高斯数据库的primary key 支持多个字段吗？

GaussDB删除存储过程报错： ERROR: function prmecat.insert_copy_partprice asks parameters，请问是什么情况？

我把log复制一下：2022-09-14 09:43:07.613 632131aa.1 [unknown] 139667022593088 [unknown] 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  start create thread! 2022-09-14 09:43:07.613 632131aa.1 [unknown] 139667022593088 [unknown] 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  create thread end! 2022-09-14 09:43:07.613 632131aa.1 [unknown] 139667022593088 [unknown] 0 dn_6001_6002 01000  0 [BACKEND] WARNING:  could not fork new process for connection due to PMstate PM_STARTUP 2022-09-14 09:43:07.614 632131ab.10000 [unknown] 139661201106688 dn_6002 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  [Alarm Module]alarm checker started. 2022-09-14 09:43:07.614 632131ab.10000 [unknown] 139661184325376 dn_6002 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  reaper backend started. 2022-09-14 09:43:07.615 [MOT] [INFO]                 Startup: Loading configuration from /opt/huawei/install/data/dn01/mot.conf 2022-09-14 09:43:07.647 [MOT] [INFO]          Configuring total memory for relative memory values to: 5120 MB 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [INFO]          Loading max_connections from envelope into MOTEngine: 5000 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [WARNING]        Adjusted maximum number of threads to 4096 due to maximum limit 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [INFO]          Configuring asynchronous redo-log handler due to synchronous_commit=off 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [WARNING]        Adjusting MOT memory limits: global = 2586 MB, local = 486 MB, session large store = 0 MB, total = 3072 MB 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [INFO]                 Global Memory Limit is configured to: 0 MB --> 2586 MB 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [INFO]                 Local Memory Limit is configured to: 0 MB --> 486 MB 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [INFO]                 Session Memory Limit is configured to: 0 KB --> 0 KB (maximum 5000 sessions) 2022-09-14 09:43:07.648 [MOT] [INFO]                 Configured automatic chunk allocation policy to 'LOCAL' on single node machine 2022-09-14 09:43:14.473 632131aa.1 [unknown] 139667022593088 [unknown] 0 dn_6001_6002 01000  0 [BACKEND] WARNING:  could not fork new process for connection due to PMstate PM_STARTUP ======================================================================================================2022-09-14 09:38:27.291 63213092.1 [unknown] 139870423477312 [unknown] 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  start create thread! 2022-09-14 09:38:27.291 63213092.1 [unknown] 139870423477312 [unknown] 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  create thread end! 2022-09-14 09:38:27.292 63213092.1 [unknown] 139870423477312 [unknown] 0 dn_6001_6002 01000  0 [BACKEND] WARNING:  could not fork new process for connection due to PMstate PM_STARTUP 2022-09-14 09:38:27.293 63213093.10000 [unknown] 139864603817728 dn_6002 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  [Alarm Module]alarm checker started. 2022-09-14 09:38:27.294 63213093.10000 [unknown] 139864583829248 dn_6002 0 dn_6001_6002 00000  0 [BACKEND] LOG:  reaper backend started. 2022-09-14 09:38:27.295 [MOT] [INFO]                 Startup: Loading configuration from /opt/huawei/install/data/dn01/mot.conf 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]          Configuring total memory for relative memory values to: 5120 MB 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]          Loading max_connections from envelope into MOTEngine: 5000 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [WARNING]        Adjusted maximum number of threads to 4096 due to maximum limit 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]          Configuring asynchronous redo-log handler due to synchronous_commit=off 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [WARNING]        Adjusting MOT memory limits: global = 2586 MB, local = 486 MB, session large store = 0 MB, total = 3072 MB 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]                 Global Memory Limit is configured to: 0 MB --> 2586 MB 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]                 Local Memory Limit is configured to: 0 MB --> 486 MB 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]                 Session Memory Limit is configured to: 0 KB --> 0 KB (maximum 5000 sessions) 2022-09-14 09:38:27.328 [MOT] [INFO]                 Configured automatic chunk allocation policy to 'LOCAL' on single node machine 

GaussDB报ERROR:inserted partition key does not map to any partition,详细 inserted partition key cannot be NULL for interval-partitioned table

Oracle数据库转高斯数据库，原Oracle中的all_users无法识别，查资料之后替换为db_users（oracle中all_users是对应的高斯里面的db_users吗，这样替换对不对），替换成db_users后高斯能够识别 了，但是， 报permission denied for relation db_users异常提示，有碰到过吗，是怎么处理的？

自建sys_guid（）函数时报“ permission denied for schema public”，怎么解决？

Caused by: com.huawei.opengauss.jdbc.util.PSQLException: [X.X.X.X:47714/X.X.X.X:8000] ERROR: memory is temporarily unavailable failed on request of size 8388608 bytes under queryid 3659178092607942 in nodeHash.cpp:419. 高斯数据库报这个，该怎么处理

亲爱的伙伴们，Gauss松鼠会联合openGauss社区、鲲鹏社区、墨天轮共同共同举办【我和openGauss的故事】第四届openGauss技术文章征集活动踏秋而来~各位爱技术、爱思考、爱总结的小伙伴，你们施展才华的舞台已经搭建好~期待你的投稿作品！参与方式投稿：9月10日至10月15日，完成下面2步即投稿完成。在墨天轮社区或openGauss社区提交技术文章，并将链接发给Gauss松鼠会小助手(Gauss_Asst666)二维码：墨天轮社区：（cid:link_0），提交时需带有opengauss的标签。openGauss社区：https://opengauss.org   在墨天轮社区“我和openGauss的故事”有奖征文活动，将您发布的文章标题及链接复制黏贴到本活动宣传贴的评论区。参与评优：初审合格的文章将会同步发布在鲲鹏论坛-Database专区，我们会根据墨天轮社区&鲲鹏论坛的总点赞量进行片名，请关注文章的点赞量。活动推广：您还可以推荐好友参与投稿，每邀请2位好友完成openGauss社区投稿，可以获得“活动推广奖”。活动日程活动规则1、投稿：内容要求为openGauss相关技术文章，包含但不限于以下内容：系统技术解析、案例分享、实践总结、开发心得、客户案例、故障调试、测试比对、使用技巧、学习笔记等。文章要求原创且在墨天轮社区或openGauss社区首发，并且在墨天轮社区发布时需要加“openGauss”标签，在openGauss社区发布时需要加“openGauss技术文章征集”标签。若投稿文章为复制或抄袭他人文章，均视为无效。每篇文章要求不少于500字（可含代码），图文并茂，排版工整。2、初审：作者在投稿后，专家组将进行初审，通过初审的文章将参与评优活动；未通过初审的文章，专家组将给出修改建议，修改后可再次提交报名。3、评优通过初审的文章，将发布在鲲鹏论坛-DataBase专区，按墨天轮社区、鲲鹏论坛社区点赞的总赞数进行排名并给予奖励。奖品设置墨天轮投稿奖：根据文章价值和借鉴意义给与50~100元的激励。openGauss社区投稿奖：凡是在openGauss社区blog仓投稿并成功合入的，可以获得京东购物卡50/Gauss松鼠会保温杯/筋膜枪。​活动推广奖：（20个）每邀请2位好友参与活动，完成openGauss社区投稿，即可获得一份“活动推广奖”，多邀多得，数量有限，先到先得。优秀奖：通过初审的文章，将发布在鲲鹏论坛-DataBase专区，按墨天轮社区、鲲鹏论坛社区点赞的总赞数进行排名并给予奖励。其他奖项：在墨天轮社区发布的文章，同时还可以参加墨力计划，详细内容请参见：cid:link_2注：如参与者投稿多篇作品，仅按文章最好成绩参与优秀奖排名。墨天轮投稿奖，openGauss社区投稿奖，活动推广奖，优秀奖相互独立，每位参与活动者获奖可叠加。openGauss社区投稿奖、推广奖和优秀奖获奖者需在鲲鹏社区完成实名认证后方可领取奖品。优秀奖得主需在openGauss社区同步发布获奖文章后方可领取奖品。奖品种类数量有限，先到先得。奖励发放墨天轮投稿奖每满20篇，将在墨天轮编辑部账号上及时公布获奖名单，大家请多多关注！中奖用户可以联络墨天轮小助手（微信：modb666）领取墨天轮投稿奖。openGauss社区投稿奖、推广奖与优秀奖将于10月16日整理后发布，届时请联络Gauss松鼠会小助手领取。

LOWER  函数对应高斯数据库的哪个函数呢

如题，请问下python连OpenGauss有方案吗，psycopg2可以用吗？

近日，北京国家金融科技认证中心正式公布了2022年通过分布式数据库金融标准验证的数据库产品名单。华为云GaussDB金融级分布式数据库以突出的技术优势通过验证，跃然榜上，且测试得分遥居前列。数字经济时代下行业的发展瞬息万变，企业核心技术的重要性也越发凸显出来。数据库作为IT架构的“心脏”，是新一代信息技术自主创新的核心能力之一，近年来顺应企业需要迎来了发展的蓬勃期。同时，如何建立起相应的技术标准体系和行业发展规范，营造可持续发展的行业环境，也成为值得深思的问题。北京国家金融科技认证中心作为国内从事金融行业的国家级权威第三方合格评定机构，以分布式架构转型为契机，依托金融科技产业联盟形成了分布式数据库联合实验室，对国内的分布式数据库产品展开一系列的金融标准验证，力求规范分布式数据库技术在金融领域的应用，提升分布式数据库技术在业务连续性和信息安全方面的保障能力。业界领先金融级分布式架构 锻造产品核心竞争力华为云GaussDB有多年来的技术研发积累和行业实践经验，其能力在以金融行业场景为代表的千行百业中均已得到验证，同时积极参与金融标准制定及相应的标准验证工作。在本次验证中，GaussDB高性能分布式数据库在技术架构、安全技术、灾难恢复、性能测试四大项验证中均取得了不菲的成绩。GaussDB基于华为主导的开放生态openGauss而打造，作为华为云主打政企核心业务负载的金融级分布式数据库旗舰产品，采用Share-Nothing的先进分布式数据库架构，具有较好的SQL兼容性。该架构是由众多拥有独立且互不共享CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成，业务数据能被分散存储在多个计算节点上，数据查询任务被推送到数据所在位置就近执行，通过协调节点的协调，并行完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。全能选手测试顺利告捷 筑牢金融政企坚实数据底座本次验证充分说明了GaussDB不仅具备高可用、高安全的特性，还有优秀的灾备能力和复杂事务处理能力。GaussDB在技术架构测试环节满足分布式事务的一致性、隔离性、持久性以及分布式数据存储、高可用等多方面指标，展示出了优秀的金融级高可用商用能力；在安全技术测试中，其数据副本一致性、容忍性，数据存储、传输、备份各环节的安全性也纷纷达标；加之在灾难恢复测试中的同城异城数据中心切换和数据修复验证成绩，说明其能为企业核心数据提供强可靠的安全保障。同时，在性能方面，不论是面对金融领域中的单业务场景、批处理场景还是混合场景，GaussDB在开户、存取款、查询等业务下都能提供快速的响应速度，具备应对海量并发事务处理与复杂查询混合负载的能力。深入千行百业持续奋进 以匠心铸造产品硬实力当前，华为云GaussDB已经广泛应用于2500+大客户的核心业务中，遍布金融、政府、电信、能源、交通、物流、电商等诸多行业，并已在工商银行、建设银行、邮政储蓄银行、农业银行、交通银行五家国有金融大行、多家股份制银行和保险证券公司中都积累了非常成功的实践经验。华为云GaussDB不仅携手工商银行完成核心交易系统传统数据库信息技术应用创新转型，实现高可用、性能线性扩展和弹性部署，形成一套普遍适用的传统数据库平滑迁移一体化解决方案；还成功助力邮储银行新一代个人业务分布式核心系统全面投产上线，使邮储银行科技金融再添一部新引擎。一直以来，华为云数据库始终对技术研发进行重点投入，打造出许多行业领先的黑科技技术。未来，华为云GaussDB也将持续聚焦数据库根技术，联合更多合作伙伴，共创共赢，输出更多更贴合用户场景的数据底座服务能力，为企业数字化转型保驾护航！

请问下高斯列存支持物化视图吗？

openGauss数据库连接串有参考样例吗？

[GAUSS-50322] : Failed to encrypt the password for databaseError:  /opt/huawei/install/app/bin/gs_guc: error while loading shared libraries: libreadline.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory [GAUSS-50322] : Failed to encrypt the password for database在openeuler上安装过程中出现了这样的报错，请问一下怎么解决

写在前面 前面我们都是学习MySQL的操作,很少涉及到理论,有些sql语法前面我都没有谈,主要是工作中不常用,一般就是增删查改.要是实际工作中遇到了可以自己稍微查一下,都是很简单的.今天我们谈一下MySQL中被面试官常问的两个部分,都是理论知识,需要我们有自己的理解.  索引 我们先来解释一下什么是索引,这是我们的重点,它是属于MySQL数据库原理层面的知识,如果我们要是自己实现一个数据库,这里我们就要学习的很精通,要是我们岗位只是普通的程序猿,那么了解一下就可以了,至于如何用就不是我们现在这个层次考虑的了.  索引(index),就像是我们书的目录,我们根据目录可以快速的找到我们要看的章节,MySQL也是如此,索引在一定程度上可以加快我们查找数据的速率. 为何出现索引 我们到工作的时候就会发现,你修改数据的次数是远远低于查找数据的次数的,比如我们现在写的博客,一般而言,我写完之后,就很少更改它了,除非是有朋友指出这里存在巨大的错误,我一般都是再重温博客的时候看到有哪里不合适或者错误才会修改,一般都是用来复习和观看的. 同理MySQL也是如此.我们查看是很频繁的.这里就会出现一个问题,对于数据比较少的,我们查早还是很不错的,但是对于公司的服务器而言,这个数据可以实千万级的,那么这个时候我们还是按照老方法查找数据,那么一个命令就要等较长的时间.这时候我们就出现索引,至于索引的原理是什么,这里我们不讨论,知道到这里就可以了.  索引的缺点 前面我们只谈了索引可以提高效率,那么是索引难道就不存在缺点吗?我们想一下,书的目录是不是存在缺点,是的,最直观的一点就是废纸,同理索引是费空间.这就是索引最大的缺点. 随着我们数据量的增大,索引消耗的空间也会越来越大,这还是不是最关键的,对于书来说,我们每一次修改书的内容,那么目录随之也要进行校准,确保可以指定的位置是是准确的,同理MySQL也是如此.不过看起来索引有很大缺点,但是和优点相比较很微小的,瑕不掩瑜.我们在公司里面推荐用索引.  索引的使用 注意,这里的使用只是一点皮毛,甚至连皮毛都算不上,我们不学习使用索引.这里还要和大家谈一个东西,索引的创建最好在创表的时候就出现,要是你在数据比较的多的表来创建索引,那么有极大概率这个数据库会崩,所以要创就在开始的时候创建.  我们先来创建一个数据库,用来查看一下索引. create table student ( id int primary key, name varchar(50), score decimal(3,1));这里我们就可以查看这个数据表的索引了. -- 格式 show index from 表民;show index from student;这里我们就会疑惑了,我们好象是没有添加索引的那么这里为何会出现一个索引,准确来说,我们一个字段被主键或者唯一来约束,这一列就看做一个索引.我们的id就是一个索引.也就是说我们使用主键约束的时候还加快的查早的速率. 同理这里我们也可以给某一列添加索引. -- create index 索引名字 on 表名(列名);create index name_index on student(name);  同理这里我们也可以删除索引,这里只做简单的演示.注意这里容易把数据库给搞挂. drop index name_index on student;索引背后的数据结构 这里才是我们索引的重点,也是面试官比较喜欢问的.这里我们要好好的解释下.我们之前学了一点简单的数据结构,有顺序表,链表,二叉搜索树,哈希表等等,那么我们在想索引的底层是什么?  这里我们首先先排除三个,至于后面的二叉搜索树,可以不可以,这就是我们要讨论的了.  我们感觉二叉搜索树还是挺不错的,不过这里有个问题,我们好象查找数据的时候每一次都要比较,那么如果数据多了,树就高了,对于数据库每一次都意味着文件IO．这里还是不要太行．那么索引的底层究竟是什么？这里我们就要谈一个新的数据结构B+树．不过在谈这个树前,我们先来谈一下B树．注意,我们谈的数据库是MySQL,我这里只知道MySQL的索引是B+树,至于其他的是什么这里就不太清楚了.  B/B-树 我们先来解释一下这个名称,B树又叫B-树,记者B-树可不是念B建树,它是B树的另一个名称,从来没有什么B减树.这里算是解决一下我们的疑惑.  B树是一个N叉树,这个N叉比较特殊.对于树的每一个节点存在若干个数据把这个节点分为若干个区域.我们这里直接看树的的结构.  一个节点里面存在N个数据,把这个节点分为N+1个区域,每一个区域有指向一个新的节点,这就是B树.   这里我们简单的说一下B树的查找规则,这个和二叉搜索树是一样的,我们先来从根节点出发,根据比较来确定一个一个区域,这里逐渐寻找我们的数据.这里我们就疑惑了,这也是比较,而且比较的次数好象没有变少,那么这里就出现问题了,B树为何会提高索引的效率.这里由于我们还没有分享过文件IO,我先来说下,B树是不是高度变短了,这就就意味着以节点为基础比较变得少了,而磁盘IO也是根据节点的次数来计算的,所以这里提高效率了. B+树 B+树是在B树的基础上再次衍生出来的,基于索引而言,B+树是更加优秀的.我们现来看一下B+树的结构. B+树中每一个父节点的值会作为子节点的最大或者最小值,叶子节节点中会体现出来,而且对于叶子节点而言,我们使用指针把它给串联出来.   这里我们就要下一个结论了,B+树可以说是完美的给MySQL索引设计的,我们看一下它的优点. 树变短了,总体的IO次数变少了 所有的查询终究会落在叶子节点上,查询速度稳定 叶子节点通过链表链接出来后,很适合范围查找 所有的载荷都是放在叶子节点上的,非叶子节点只保存key值. 这里我先来解释一下最后一条,说人话就是我们把所有的数目只保留在在叶子节节点.这样我们的非叶子节点占据的空间很少,甚至可以在在内存中跑,这样也能大大减少磁盘IO,提高速率.  事务 上面总算是把索引谈的差不多了,这里还要接触这个知识点.事物还是一个比较好理解的知识点.我们先来看一下什么是事物.  事物,可以理解成打包,就是把几个工作一起做了,也就是要做都做,要不做都不做.  我们举一个例子,假设我要和自己的女朋哟去约会,首先第一点我要去ATM机中取钱，取完钱之后,我发现我女朋友鸽了我,这时候就是是一个很悲伤的故事.但是如果我们把这两个步骤打包成一个事物,也就是不会存在第一个步骤执行完了第二个步骤不会执行的情况. 原子性 那么我们就有问题了,事物是通过什么来保证的,这就要涉及到原子性了,这个算是线程里面的内容.我先来解释,在过去,人们认为原子是物质的最小单位,这里就用这个来命名了,没有其他的含义.我们再来举一个例子.假设存在一张账户表.   现在我们要做的就是A要给B转500元,就会执行下面的操作.假设第二步的时候出现了问题,也就是A的钱被扣了,但是B没有收到钱,至于造成这样的原因有很多种,比如服务器不小心断电了,数据库崩了等等.显然我们的原子性就是为何避免这种情况的发生.   如何保证事务 事务的保证就是下面的两条规则  要么都执行 要么都不执行 现在我们就疑惑了,我们该如何保证事务,要知道我们执行的结果成不成功是需要执行过之后才发现的,你这个规则好象把路给堵死了,这里的要不都不执行是需要带引号的,所谓的要不都不执行,是我们确实执行,如果成功了,万事大吉,错误了就把他给恢复回去,这种模式叫做回滚.至于如何恢复才是我们重点讨论的.还按照上面的例子来讨论,假设我们执行了第一个步骤,也就是A减去500,执行第二步出现了问题,导致无法执行,我们好象没有给B加上500.   这个时候数据库就会进行回滚,上一个步骤我们给A减去500,回滚的时候给A加上500,让它变回原来的样子.那么请问数据库是如何知道要给A加上500这个正确的操作的,这就又涉及到另外一个东西了.数据库会拿出一个小本本,把过去一段时间的操作记录下来,这就是我们传说中的日志.  事务的使用 我们好象还是没有谈过事务的使用,这里简单看一下就行了,也不是面试官主要的考点.  开启事务：start transaction; 2） 执行多条SQL语句 回滚或提交：rollback/commit 说明：rollback即是全部失败，commit即是全部成功. start transaction;-- 阿里巴巴账户减少2000update accout set mnotallow=money-2000 where name = '阿里巴巴';-- 四十大盗账户增加2000update accout set mnotallow=money+2000 where name = '四十大盗';commit; 事务的特性 面试官最喜欢问的问题就是事务的几个特性,这里我先总结下,后面还有好好谈谈.  原子性 一致性 持久性 隔离行 原子性前面我们已经分析过了,这里我先来谈一下一致性,事务一旦执行,执行的结果必须是合理合法的,也就是说余额不能出现为负数的情况.持久性也就是数据一旦正确存入,就会保存到硬盘中,被持久化存储起了.  隔离性 事务的隔离性在是在并发执行时体现的,并发是我们现在计算机常用的方法.  并发 这里我先来解释一下什么是并发执行.在我们使用计算机的时候,你会发现很多程序都在跑,不过CPU的个数远远要小于程序的个数,这个时候就会出现不够用的问题,并发在一定的程度上解决了这个问题,就是一般一个程序只占据CPU一段时间,然后换下一个.  脏读 这个是我们要重点谈的,可以说是它太重要的.我们先来假设一个场景,我的老师正在那里写代码,准备给我们布置作业,我偷偷的看了一眼,看到一个student类,那时候我就明白了,我们的作业和student类有关.我回去准备相关的知识了,到是在我走后,老师把题目给改了,这就是脏读问题.  不可以重复读 我吃了脏读的亏,这个时候我就比较小心了,我等到老师把代码写完,然后把他给上传到GitHub上,我在GitHub上读代码.这个模式算是老师写的时候我不能读,等到老师写完我读的代码就正确了.但是这里又出现了问题,我们没说毒的时候不能写啊,我在读第二遍的时候,老师把代码给改了.这个时候就是不可以重复的问题.   幻读 我们这个时候和老师在约定一下,我们读的时候你也不能写,这个在一定程度上解决了一不可重复读问题,但是这个真的很完美吗?这个时候老师的等的很无聊,既让我们不能修改原来的代码,那么我这里写另外一个代码总可以了吧.   这个时候又会出现另外一个问题,我们每一次刷新GitHub,有的代码一会有,一会没有,感觉是幻觉一样,这个就是幻读,算是一种特殊的不可重复读问题,要解决这个问题要彻底串行化执行.也就是老师写好了之后,可以直接去摸鱼了,我在这里观看就可以了. 来源：51CTO博客