Greenplum数据库，作为一个基于PostgreSQL的大规模并行处理（MPP）数据库系统，支持SQL标准中的集合运算。集合运算主要包括并集（UNION）、交集（INTERSECT）和差集（EXCEPT）等，它们用于合并或比较两个或多个SELECT语句的结果集。这些操作在处理数据时非常有用，特别是在数据清洗、去重、比较等场景中。1. UNIONUNION 运算符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集，并默认去除重复的行。如果要包含重复行，可以使用 UNION ALL。语法示例：SELECT column_name(s) FROM table1 UNION SELECT column_name(s) FROM table2;注意：每个 SELECT 语句中的列数必须相同。每个 SELECT 语句中的列的数据类型必须兼容。默认情况下，UNION 运算符会从结果集中删除重复的行。2. INTERSECTINTERSECT 运算符用于返回两个或多个 SELECT 语句的结果集的交集，即同时存在于每个 SELECT 语句结果集中的行。语法示例：SELECT column_name(s) FROM table1 INTERSECT SELECT column_name(s) FROM table2;注意：类似于 UNION，INTERSECT 也要求每个 SELECT 语句中的列数相同，且数据类型兼容。INTERSECT 返回的是存在于所有 SELECT 语句结果集中的行，且默认去除重复的行。3. EXCEPTEXCEPT 运算符用于返回第一个 SELECT 语句的结果集中存在，但在后续 SELECT 语句结果集中不存在的行，即差集。语法示例：SELECT column_name(s) FROM table1 EXCEPT SELECT column_name(s) FROM table2;注意：类似于 UNION 和 INTERSECT，EXCEPT 也要求每个 SELECT 语句中的列数相同，且数据类型兼容。EXCEPT 返回的是第一个 SELECT 语句中独有的行，即那些不存在于后续 SELECT 语句结果集中的行，且默认去除重复的行。注意事项在进行集合运算时，应确保 SELECT 语句中的列顺序和数据类型相匹配。集合运算的结果默认不包括 NULL 值（除了 UNION ALL）。由于 Greenplum 是基于 PostgreSQL 的 MPP 数据库，集合运算的性能可能受到数据分布和集群状态的影响。通过上述介绍，你可以开始在 Greenplum 数据库中有效地使用集合运算来处理和分析数据了。

spring中生成数据库主键的方式有哪些

 数据库论坛5月热门问题汇总F&A  1.  **GaussDB上的数据迁移工具，哪个最快最安全？官方有提供迁移工具吗**  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0235152513637141039-1-1.html  官方提供迁移服务  https://support.huaweicloud.com/productdesc-professionalservices/dbsmigrationservice1.html 根据客户的具体需求，向客户提供数据库迁移专业服务，包括用户/角色/权限迁移、结构迁移、数据迁移、数据校验及业务测试、性能调优、上线割接等内容。通过迁移评估、迁移方案设计、迁移技术验证、迁移演练、迁移实施和迁移验收的专业服务，最终实现客户源端数据库向目标数据库的平滑过渡。+  GaussDB上的数据迁移工具，**DataSync**和**Navicat Premium**都备受推崇。其中，DataSync作为华为官方提供的工具，支持在线迁移和离线迁移，提供了较快的迁移速度和较高的安全性。而Navicat Premium则以其强大的数据迁移功能、数据同步和高阶功能受到用户欢迎。从官方角度来看，**DataSync**是官方提供的迁移工具，速度和安全性都得到了官方支持。  2. **SQL语句中字段名大小写敏感问题**  GaussDB主备版，字段名称包含大写字母查询报错，需要加引号才能正常执行   执行正常：select "keyTab" from file_source   执行错误：select keyTab from file_source，提示字段不存在  是否可以通过全局设置，在不加引号的情况下也能正常执行，如何进行设置？  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0235152446556420038-1-1.html  在MySQL中是通过底层设计实现入参大小写不敏感的，但在DWS的MySQL兼容性模式下，我们可以通过设置GUC参数：SET behavior_compat_options=‘case_insensitive’，可使这些字符串处理函数入参大小写不敏感，兼容MySQL场景。  3. **存一些比较大的txt文件到GaussDB中，请问用CLOB性能好，还是BLOB性能好**   https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0235152377915737034-1-1.html  在将大型文本文件存储到GaussDB中时，选择使用 CLOB（Character Large Object）还是 BLOB（Binary Large Object）取决于文本文件的内容以及对数据的操作需求。  1. **CLOB（Character Large Object）**：    - CLOB 适用于存储大量的文本数据，例如文本文档、日志文件等。    - CLOB 是以字符形式存储数据，适合存储文本数据，对于文本搜索和检索效果较好。    - CLOB 可以支持文本数据的高效读取和修改，特别适用于需要进行文本处理和分析的场景。 2. **BLOB（Binary Large Object）**：    - BLOB 适用于存储二进制数据，例如图片、音频、视频等。    - BLOB 不对数据进行字符编码，直接以二进制形式存储数据，适合存储非文本数据。    - BLOB 对于二进制数据的存储和读取效率较高，适用于需要存储大型二进制文件的场景。  性能方面，一般来说，对于文本文件而言，使用 CLOB 更为合适，因为它能够更好地支持文本数据的存储和处理。而对于二进制文件，使用 BLOB 则更为合适，因为它能够更有效地存储和读取二进制数据。  4. **GaussDB数据量比较大的话，是否也需要像mysql一样去做分区分库**  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0235152377574923033-1-1.html  GaussDB（for MySQL）是华为基于MySQL协议的分布式数据库产品，它具有良好的分布式能力，可以通过分布式事务、分布式分片等技术来处理大规模数据。      当GaussDB数据量较大时，并不需要执行类似MySQL中的分区表操作，因为GaussDB已经内置了分布式存储和分布式事务处理机制。如果需要对数据进行分布式管理，可以通过以下方式：      分布式分片：GaussDB支持自动分片，可以根据分片键值进行数据的自动分布。      分布式事务：GaussDB支持分布式事务，确保跨节点的数据一致性。      高可用性：GaussDB支持多副本机制，通过异地容灾来保证数据的高可用性。      如果需要手动进行类似MySQL分区的操作，可以考虑使用GaussDB提供的数据迁移工具进行数据分片，但这通常是在了解系统负载和性能需求的前提下，由数据库管理员根据具体场景进行优化和规划。      在设计GaussDB的分布式策略时，应当充分利用其原生的分布式能力，避免进行额外的分区操作来实现数据分布，以免增加不必要的复杂性和性能开销。  4. **GaussDB（for MySQL）跟直接用 MySQL 有什么区别吗？性能上两者差多少**  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0219151898877386002-1-1.html   GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。  具体可以参考：https://support.huaweicloud.com/productdesc-gaussdbformysql/gaussdbformysql_faq_0144.html  5. **GaussDB for mysql 能否支持将数据全量迁移至本地的mysql？ 用什么工具？**  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0297151898778266001-1-1.html  GaussDB for mysql 一般是能支持将数据全量迁移至本地的mysql  

一、引言在数据驱动的时代，企业对于数据处理的需求日益增加。OLTP（在线事务处理）和OLAP（在线分析处理）作为两种重要的数据处理方式，在企业的日常运营和决策支持中扮演着关键角色。然而，传统的数据处理架构中，OLTP和OLAP往往是分离的，这在一定程度上限制了数据处理效率和灵活性。近年来，随着技术的不断发展，OLAP与OLTP一体式数据架构逐渐成为趋势。本文将探讨OLAP与OLTP一体式数据的实现方式、优缺点以及它的诞生背景。二、OLAP与OLTP一体式数据的实现OLAP与OLTP一体式数据的实现主要依赖于数据库技术的发展。具体来说，这种一体式数据架构通过以下方式实现：实时数据同步：利用DTS（数据传输服务）等技术，实现OLTP数据库和OLAP数据库之间的实时数据同步。确保OLAP数据库中的数据与OLTP数据库中的数据保持一致，从而支持实时分析查询。分布式架构：采用分布式数据库架构，将OLTP和OLAP的数据库部署在不同的物理节点上，通过高速网络进行连接。这种架构可以提高数据处理能力和扩展性，满足大规模数据处理的需求。统一技术栈：采用统一的技术栈，如使用相同的数据库管理系统、数据模型等，可以降低管理和维护成本，提高数据处理效率。三、OLAP与OLTP一体式数据的优缺点优点：实时性强：通过实时数据同步，OLAP可以实时获取OLTP中的数据，支持实时分析查询，提高决策效率。性能优越：分布式架构和统一技术栈可以提高数据处理能力和效率，满足大规模数据处理的需求。简化管理：采用统一的技术栈可以降低管理和维护成本，提高数据处理的效率和稳定性。缺点：技术复杂度高：实现OLAP与OLTP一体式数据需要采用先进的技术和架构，对技术人员的要求较高。成本较高：采用分布式架构和统一技术栈需要投入更多的硬件和软件资源，增加了成本。数据安全性挑战：由于数据在多个节点之间传输和存储，数据安全性面临更大的挑战。四、OLAP与OLTP一体式数据的诞生背景随着企业数据量的不断增加和业务需求的日益复杂，传统的OLTP和OLAP分离的数据处理架构已经无法满足企业的需求。企业需要一种能够同时支持实时事务处理和复杂分析查询的数据处理方案。因此，OLAP与OLTP一体式数据架构应运而生。它通过将OLTP和OLAP的数据处理能力融合在一起，实现了数据的高效处理和实时分析，为企业提供了更加灵活和高效的数据处理方案。五、结论OLAP与OLTP一体式数据架构是数据处理领域的重要创新之一。它通过实时数据同步、分布式架构和统一技术栈等技术手段，实现了OLTP和OLAP的高效融合，为企业提供了更加灵活和高效的数据处理方案。尽管这种架构存在一定的技术复杂度和成本挑战，但其带来的实时性强、性能优越和简化管理等优势，使得它成为未来数据处理领域的重要趋势之一。

一、流媒体：RTSP 和RTMP 1、RTSP 和 RTMP的工作原理 1）RTSP工作原理 用户设备向视频流平台发送 RTSP 请求  视频流平台返回可以操作的请求列表，比如播放、暂停等  用户设备向视频流平台发送具体的请求，比如播放  视频流平台解析请求并调用指定机制启动视频流处理  由于 RTSP 依赖于专用服务器，并且依赖于 RTP（底层用到了UDP），因此该协议不支持加密视频内容或重传丢失的数据包。  这里解释一下RTSP中是如何用到UDP和TCP的：  RTP协议，英文全称：Real-time Transport Protocol，中文就是实时传输协议，它的底层其实就是UDP，这样一来就可以实现低延迟。  除了RTP协议，为确保流畅和一致的流传输，RTSP 还使用另外两种网络通信协议：  TCP 收发控制命令（例如播放或停止请求）：TCP可靠传输，比如用户按下播放或者停止播放的时候，这个是个准确的请求，这个需要保证可靠性，这个时候TCP作用就体现了。 UDP传送音频、视频和数据：UDP是低延迟的协议，那么用于传送音频、视频和数据可以达到非常高效的效果。 这里可以通过开源的rtsp服务器可以简单理解：TCP监听端口为8554，UDP监听端口为8000  2）RTMP工作原理 摄像头捕获视频  通过编码器将视频流传输到视频平台服务器  视频平台处理视频流  通过CDN分发到离用户最近的服务器上  最后视频流就能成功的到达用户设备  在视频从摄像头到服务器的过程中，RTMP将大量数据分割成小块并跨多个虚拟通道传输（内容分发网络CDN），在视频源和 RTMP 服务器之间提供了稳定和流畅的视频流。  2、RTSP 和 RTMP的优缺点 1）RTSP的优缺点 RTSP的优点：  1、轻松自定义流：可以通过结合不同的协议来开发自己的视频流解决方案。  2、分段流式传输：RTSP 流使观看者能够在下载完成之前访问的视频内容，而不必下载完整的视频以流式传输内容。  RTSP的缺点：  1、与 HTTP不兼容：没有简单的解决方案可以在 Web 浏览器中播放 RTSP流，因为 RTSP 旨在通过私有网络流式传输视频，必须借用额外软件。  2、使用率低：由于视频播放器和流媒体服务并未广泛支持 RTSP 流媒体，因为使用率比较低。  2）RTMP的优缺点 RTMP的优点：  1、低延迟：RTMP使用独占的 1935 端口，无需缓冲，可以实现低延迟。  2、适应性强：所有 RTMP 服务器都可以录制直播媒体流，同时还允许观众跳过部分广播并在直播开始后加入直播流。  3、灵活性：RTMP 支持整合文本、视频和音频，支持 MP3 和 AAC 音频流，也支持MP4、FLV 和 F4V 视频。  RTMP的缺点：  1、HTML5 不支持：标准HTML5 播放器不支持 RTMP 流。  2、容易受到带宽问题的影响：RTMP 流经常会出现低带宽问题，造成视频中断。  3、HTTP 不兼容：无法通过 HTTP 流式传输 RTMP，必须需要实现一个特殊的服务器，并使用第三方内容交付网络或使用流媒体视频平台。  3）RTSP和RTMP的比较 RTMP 和 RTSP协议 都是流媒体协议：  RTMP（Real Time Message Protocol 实时消息传递协议） 有 Adobe 公司提出，用来解决多媒体数据传输流的多路复用（Multiplexing）和分包（packetizing）的问题，优势在于低延迟，稳定性高，支持所有摄像头格式，浏览器加载 flash插件就可以直接播放。 RTSP （Real-Time Stream Protocol 实时流协议）由Real Networks 和 Netscape共同提出的，基于文本的多媒体播放控制协议。RTSP定义流格式，流数据经由RTP传输；RTSP实时效果非常好，适合视频聊天，视频监控等方向。 RTMP 和 RTSP协议 的区别：  RTSP虽然实时性最好，但是实现复杂，适合视频聊天和视频监控；  RTMP强在浏览器支持好，加载flash插件后就能直接播放，所以非常火，相反在浏览器里播放rtsp就很困难了。  3、RTSP和RTMP如何选择 IP 摄像机选择RTSP：几乎所有 IP 摄像机都支持 RTSP，这是因为 IP 摄像机早在 RTMP 协议创建之前就已经存在，与 RTSP 和 IP 摄像机结合使用时，IP 摄像机本身充当 RTSP 服务器，这意味着要将摄像机连接到 IP 摄像机服务器并广播视频。  物联网设备选择RTSP：RTSP 通常内置在无人机或物联网软件中，从而可以访问视频源，它的好处之一是低延迟，确保视频中没有延迟，这对于无人机来说至关重要。  流媒体应用程序选择RTMP：比如各种短视频软件、视频直播软件等都内置了RTMP，RTMP 是为满足现代流媒体需求而设计的。  4、如何在浏览器上播放RTSP 直播的协议有：rtmp, http, rtsp等等。最常用的有二种：http, rtmp，当使用http协议的时候视频格式需要是m3u8或flv，下面作详细说明各种环境的优缺点。首先，rtsp不能使用于网页环境（包含PC端和移动端），那么直播只能选择rtmp或http。  rtmp协议只支持flashplayer，也就是只能在PC端（或安卓环境中安装了flashplayer组件，这种环境比较少）安装了flashplayer的情况下使用。按现在的趋势，flashplayer是要逐渐被淘汰掉的。当然，在中国还会存在相对长时间。  http协议的直播分二种格式，m3u8和flv。flv是一种即将被淘汰的直播格式。用来做直播已显的力不从心了。所以综合考虑，m3u8相对的比较好点，优点是支持移动端，并且支持PC端上安装了flashplayer的环境。缺点就如同rtmp一样。flashplayer并不是未来的发展趋势。另外一个缺点就是m3u8是有延迟的。并不能实时，实时传输方面不如rtmp协议。因为 m3u8的直播原理是将直播源不停的压缩成指定时长的ts文件（比如9秒，10秒一个ts文件）并同时实时更新m3u8文件里的列表以达到直播的效果。这样就会有一个至少9,10秒的时间延迟。如果压缩的过小，可能导致客户端网络原因致视频变卡。  实现rtsp转http并使用m3u8格式进行直播   具体过程：外接支持rtsp的webcam；使用ffplay命令来播放rtsp流，可以根据参数将实时视频写入到指定文件夹中（分段写入）；xampp开启apache（开启80端口），可以让页面通过保存的m3u8文件实时访问webcam的监控界面。  二、ffmpeg将本地摄像头推流到RTSP服务器  2）RTMP工作原理 摄像头捕获视频  通过编码器将视频流传输到视频平台服务器  视频平台处理视频流  通过CDN分发到离用户最近的服务器上  最后视频流就能成功的到达用户设备  在视频从摄像头到服务器的过程中，RTMP将大量数据分割成小块并跨多个虚拟通道传输（内容分发网络CDN），在视频源和 RTMP 服务器之间提供了稳定和流畅的视频流。  2、RTSP 和 RTMP的优缺点 1）RTSP的优缺点 RTSP的优点：  1、轻松自定义流：可以通过结合不同的协议来开发自己的视频流解决方案。  2、分段流式传输：RTSP 流使观看者能够在下载完成之前访问的视频内容，而不必下载完整的视频以流式传输内容。  RTSP的缺点：  1、与 HTTP不兼容：没有简单的解决方案可以在 Web 浏览器中播放 RTSP流，因为 RTSP 旨在通过私有网络流式传输视频，必须借用额外软件。  2、使用率低：由于视频播放器和流媒体服务并未广泛支持 RTSP 流媒体，因为使用率比较低。  2）RTMP的优缺点 RTMP的优点：  1、低延迟：RTMP使用独占的 1935 端口，无需缓冲，可以实现低延迟。  2、适应性强：所有 RTMP 服务器都可以录制直播媒体流，同时还允许观众跳过部分广播并在直播开始后加入直播流。  3、灵活性：RTMP 支持整合文本、视频和音频，支持 MP3 和 AAC 音频流，也支持MP4、FLV 和 F4V 视频。  RTMP的缺点：  1、HTML5 不支持：标准HTML5 播放器不支持 RTMP 流。  2、容易受到带宽问题的影响：RTMP 流经常会出现低带宽问题，造成视频中断。  3、HTTP 不兼容：无法通过 HTTP 流式传输 RTMP，必须需要实现一个特殊的服务器，并使用第三方内容交付网络或使用流媒体视频平台。  3）RTSP和RTMP的比较 RTMP 和 RTSP协议 都是流媒体协议：  RTMP（Real Time Message Protocol 实时消息传递协议） 有 Adobe 公司提出，用来解决多媒体数据传输流的多路复用（Multiplexing）和分包（packetizing）的问题，优势在于低延迟，稳定性高，支持所有摄像头格式，浏览器加载 flash插件就可以直接播放。 RTSP （Real-Time Stream Protocol 实时流协议）由Real Networks 和 Netscape共同提出的，基于文本的多媒体播放控制协议。RTSP定义流格式，流数据经由RTP传输；RTSP实时效果非常好，适合视频聊天，视频监控等方向。 RTMP 和 RTSP协议 的区别：  RTSP虽然实时性最好，但是实现复杂，适合视频聊天和视频监控；  RTMP强在浏览器支持好，加载flash插件后就能直接播放，所以非常火，相反在浏览器里播放rtsp就很困难了。  3、RTSP和RTMP如何选择 IP 摄像机选择RTSP：几乎所有 IP 摄像机都支持 RTSP，这是因为 IP 摄像机早在 RTMP 协议创建之前就已经存在，与 RTSP 和 IP 摄像机结合使用时，IP 摄像机本身充当 RTSP 服务器，这意味着要将摄像机连接到 IP 摄像机服务器并广播视频。  物联网设备选择RTSP：RTSP 通常内置在无人机或物联网软件中，从而可以访问视频源，它的好处之一是低延迟，确保视频中没有延迟，这对于无人机来说至关重要。  流媒体应用程序选择RTMP：比如各种短视频软件、视频直播软件等都内置了RTMP，RTMP 是为满足现代流媒体需求而设计的。  4、如何在浏览器上播放RTSP 直播的协议有：rtmp, http, rtsp等等。最常用的有二种：http, rtmp，当使用http协议的时候视频格式需要是m3u8或flv，下面作详细说明各种环境的优缺点。首先，rtsp不能使用于网页环境（包含PC端和移动端），那么直播只能选择rtmp或http。  rtmp协议只支持flashplayer，也就是只能在PC端（或安卓环境中安装了flashplayer组件，这种环境比较少）安装了flashplayer的情况下使用。按现在的趋势，flashplayer是要逐渐被淘汰掉的。当然，在中国还会存在相对长时间。  http协议的直播分二种格式，m3u8和flv。flv是一种即将被淘汰的直播格式。用来做直播已显的力不从心了。所以综合考虑，m3u8相对的比较好点，优点是支持移动端，并且支持PC端上安装了flashplayer的环境。缺点就如同rtmp一样。flashplayer并不是未来的发展趋势。另外一个缺点就是m3u8是有延迟的。并不能实时，实时传输方面不如rtmp协议。因为 m3u8的直播原理是将直播源不停的压缩成指定时长的ts文件（比如9秒，10秒一个ts文件）并同时实时更新m3u8文件里的列表以达到直播的效果。这样就会有一个至少9,10秒的时间延迟。如果压缩的过小，可能导致客户端网络原因致视频变卡。  实现rtsp转http并使用m3u8格式进行直播 可以参考RTSP Webcam to HLS Live Streaming using FFMPEG and XAMPP | PART 1  具体过程：外接支持rtsp的webcam；使用ffplay命令来播放rtsp流，可以根据参数将实时视频写入到指定文件夹中（分段写入）；xampp开启apache（开启80端口），可以让页面通过保存的m3u8文件实时访问webcam的监控界面。  二、ffmpeg将本地摄像头推流到RTSP服务器  Note：ffmpeg将本地摄像头推流到rtsp的8554端口上（rtsp-simple-server在处理rtsp时，监听的是8554端口，指定其他端口ffmpeg推流会失败)  1、安装ffmpeg和rtsp-simple-server 大致实现过程：使用rtsp-simple-server作为中转服务器，用于ffmpeg（写客户端）推流，后台服务（读客户端）拉流  1）windows安装rtsp-simple-server和ffmpeg 参考windows环境下，搭建RTSP视频推流服务器即可（记得修改rtsp-simple-server.yml配置文件中的ip地址）  2）linux安装rtsp-simple-server和ffmpeg 安装rtsp-simple-server_v0.20.2_linux_amd64.tar.gz（这里以x86 CPU为例），解压后修改rtsp-simple-server.yml配置文件中的ip地址（vim替换命令为%s:/127.0.0.1/192.168.132.100/g），执行./rtsp-simple-server即可启动rtsp服务器。  如果要想在后台启动rtsp服务器，执行如下命令  nohup ./rtsp-simple-server >> rtsp_server.log 2>&1 &  #非挂起启动命令  tail rtsp_server.log  #查看rtsp-simple-server启动日志文件  ps -aux | grep rtsp_simple_server  #查看rtsp-simple-server进程 dpf        2116  0.0  0.0  13140  1016 pts/0    S+   04:54   0:00 grep --color=auto rtsp_simple_server  ffmpeg安装，解压后执行./ffmpeg即可使用ffmpeg，参考在linux下使用ffmpeg方法  Note：在linux中关于tar.gz，xz，tar的解压操作请自行上网查阅。  2、将本地摄像头推流到RTSP服务器 大致实现过程：使用rtsp-simple-server作为中转服务器，用于ffmpeg（写客户端）推流，后台服务（读客户端）拉流  这里以windows系统作为演示，先解压rtsp-simple-server_v0.19.1_windows_amd64.zip，打开rtsp-simple-server.exe监听RTSP下TCP的8554端口，然后通过ffmpeg将指定摄像头采集到的图像帧向该端口进行推流（即多个客户端与服务器端的socket通信）  1）写客户端：ffmpeg ffmpeg推流视频文件到指定ip + 端口上（-stream_loop -1）：  ffmpeg -re -stream_loop -1 -i 你视频的文件名 -c copy -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/videoFile_test 1 ffmpeg将本地摄像头的视频流推送到指定ip + 端口上，则需要  //获取本地摄像头名称 ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy    //ffmpeg向指定端口推流（我的是Integrated Camera） ffmpeg -f dshow -i video="自己的摄像头驱动名称" -vcodec libx264 -preset:v ultrafast -tune:v zerolatency -rtsp_transport tcp -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/camera_test //libx264编码 ffmpeg -f dshow -i video="Integrated Camera" -vcodec libx264 -preset:v ultrafast -tune:v zerolatency -rtsp_transport tcp -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/camera_test ）服务器端：RTSP服务器 初启动效果如下：  3）读客户端：读客户端可以通过两种方式来实现 安装VLC，选择流数据播放模式，输入rtsp://127.0.0.1:8554/camera_test，rtsp://127.0.0.1:8554/videoFile_test即可播放；  亦或者使用如下python代码：  import cv2   def capture_video(rtsp_path):     name = rtsp_path.split("/")[-1]     capture = cv2.VideoCapture(rtsp_path)     while capture.isOpened():         ret, frame = capture.read()         if not ret:             break         cv2.imshow(name, frame)         if cv2.waitKey(50) == 27:             break   if __name__ == '__main__':     # rtsp_paths = ['rtsp://127.0.0.1:8554/videoFile_test','rtsp://127.0.0.1:8554/camera_test']     rtsp_paths = ['rtsp://127.0.0.1:8554/videoFile_test']     for rtsp_path in rtsp_paths:         capture_video(rtsp_path)       cv2.waitKey(0)     cv2.destroyAllWindows()  此时会出现两个createby和reading，即开启两个进程进行视频流的读取 ————————————————                              版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。                          原文链接：https://blog.csdn.net/aisheisadas/article/details/137669624 

一、缓冲池 15.5.1 Buffer Pool 缓冲池是主内存中的一个区域，InnoDB在访问表和索引数据时会在该区域进行缓存。缓冲池允许直接从内存访问频繁使用的数据，这加快了处理速度。在专用服务器上，通常会将高达80%的物理内存分配给缓冲池。 为了提高高容量读取操作的效率，缓冲池被划分为可能容纳多行的页面。为了提高缓存管理的效率，缓冲池被实现为页面的链接列表；很少使用的数据使用最近最少使用（LRU）算法的变体从高速缓存中老化。 了解如何利用缓冲池将频繁访问的数据保存在内存中是MySQL调优的一个重要方面。  二、innodb_buffer_pool_size 15.8.3.1 Configuring InnoDB Buffer Pool Size  innodb_buffer_pool_size=innodb_buffer_pool_chunk_size * innodb_buffer_pool_instances  innodb_buffer_pool_size 默认是128M，          缓冲池的大小（以字节为单位），即InnoDB缓存表和索引数据的内存区域。默认值为134217728字节（128MB）。最大值取决于CPU架构；32位系统上的最大值为4294967295（2^32-1），64位系统上为18446744073709551615（2^64-1）。在32位系统上，CPU体系结构和操作系统可能会施加比所述最大值更低的实际最大大小。当缓冲池的大小大于1GB时，将innodb_buffer_pool_instances设置为大于1的值可以提高繁忙服务器上的可扩展性。          较大的缓冲池需要较少的磁盘I/O才能多次访问相同的表数据。在专用数据库服务器上，可以将缓冲池大小设置为计算机物理内存大小的80%。配置缓冲池大小时，请注意以下潜在问题，并准备在必要时缩减缓冲池的大小。  对物理内存的竞争可能会导致操作系统中出现分页。 InnoDB为缓冲区和控制结构保留了额外的内存，因此分配的总空间比指定的缓冲池大小大大约10%。 缓冲池的地址空间必须是连续的，这在具有在特定地址加载DLL的Windows系统上可能是一个问题。 初始化缓冲池的时间与其大小大致成正比。在具有大型缓冲池的实例上，初始化时间可能很长。为了缩短初始化周期，可以在服务器关闭时保存缓冲池状态，并在服务器启动时恢复。参见第15.8.3.6节“保存和恢复缓冲池状态”。         当您增加或减少缓冲池大小时，操作是以块为单位执行的。区块大小由innodb_buffer_pool_Chunk_size变量定义，默认值为128 MB。          缓冲池大小必须始终等于或等于innodb_Buffer_pool_chunk_size*innodb_Buffer_pool_instances的倍数。如果将缓冲池大小更改为不等于innodb_buffer_pool_chunk_size*innodb_buffer_pool_instances或其倍数的值，则缓冲池大小将自动调整为等于innodd_buffer_pool_chunk_size*innodb_buffer_poor_instances或其多倍的值。          innodb_buffer_pool_size可以动态设置，这允许您在不重新启动服务器的情况下调整缓冲池的大小。Innodb_buffer_pool_resize_status状态变量报告在线缓冲池大小调整操作的状态。有关更多信息，请参阅第15.8.3.1节“配置InnoDB缓冲池大小”。          如果启用了innob_dedicated_server，则如果未显式定义innodb_buffer_pool_size值，则会自动配置该值。有关更多信息，请参阅第15.8.12节“启用专用MySQL服务器的自动配置”。  innodb_buffer_pool_chunk_size 默认是128M  innodb_buffer_pool_instances 默认是8（如果innodb_buffer_pool_size < 1GB，则是1）  15.8.3.2 Configuring Multiple Buffer Pool Instances  2.1查看现有配置 /opt/mysql-8.0.32/bin/mysql -h 127.0.0.1 -u root -p  mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool%'; +-------------------------------------+----------------+ | Variable_name                       | Value          | +-------------------------------------+----------------+ | innodb_buffer_pool_chunk_size       | 134217728      | | innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown | ON             | | innodb_buffer_pool_dump_now         | OFF            | | innodb_buffer_pool_dump_pct         | 25             | | innodb_buffer_pool_filename         | ib_buffer_pool | | innodb_buffer_pool_in_core_file     | ON             | | innodb_buffer_pool_instances        | 1              | | innodb_buffer_pool_load_abort       | OFF            | | innodb_buffer_pool_load_at_startup  | ON             | | innodb_buffer_pool_load_now         | OFF            | | innodb_buffer_pool_size             | 134217728     | +-------------------------------------+----------------+ 11 rows in set (0.01 sec)  2.2简单优化 把innodb_buffer_pool_size设置为1G。  专用服务器可以设为内存70%以上，个人建议innodb_buffer_pool_size设置为系统内存的50%。  最好设置为：innodb_buffer_pool_size=innodb_buffer_pool_chunk_size * innodb_buffer_pool_instances.  否则，innodb_buffer_pool_size自动调整可能是innodb_buffer_pool_chunk_size * innodb_buffer_pool_instances的两倍。  my.cnf  # innodb缓冲池大小 innodb_buffer_pool_size=1G   # innodb缓冲池块大小 innodb_buffer_pool_chunk_size=128M   # innodb缓冲池实例数 innodb_buffer_pool_instances=8 重启数据库  调整后：  mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool%'; +-------------------------------------+----------------+ | Variable_name                       | Value          | +-------------------------------------+----------------+ | innodb_buffer_pool_chunk_size       | 134217728      | | innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown | ON             | | innodb_buffer_pool_dump_now         | OFF            | | innodb_buffer_pool_dump_pct         | 25             | | innodb_buffer_pool_filename         | ib_buffer_pool | | innodb_buffer_pool_in_core_file     | ON             | | innodb_buffer_pool_instances        | 8              | | innodb_buffer_pool_load_abort       | OFF            | | innodb_buffer_pool_load_at_startup  | ON             | | innodb_buffer_pool_load_now         | OFF            | | innodb_buffer_pool_size             | 1073741824     | +-------------------------------------+----------------+ 11 rows in set (0.01 sec)  这些参数也支持在线调整，可考虑在业务低谷时调整。  Configuring InnoDB Buffer Pool Size Online  2.3配置是否合适 5.1.4 Server Option, System Variable, and Status Variable Reference  2.3.1查询缓存命中率： mysql> show status like 'Innodb_buffer_pool_read%'; +---------------------------------------+--------------+ | Variable_name                         | Value        | +---------------------------------------+--------------+ | Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd     | 0            | | Innodb_buffer_pool_read_ahead         | 20294922     | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted | 1240192      | | Innodb_buffer_pool_read_requests      | 299216558100 | | Innodb_buffer_pool_reads              | 1167281260   | +---------------------------------------+--------------+  Innodb_buffer_pool_read_requests：逻辑读取请求的数量。 Innodb_buffer_pool_reads：InnoDB无法从缓冲池满足的逻辑读取数，必须直接从磁盘读取。 percent = innodb_buffer_pool_read_requests / (innodb_buffer_pool_reads + innodb_buffer_pool_read_requests) * 100% 上述的 percent>=99%，则表示当前的buffer pool满足当前的需求。否则需要考虑增加 innodb_buffer_pool_size的值。  2.3.2缓存数据页占比： mysql> show status like 'Innodb_buffer_pool_pages%'; +----------------------------------+----------+ | Variable_name                    | Value    | +----------------------------------+----------+ | Innodb_buffer_pool_pages_data    | 7003     | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty   | 0        | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 19906085 | | Innodb_buffer_pool_pages_free    | 1021     | | Innodb_buffer_pool_pages_misc    | 167      | | Innodb_buffer_pool_pages_total   | 8191     | +----------------------------------+----------+  innodb_buffer_pool_pages_data：InnoDB缓冲池中包含数据的页数。这个数字包括脏页和干净页。（使用压缩表时，报告的Innodb_buffer_pool_pages_数据值可能大于） percent = Innodb_buffer_pool_pages_data / Innodb_buffer_pool_pages_total * 100% 上述的 percent>=95% 则表示当前的innodb_buffer_pool_size满足当前的需求。否则可以考虑增加 innodb_buffer_pool_size的值。  2.4如何判断MySQL使用内存会不会过高 可能还有有一些担心，所有参数设置完毕后MySQL的占用会过高导致内存溢出，那么我们可以算一下他会不会太高。 通过下面的SQL语句： SELECT ((@@key_buffer_size+@@innodb_buffer_pool_size+@@innodb_log_buffer_size)/1024/1024)+((@@read_rnd_buffer_size+@@read_buffer_size+@@myisam_sort_buffer_size+@@sort_buffer_size+@@join_buffer_size)/1024/1024*@@max_connections); 最终单位为MB 若该值不超过系统可用内存，说明还好（理论）  2.5其他命令 mysql> show status like 'Innodb_buffer_pool%'; +-------------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Variable_name                             | Value                                            | +-------------------------------------------+--------------------------------------------------+ | Innodb_buffer_pool_dump_status            | Dumping of buffer pool not started               | | Innodb_buffer_pool_load_status            | Buffer pool(s) load completed at 230316 18:50:53 | | Innodb_buffer_pool_resize_status          |                                                  | | Innodb_buffer_pool_resize_status_code     | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_resize_status_progress | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_pages_data             | 11658                                            | | Innodb_buffer_pool_bytes_data             | 191004672                                        | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty            | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_bytes_dirty            | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed          | 80730                                            | | Innodb_buffer_pool_pages_free             | 53706                                            | | Innodb_buffer_pool_pages_misc             | 172                                              | | Innodb_buffer_pool_pages_total            | 65536                                            | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd         | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_read_ahead             | 2529                                             | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted     | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_read_requests          | 115191477                                        | | Innodb_buffer_pool_reads                  | 6644                                             | | Innodb_buffer_pool_wait_free              | 0                                                | | Innodb_buffer_pool_write_requests         | 1598891                                          | +-------------------------------------------+--------------------------------------------------+ 20 rows in set (0.00 sec)  mysql> show engine innodb status \G mysql> SHOW GLOBAL STATUS \G 太多了。  三、其他优化： # 连接操作缓冲区，默认256K  join_buffer_size = 8M  # 排序操作缓冲区，默认256K sort_buffer_size = 8M  # 顺序读取缓冲区，默认128K  read_buffer_size = 4M  # 随机读取缓冲区，默认128K read_rnd_buffer_size = 8M  mysql> show variables like '%buffer_size%'; +-------------------------+----------+ | Variable_name           | Value    | +-------------------------+----------+ | bulk_insert_buffer_size | 8388608  | | innodb_ddl_buffer_size  | 1048576  | | innodb_log_buffer_size  | 16777216 | | innodb_sort_buffer_size | 1048576  | | join_buffer_size        | 262144   | | key_buffer_size         | 8388608  | | myisam_sort_buffer_size | 8388608  | | preload_buffer_size     | 32768    | | read_buffer_size        | 131072   | | read_rnd_buffer_size    | 262144   | | select_into_buffer_size | 131072   | | sort_buffer_size        | 262144   | +-------------------------+----------+ 12 rows in set (0.01 sec)  四、参考： Mysql优化之innodb_buffer_pool_size篇  MySQL参数 之 innodb_buffer_pool_size  MySQL中innodb_buffer_pool_size的配置  MySQL基准测试innodb_buffer_pool_size对性能影响  五、文档 Chapter 8 Optimization 8.1 Optimization Overview  8.2 Optimizing SQL Statements  8.3 Optimization and Indexes  8.4 Optimizing Database Structure  8.5 Optimizing for InnoDB Tables  8.6 Optimizing for MyISAM Tables  8.7 Optimizing for MEMORY Tables  8.8 Understanding the Query Execution Plan  8.9 Controlling the Query Optimizer  8.10 Buffering and Caching  8.11 Optimizing Locking Operations  8.12 Optimizing the MySQL Server  8.13 Measuring Performance (Benchmarking)  8.14 Examining Server Thread (Process) Information  8.5 Optimizing for InnoDB Tables 8.5.1 Optimizing Storage Layout for InnoDB Tables  8.5.2 Optimizing InnoDB Transaction Management  8.5.3 Optimizing InnoDB Read-Only Transactions  8.5.4 Optimizing InnoDB Redo Logging  8.5.5 Bulk Data Loading for InnoDB Tables  8.5.6 Optimizing InnoDB Queries  8.5.7 Optimizing InnoDB DDL Operations  8.5.8 Optimizing InnoDB Disk I/O  8.5.9 Optimizing InnoDB Configuration Variables  8.5.10 Optimizing InnoDB for Systems with Many Tables  14.8.3 InnoDB Buffer Pool Configuration 14.8.3.1 Configuring InnoDB Buffer Pool Size  14.8.3.2 Configuring Multiple Buffer Pool Instances  14.8.3.3 Making the Buffer Pool Scan Resistant  14.8.3.4 Configuring InnoDB Buffer Pool Prefetching (Read-Ahead)  14.8.3.5 Configuring Buffer Pool Flushing  14.8.3.6 Saving and Restoring the Buffer Pool State ————————————————                              版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。                          原文链接：https://blog.csdn.net/haveqing/article/details/130358261 

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下：请@Sakura、 于7月8日前在此问卷中反馈您的中奖邮寄信息~直播简介【直播主题】智能优化揭秘 - GaussDB数据库查询重写的自动挖掘与生成【直播时间】2024年6月26日 16:30-18:00【直播专家】王肇国 上海交通大学软件学院副院长Ethan 华为云数据库 DTSE技术布道师【直播简介】在数据库世界里，查询重写是提升性能的关键环节。现有系统依赖人工发现重写规则，过程缓慢且费时。而WeTune的诞生，彻底改变了这一现状！WeTune是一种革命性工具，能自动发现新重写规则，通过枚举和验证等效查询计划，大幅优化查询性能。加入我们的直播，共同探索数据库查询优化的前沿技术，见证性能提升的神奇瞬间！活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2024年6月27日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制T恤活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制Polo衫​更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制雨伞等好礼。​【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容或直播间中重复内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2024年6月29日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

数据库版块、炒香菇的书呆子、4月【分享交流】生成式AI大模型，开源还是闭源更有未来？cid:link_2原创PostgreSQL数据库高可用设计方案：构建坚若磐石的业务基石cid:link_0合集2024年5月份数据库热门问题合集cid:link_1

一、引言在当今信息化高度发展的时代，数据已成为企业运营和决策的核心资源。随着数据量的不断增长和复杂性的提高，如何有效地管理和利用这些数据成为了摆在我们面前的一大挑战。在这个过程中，数据库血缘关系（Data Lineage）的概念逐渐受到了广泛关注。本文将对数据库血缘关系进行深入解析，帮助读者更好地理解其含义、作用和应用。二、数据库血缘关系的概念数据库血缘关系，简而言之，就是数据在产生、处理、流转到消亡过程中，数据之间形成的一种类似于人类社会血缘关系的关系。在数据库管理系统中，这种关系体现在数据从源头到最终应用的全过程中，包括数据的来源、流向、转换和最终用途等各个环节。通过血缘关系，我们可以清晰地追踪数据的来源和流向，了解数据的生命周期和变化过程。三、数据库血缘关系的特征多源性：同一个数据可以有多个来源，即一个数据可能是由多个数据加工生成的。这种加工过程可以包括数据的抽取、转换、加载（ETL）等多个环节。归属性：数据通常归属于特定的组织或个人，这些组织或个人对数据拥有所有权和使用权。可追溯性：数据库血缘关系体现了数据的全生命周期，从数据的生成到废弃的整个过程都可以进行追溯。这有助于我们了解数据的来源、流转路径和变化过程，为数据质量问题的排查和解决提供有力支持。层次性：数据的血缘关系具有层级关系，如同一棵树的结构。在关系型数据库中，用户、数据库、表、字段等对象之间形成了清晰的层次关系。四、数据库血缘关系的作用数据治理：通过血缘关系，我们可以清晰地了解数据的来源和流向，为数据治理提供有力支持。例如，在数据质量管理中，我们可以根据血缘关系追踪到数据质量问题的源头，从而采取相应的措施进行解决。数据安全：血缘关系有助于我们了解数据的敏感性和重要性，为数据安全管理提供依据。例如，在数据泄露事件中，我们可以根据血缘关系迅速定位到泄露的数据源和流转路径，从而采取紧急措施防止数据进一步泄露。数据应用：血缘关系为数据应用提供了重要参考。通过了解数据的来源和流向，我们可以更好地理解数据的含义和价值，为数据分析和数据挖掘提供有力支持。五、总结数据库血缘关系作为数据管理和利用的重要工具，对于提高数据质量、保障数据安全、促进数据应用等方面具有重要意义。随着大数据技术的不断发展和应用，数据库血缘关系的概念和应用将会越来越广泛。因此，我们需要不断加深对数据库血缘关系的理解和应用，以更好地应对数据管理和利用的挑战。

GaussDB数据库SQL系列-复合查询https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0226150345278816027-1-1.html《GaussDB数据类型介绍》https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0249150602087448029-1-1.htmlGaussDB数据库事务介绍https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0279150602334571031-1-1.html GaussDB的行存表与列存表的选择https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109151812652385008-1-1.htmlGaussDB数据库的备份与恢复https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0299151831620291022-1-1.htmlGaussDB数据库基础函数介绍-上https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0240150603546516035-1-1.htmlGaussDB数据库基础函数介绍-下https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0249150603656637030-1-1.html【GaussTech第2期】GaussDB SQL查询语句执行过程解析https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282150694254856025-1-1.html项目要将oracle库迁移为高斯数据库oracle模式，请问数据源配置该如何配？url前缀是什么？驱动名称是什么？应该引入哪个驱动jar包？https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02106150774321287001-1-1.htmlOpenGauss一主两备集群异常断电后不能正常启动的解决过程简记https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02106151055971542009-1-1.htmlspringboot,Druid对接高斯数据库gaussdbhttps://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109151249398574011-1-1.htmlJDBC连接GaussDB云数据库操作示例https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02109151319847720018-1-1.html数据库模型设计案例分享（GaussDB版）https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0299151575790377009-1-1.html

中奖结果公示感谢各位小伙伴参与本次活动，欢迎关注华为云DTSE Tech Talk 技术直播更多活动~本次活动获奖名单如下：请于6月6日前在此问卷中反馈您的中奖邮寄信息~直播简介【直播主题】从数据库设计到性能调优，全面掌握openGemini应用开发最佳实践【直播时间】2024年5月29日 16:30-18:00【直播专家】Shawn 华为云开源DTSE技术布道师，openGemini社区发起人【直播简介】数据库是一个复杂的系统，如何用好它，让它在实际应用中充分发挥其作用，这对我们每个开发者来说都至关重要。本期直播将围绕openGemini的应用开发流程，并结合具体案例，详细介绍数据库设计、数据写入、数据查询等场景下的最佳实践，共同探索数据库的奥秘！直播链接：cid:link_1活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】即日起—2024年5月29日【奖励说明】评奖规则：活动1：直播期间在直播间提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：华为云定制按摩颈枕活动2：在本帖提出与直播内容相关的问题，由专家在所有互动贴中选出最优问题贴的开发者进行奖励。奖品：华为云定制双肩包​更多直播活动直播互动有礼：官网直播间发口令“华为云 DTSE”抽华为云定制飞盘等好礼。​【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容或直播间中重复内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2024年5月31日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。

【问题来源】深圳容大【问题简要】呼入座席接起通话，然后座席转接到外线，tcurrentbilllog表没有转外线的记录【问题类别】CC-DIS【AICC解决方案版本】22.100[问题描述]   您好！手机A呼入，座席20457接起，然后座席转接外线到手机B，手机B接通挂机。tcurrentbilllog表没有座席呼叫/转接手机B的信息。调用了"/voicecall/agentId/transfer"接口，话单记录见附件。

我这边自己创建镜像，但是通过该镜像创建出的容器在运行几秒后就会自动关闭，其产生的错误日志如下：2024-04-25 21:11:52 [2024-04-25 13:11:52.569][176][][gs_ctl]: gs_ctl started,datadir is /var/lib/opengauss/data 2024-04-25 21:11:52 [2024-04-25 13:11:52.591][176][][gs_ctl]: waiting for server to start...2024-04-25 21:11:52 .0 LOG: [Alarm Module]can not read GAUSS_WARNING_TYPE env.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 0 LOG: [Alarm Module]Host Name: ffc7af174a53 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 0 LOG: [Alarm Module]Host IP: ffc7af174a53. Copy hostname directly in case of taking 10s to use 'gethostbyname' when /etc/hosts does not contain <HOST IP>2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 0 LOG: [Alarm Module]Get ENV GS_CLUSTER_NAME failed!2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 0 LOG: [Alarm Module]Invalid data in AlarmItem file! Read alarm English name failed! line: 572024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 0 WARNING: failed to open feature control file, please check whether it exists: FileName=gaussdb.version, Errno=2, Errmessage=No such file or directory.2024-04-25 21:11:52 0 WARNING: failed to parse feature control file: gaussdb.version.2024-04-25 21:11:52 0 WARNING: Failed to load the product control file, so gaussdb cannot distinguish product version.2024-04-25 21:11:52 The core dump path is an invalid directory2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.644 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: when starting as multi_standby mode, we couldn't support data replicaton.2024-04-25 21:11:52 gaussdb.state does not exist, and skipt setting since it is optional.2024-04-25 13:11:52.649 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]can not read GAUSS_WARNING_TYPE env.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.649 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Host Name: ffc7af174a53 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.649 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Host IP: ffc7af174a53. Copy hostname directly in case of taking 10s to use 'gethostbyname' when /etc/hosts does not contain <HOST IP>2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.649 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Get ENV GS_CLUSTER_NAME failed!2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.649 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: [Alarm Module]Invalid data in AlarmItem file! Read alarm English name failed! line: 572024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.652 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: loaded library "security_plugin"2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.652 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] WARNING: could not create any HA TCP/IP sockets2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.652 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] WARNING: could not create any HA TCP/IP sockets2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.658 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: InitNuma numaNodeNum: 1 numa_distribute_mode: none inheritThreadPool: 0.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.658 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: reserved memory for backend threads is: 220 MB2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.658 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: reserved memory for WAL buffers is: 128 MB2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.658 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: Set max backend reserve memory is: 348 MB, max dynamic memory is: 8142 MB2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.658 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: shared memory 3285 Mbytes, memory context 8490 Mbytes, max process memory 12288 Mbytes2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.690 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [CACHE] LOG: set data cache size(402653184)2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.712 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [SEGMENT_PAGE] LOG: Segment-page constants: DF_MAP_SIZE: 8156, DF_MAP_BIT_CNT: 65248, DF_MAP_GROUP_EXTENTS: 4175872, IPBLOCK_SIZE: 8168, EXTENTS_PER_IPBLOCK: 1021, IPBLOCK_GROUP_SIZE: 4090, BMT_HEADER_LEVEL0_TOTAL_PAGES: 8323072, BktMapEntryNumberPerBlock: 2038, BktMapBlockNumber: 25, BktBitMaxMapCnt: 5122024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.726 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: gaussdb: fsync file "/var/lib/opengauss/data/gaussdb.state.temp" success2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.726 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: create gaussdb state file success: db state(STARTING_STATE), server mode(Normal), connection index(1)2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.884 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: max_safe_fds = 976, usable_fds = 1000, already_open = 142024-04-25 21:11:52 The core dump path is an invalid directory2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.886 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: user configure file is not found, it will be created.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.893 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: the configure file /usr/local/opengauss/etc/gscgroup_omm.cfg doesn't exist or the size of configure file has changed. Please create it by root user!2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.893 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: Failed to parse cgroup config file.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.906 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [EXECUTOR] WARNING: Failed to obtain environment value $GAUSSLOG!2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.906 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [EXECUTOR] DETAIL: N/A2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.906 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [EXECUTOR] CAUSE: Incorrect environment value.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.906 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [EXECUTOR] ACTION: Please refer to backend log for more details.2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.906 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] FATAL: ERROR: could not create instr log directory "pg_perf": Permission denied2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 21:11:52 2024-04-25 13:11:52.920 [unknown] [unknown] localhost 140296755687744 0[0:0#0] 0 [BACKEND] LOG: FiniNuma allocIndex: 0.2024-04-25 21:11:53 [2024-04-25 13:11:53.593][176][][gs_ctl]: waitpid 179 failed, exitstatus is 256, ret is 22024-04-25 21:11:53 2024-04-25 21:11:53 [2024-04-25 13:11:53.594][176][][gs_ctl]: stopped waiting2024-04-25 21:11:53 [2024-04-25 13:11:53.594][176][][gs_ctl]: could not start server但是我直接在CentOS内本地安装却不会产生任何问题，因此这里求助各位大神，这种情况我需要做些什么？

我们写了一些函数/存储过程用来展现报表数据，为了存储中间数据用了临时表，并且临时表在运行过程中insert的数据量有时候会很大（百万级），因此在后续对这些临时表引用的时候，需要对这些表做动态采样，否则会导致执行计划有问题。在Oralce中，我们在函数/存储过程中在对临时表做关联查询的时候，采用 SELECT /*+ opt_param('OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING',6) */ 这样的hint 来要求做动态采样。在Opengauss中，我们先是尝试在INSERT 临时表数据后，通过ANALYZE tablename;来更新该临时表的统计信息，但是ANALYZE无法在函数/存储过程中执行，否则会报”ANALYZE cannot run inside a transaction block”。请问是否有其它办法可以在函数/存储过程中对临时表做动态采样？

你踩过哪些sql查询时索引使用不合理的坑？欢迎畅所欲言