参数过小，大量本可以快速处理的锁请求被迫加入主锁表的竞争行列，导致数据库缓慢运行。

有如下两个视图，查询出来结合产品文档看含义不太明白。一、gs_all_control_group_info视图SELECT * FROM gs_all_control_group_info;type为TSWD代表什么意思？class和workload是什么关系？包含关系吗？shares和limits的区别是啥？何为配额何为限额？控制组层级又是什么含义？看产品文档看的一头雾水，能否出个博客专门普及一下基础知识，并说明一下gaussdb的控制组功能运行逻辑？二、gs_wlm_cgroup_info视图select * from GS_WLM_CGROUP_INFO;priority作业优先级，各个值是怎么来的？值越大优先级越低吗？-1代表什么意思？usage_percent为何都是0？各个控制组shares的值怎么计算的？   

2024年9月和10月在华师的数据库课堂指导学生利用CodeArt Req进行领域建模，画出系统的类图，42名同学利用工具，12名同学能够在较短的时间自己摸索工具的使用，完成作业。详细资料见链接。通过网盘分享的文件：Code Art链接: https://pan.baidu.com/s/1ejRwDeR3DzRgHG9qiaPQ2w?pwd=axci 提取码: axci

gaussdb集中式主备版，pg_stat_replication视图的以下字段如何理解？接收端write具体是指写到哪里？flush是在做什么？replay是在做什么？麻烦稍微回答细致一些，感谢！