tpops的kafka日志报错如图，这是什么问题？怎么处理/zookeeper-service-cli-dbs-lite.log

GaussDB数据库模式从不同的资料可以看到存在 A,B,C,M,MYSQL,ORA,TD等。请问下这些分别是什么含义？他们之间有什么差异？在M和A模式下，是否能够使用PostgreSQL的语法和关键字？ 在A模式下，是否能够使用MySQL的语法和关键字？

一、代金券获取注意事项1、获取代金券前前提实名认证是代金券的获取前提，请务必先完成实名认证。因代金券根据“华为云账号”进行发放，如您是在某活动计划中申请获取代金券，在申请后至代金券发放前这期间，请勿修改华为云账号（修改后原账号会失效），否则代金券会发放失败。2、如何知道自己获取了代金券？您可在账号中心 绑定邮箱、手机，以便系统在发放代金券会及时通知您，避免您错过代金券有效期。3、在哪里查看自己获取的代金券？您可以在华为云控制台-费用中心-优惠折扣-优惠券 查看自己已获取的代金券及适用范围二、购买GaussDB入门级开发者认证（HCCDA-GaussDB）1、打开华为云官网登录界面用户登录—华为云2、进入华为云认证点击 华为云认证 页面，进入以后往下滑，找到“开发者认证”模块，点击“HCCDA-GaussDB”。3、购买HCCDA-GaussDB认证进入“GaussDB入门级开发者认证”购买页面，点击购买认证。点击“立即购买”。注意：1）若有“填写销售人员账号”，请选择“不涉及”，同意协议及授权，点击“去支付”；若没有，请忽略。2）选择对应的代金券，勾选“协议及授权”后，进行付款。4、付款成功后，点击“我的开发者认证”，即可返回个人中心，找到购买的HCCDA-GaussDB认证，进行学习和考试。

阅读了GaussDB数据库驱动： cid:link_0 相关内容， 发现GaussDB只提供了 Euler、Hce、Kylinv等操作系统有关的驱动。 打开里面的压缩包，只有ODBC存在Windows版本。 这个驱动包发布乱糟糟的（1）jdbc驱动是不区分操作系统的，被分开放到了不同的操作系统目录下面，开发者不知道Windows/MacOS该用哪个目录下面的发布包；（2）只有ODBC提供了Windows版本， 而且Windows版本还被放到了Euler、Hce、Kylinv等操作系统目录下面；（3）Libpq、Python等没有提供Windows和MacOS版本。 应用程序开发通常都是在Windows/MacOS开发的， 请问下GaussDB对于Windows/MacOS的开发者是怎么考虑的？特别是C、Python等开发者， 是不是GaussDB不支持开发者使用Windows/MacOS开发，只能在Linux环境开发？对于Python开发者，有没有什么开发建议，毕竟大多数开发者还是不熟悉Linux环境开发测试。

1.  数据库分布键调整【分布键选取原则】   分布式表的分布策略有几种，其中主要是有复制分布、HASH分布、范围分布，其中对于Hash分区表，Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则：1、 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。2、 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分查询中出现dwcjk的列zqdh存在常量的约束(例如zqdh=’000001’)，那么就应当尽量不用zqdh做分布列。3、 在满足前两条原则的情况，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。4、 对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能，不同DN的数据量相差5%以上即可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。 业务表在分布式场景下，分布键如果不指定默认用第一列，对这边第一列大部分都是xxxxx字段，而这个字段的值都是9999，从而导致数据都分布在一个节点上。本次根据实际业务情况，调整了800张左右表的分布列，对于小表且改动比较少采用复制表方式，其他表是参照列值的散列情况及索引创建等按hash方式进行分布，调整后系统性能得到初步改善；【数据分布检查语句】select * from pgxc_get_table_skewness where schemaname=’xxxxx’ order by skewratio desc;若skewratio大于0.1，需要重点关注。2.  XLOGS分盘将XLOG日志文件目录单独放在一块nvme盘上，方式通过软链接方式实现，从而减轻数据盘压力，提高数据库整体IO能力。如：ln -s /data/dn_6001/pg_xlog  /data/cluster/data/dn/dn_6001/pg_xlog3.   数据库参数调整针对关键参数进行调整GaussDB参数参数说明推荐值默认值分类名称资源消耗内存max_process_memory设置一个数据库节点可用的最大物理内存(物理内存大小 - vm.min_free_kbytes)* 0.7 / (1 + 主节点个数)Cn:110GBDn:320GB视系统、部署情况而定shared_buffers设置GaussDB Kernel使用的共享内存大小；建议设置shared_buffers值为内存的40%以内，如果设置较大的shared_buffers需要同时增加checkpoint_segments的值，因为写入大量新增、修改数据需要消耗更多的时间周期Cn:4GBDn:160GB视系统、部署情况而定work_mem设置内部排序操作和Hash表在开始写入临时磁盘文件之前使用的内存大小。ORDER BY，DISTINCT和merge joins都要用到排序操作。Hash表在散列连接、散列为基础的聚集、散列为基础的IN子查询处理中都要用到128MB视系统情况而定maintenance_work_mem设置在维护性操作（比如VACUUM、CREATE INDEX、ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY等）中可使用的最大的内存。该参数的设置会影响VACUUM、VACUUM FULL、CLUSTER、CREATE INDEX的执行效率。建议设置此参数的值大于work_mem，可以改进清理和恢复数据库转储的速度1GB视系统情况而定max_prepared_transactions设置可以同时处于"预备"状态的事务的最大数目。增加此参数的值会使GaussDB Kernel比系统默认设置需要更多的System V共享内存　1200　内核资源消耗max_files_per_process设置每个服务器进程允许同时打开的最大文件数目。如果操作系统内核强制一个合理的数目，则不需要设置。1024 1024 最大连接数Max_connections数据库会话最大连接数18000根据实际情况而定  线程池开启enable_thread_pool控制是否使用线程池功能，一般都开启On on 控制线程池功能的详细属性thread_pool_attr设置线程池功能的详细属性。该参数分为3个部分：1) thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。2) group_num：线程池中的线程分组个数，取值范围是0~64。其中0的含义是数据库根据系统NUMA组的个数来自动配置线程池的线程分组个数，如果参数值大于 0，线程池中的线程组个数等于group_num。3) cpubind_info：线程池是否绑核的配置参数。Cn:2048,2,(nobind)Dn:4096,2,(nobind)根据实际情况设置4.  慢SQL调优4.1查询top SQL的语句：select n_calls,unique_sql_id,substr(query,1,50) as query,total_elapse_time/n_calls/1000 as avg_time,total_elapse_time/1000 as runtime from dbe_perf.statement where user_name='cbsprd' and n_calls>10 and avg_time>5 order by runtime desc;4.2慢SQL存在主要几种表现：1） 存在重分布（分布式数据库独有现象），即选择分布列不合理，导致数据在DN之间需要进行重分布，从而影响性能调整分布列前：在***_jyyxrz表存在重分布，这个表的分布为piljybss；而***_jykzhq的分布列为pljyzbsh，两个表关联存在重分布情况。优化方案：将***_jyyxrz的分布列也调整为pljyzbsh，且两表关联也是带这个条件的，其执行情况如下：优化结果：消除dn节点间数据重分布，时间从原来13ms提升至7ms。2） 未走索引，全表扫描从上图可以看出，若出现“seq scan on ……”即表示表未走索引，增加耗时。在***_jyyxrz_0704上增加索引后，如下图：优化结果：走上索引扫描，运行时间从361ms降为6.6ms3） 未使用最佳索引此问题出现在***_sfdjbu的索引上，kcgb_sfdjbu_idx10是创建一个（shoufdma,jiluztai,shouqibz,kehuzhao,sfkhuzhh,guiylius）复合索引，但该语句的where中sfkhuzhh字段上使用了or，故不能采用一个复合索引，由此创建两个索引新建索引字段如下：增加索引后，SQL语句改走这两个，时间从原来的95ms缩减到9.5ms4） SQL改写因分布式场景及gaussdb和oracle的SQL语法差异性，存储少数复杂SQL的改写，具体如下：改写前：改写后的SQL语句：将or exist改写为union all的方式，来减少数据的遍历，从而提升性能，时间从原来的89秒降低到82毫秒。5）加SQL PATCH：总之，单SQL优化是多方面的，是一个持续过程，直到满足性能要求为止。

在DataArts作业中，Shell节点可以通过以下方式获取MRS Hive SQL节点执行的结果：使用EL表达式：当MRS Hive SQL节点的输出结果只有一个字段时，可以使用#{StringUtil.split(StringUtil.split(StringUtil.split(Job.getNodeOutput(\"前一节点名\"),\"]\"),\"[\"),\"\\\\\"\")}这种形式的EL表达式来获取结果值。这种方法适用于前一SQL节点的输出结果只有一个字段，且输出结果值数据类型为String的场景。通过For Each节点：当MRS Hive SQL节点的输出结果为多个字段时，可以使用For Each节点来循环获取数据集中二维数组的值。具体配置如下：For Each节点数据集：#{Job.getNodeOutput('前一节点名 ')}For Each节点子作业参数：#{Loop.current[索引 ]}这种方法适用于输出结果值数据类型为String的场景，但需要将作业拆分为主作业和子作业。示例假设在DataArts Studio中有一个作业，其中包含一个MRS Hive SQL节点和一个Shell节点，MRS Hive SQL节点执行了一个查询并返回了一个结果集，Shell节点需要获取这个结果集并进行后续处理。MRS Hive SQL节点配置：假设MRS Hive SQL节点执行了如下查询：SELECT COUNT(*) FROM student_score;这个查询返回了一个单字段的结果集，例如[]，表示student_score表中的记录数为100。Shell节点配置：在Shell节点中，可以使用以下EL表达式来获取MRS Hive SQL节点的输出结果：result=$(#{StringUtil.split(StringUtil.split(StringUtil.split(Job.getNodeOutput("mrs_hive_sql_node"),"]"),"["),"\\\"")})echo "Student score count: $result"这个Shell脚本将获取MRS Hive SQL节点的输出结果，并将其存储在变量result中，然后打印出来。作业执行结果：当作业执行时，Shell节点将输出：Student score count: 100通过这种方式，Shell节点成功获取了MRS Hive SQL节点执行的结果，并在后续的脚本中进行了处理。在DataArts作业中，如果MRS Hive SQL节点执行失败，Shell节点可以通过以下方式进行处理：配置失败重试：在作业的高级参数中，可以配置MRS Hive SQL节点的失败重试策略。例如，可以设置最大重试次数和重试间隔时间，以便在节点执行失败后自动重试。后续节点处理策略：可以配置当前节点失败后，后续节点的处理策略。例如，可以选择终止后续节点执行计划、终止当前作业执行计划、继续执行下一节点或者挂起当前作业执行计划。日志分析和错误处理：Shell节点可以通过分析MRS Hive SQL节点的日志来确定失败原因，并采取相应的处理措施。例如，可以检查SQL语法错误、资源不足或者权限问题等。通知和报警：可以配置通知机制，当MRS Hive SQL节点执行失败时，通过邮件、短信或者其他方式通知相关人员，以便及时处理问题。数据恢复和修正：如果MRS Hive SQL节点的执行失败导致数据不一致或者丢失，Shell节点可以执行数据恢复和修正操作，以确保数据的完整性和准确性。人工干预：在某些情况下，可能需要人工干预来解决MRS Hive SQL节点执行失败的问题。例如，当遇到复杂的业务逻辑错误或者数据问题时，人工检查和修正可能是必要的。通过上述方法，Shell节点可以有效地处理MRS Hive SQL节点执行失败的情况，确保作业的稳定性和数据的准确性。在DataArts中，可以通过以下方式在Shell节点中判断MRS Hive SQL节点是否执行成功：使用Job内嵌对象的getNodeStatus方法：可以使用#{Job.getNodeStatus("mrs_hive_sql_node")}这种形式的EL表达式来获取MRS Hive SQL节点的执行状态。如果节点执行成功，该方法将返回success；如果执行失败，则返回fail。分析MRS Hive SQL节点的日志：Shell节点可以通过分析MRS Hive SQL节点的日志来确定执行是否成功。例如，可以检查日志中是否存在错误信息或者异常堆栈。检查MRS Hive SQL节点的输出结果：如果MRS Hive SQL节点有输出结果，可以在Shell节点中使用#{Job.getNodeOutput("mrs_hive_sql_node")}这种形式的EL表达式来获取输出结果，并检查结果是否符合预期。使用For Each节点进行条件判断：可以使用For Each节点来循环检查MRS Hive SQL节点的输出结果，并根据结果进行条件判断。例如，可以使用#{Loop.current}这种形式的EL表达式来获取循环中的当前元素，并进行条件判断。配置通知和报警机制：可以配置通知机制，当MRS Hive SQL节点执行失败时，通过邮件、短信或者其他方式通知相关人员，以便及时处理问题。人工干预和检查：在某些情况下，可能需要人工干预来检查MRS Hive SQL节点的执行情况，例如，当遇到复杂的业务逻辑错误或者数据问题时，人工检查可能是必要的。通过上述方法，Shell节点可以有效地判断MRS Hive SQL节点是否执行成功，并采取相应的处理措施。

MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）模式，MPP架构的特点包括任务并行执行、数据分布式存储（本地化）、分布式计算以及私有资源（CPU、内存、磁盘、网络等）。在这种模式下，查询处理可以在多个节点上并行进行，每个节点处理一部分数据，然后将结果汇总。要判断一个查询是否使用了MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）模式，可以通过以下几种方式：1. 查看执行计划在许多数据库系统中，可以使用EXPLAIN语句来查看查询的执行计划。如果执行计划中包含特定于MPP的操作符或关键字，那么很可能该查询使用了MPP模式。例如，在TiDB中，如果执行计划中出现ExchangeSender和ExchangeReceiver算子，表明MPP已生效。2. 分析查询性能MPP模式通常会显著提升查询性能，尤其是在处理大规模数据集时。如果一个查询在启用MPP模式后执行速度明显加快，那么很可能该查询使用了MPP模式。例如，在TiFlash中，MPP模式对聚合计算的加速特别明显，能轻松比传统模式快2-10倍。3. 检查系统配置和参数在一些数据库系统中，需要特定的配置或参数设置才能启用MPP模式。例如，在TiDB中，可以通过修改变量tidb_allow_mpp和tidb_enforce_mpp来控制是否使用MPP模式。如果这些参数被设置为允许MPP模式，并且查询涉及的表有相应的副本（如TiFlash副本），那么该查询可能会使用MPP模式。4. 查看系统日志或监控数据数据库系统通常会记录查询的执行信息，包括是否使用了MPP模式。通过查看系统日志或监控数据，可以确定一个查询是否使用了MPP模式。例如，在Greenplum数据库中，可以通过监控查询活动来确保查询被以最优的方式运行，包括是否使用了MPP模式。5. 咨询数据库管理员或使用数据库管理工具如果对数据库系统的内部机制不太了解，可以咨询数据库管理员或使用数据库管理工具来确定一个查询是否使用了MPP模式。这些工具通常会提供详细的查询执行信息，包括是否使用了MPP模式。当执行计划中出现“Node/s: All datanodes”时，意味着该操作将在所有的数据节点上执行。这是MPP模式的典型特征，因为MPP系统中的每个节点都有自己的计算资源和存储资源，可以独立处理分配给它的数据。其他相关信息MPP系统的优势：不共享资源，资源比SMP多，处理大规模事务时效率更高。在决策支持和数据挖掘方面显示优势，因为操作相互之间没有关系，处理单元之间通信较少。MPP系统的组成：由多个SMP服务器通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源（内存、存储等），是一种完全无共享（Share Nothing）结构。每个SMP节点可以运行自己的操作系统、数据库等，节点之间的信息交互通过节点互联网络实现（数据重分配）。

在高斯数据库中，您可以通过以下几种方式查看当前用户的权限：1. 使用系统视图information_schema.table_privileges查询语法：SELECT * FROM information_schema.table_privileges WHERE GRANTEE='your_username';结果说明： 该视图会返回当前用户被直接授予的权限信息，包括：grantor：赋权用户grantee：被赋权用户table_catalog：包含该表的数据库名table_schema：包含该表的模式名table_name：表名privilege_type：被赋予的权限类型（如SELECT、INSERT、UPDATE等）is_grantable：权限是否可赋予其他用户with_hierarchy：是否允许在表继承层级上的特定操作2. 使用函数has_table_privilege查询语法：SELECT has_table_privilege('your_username', 'your_table_name', 'SELECT');结果说明： 该函数会返回一个布尔值，指示用户是否具有指定的表权限。它不仅能查询被直接授予的权限，还能查到间接的权限（即通过角色成员关系获得的权限）。3. 查看pg_class系统表中的relacl字段查询语法：SELECT relname, relacl FROM pg_class WHERE relname = 'your_table_name';结果说明： relacl字段会显示表的访问权限，其格式为"rolename=xxxx/yyyy"，表示rolename对该表有xxxx权限，且权限来自yyyy。例如，"joe=arwdDxtA"表示joe用户有所有权限（ALL PRIVILEGES）。4. 使用其他权限查询函数函数列表：has_column_privilege(table, column, privilege)：检查用户是否有访问列的权限。has_database_privilege(user, database, privilege)：指定用户是否有访问数据库的权限。has_foreign_data_wrapper_privilege(user, fdw, privilege)：指定用户是否有访问外部数据封装器的权限。has_function_privilege(user, function, privilege)：指定用户是否有访问函数的权限。5. 查看用户角色权限查询语法：SELECT rolname, rolsuper, rolcreaterole, rolcreatedb, rolauditadmin, rolmonitoradmin, roloperatoradmin, rolpolicyadminFROM pg_rolesWHERE rolname = 'your_username';结果说明： 该查询会返回用户的角色信息，包括是否为超级用户、是否具有创建角色、创建数据库、审计、监控、运维、安全策略等权限。通过上述方法，您可以全面了解当前用户在高斯数据库中的权限设置。

在高斯数据库中，查看函数定义和权限设置可以通过以下方法：查看函数定义使用系统视图pg_proc可以查询函数的名称、返回类型、参数类型、定义等详细信息。例如：SELECT proname, prosrc, prorettype, pronargs, proargtypesFROM pg_proc;这将返回所有函数的名称、源代码、返回类型、参数数量和参数类型。使用pg_get_functiondef函数该函数可以获取函数的定义。需要提供函数的OID（可以通过pg_proc系统表查询）。例如：SELECT oid FROM pg_proc WHERE proname = 'your_function_name';SELECT * FROM pg_get_functiondef(your_function_oid);这将首先查询函数的OID，然后使用该OID获取函数的定义。查看函数权限设置使用has_function_privilege函数该函数可以检查用户是否具有执行函数的权限。例如：SELECT has_function_privilege('your_username', 'your_function_name', 'EXECUTE');这将返回一个布尔值，指示用户是否具有执行该函数的权限。查看函数的proacl字段在pg_proc系统表中，proacl字段存储了函数的访问权限。可以通过查询该字段来查看函数的权限设置。例如：SELECT proname, proacl FROM pg_proc WHERE proname = 'your_function_name';这将返回函数的名称和其访问权限的详细信息。使用GRANT和REVOKE命令可以通过GRANT命令授予用户执行函数的权限，通过REVOKE命令撤销用户的执行权限。例如：GRANT EXECUTE ON FUNCTION your_function_name TO your_username;REVOKE EXECUTE ON FUNCTION your_function_name FROM your_username;这将分别授予和撤销用户执行函数的权限。通过上述方法，您可以详细查看高斯数据库中函数的定义和权限设置，确保函数的正确使用和数据安全。

具体可以参考PostgreSQL的 Client Connection Defaults： cid:link_1 如果没有这个清单，应用开发，特别是驱动开发，会碰到很多问题，而且得不到合理的解答。 比如： cid:link_0  前面提的关于 lock_timeout 的设置问题， 没得到正确的答案， 也不知道什么情况， 问题还被关闭了，实际所有的回答并没有解答问题。 期望在官网能够提供下这个配置清单，并且给出文档链接。 

报错如下：在GaussDB中，数值类型（numeric）不支持输入Infinity（正无穷）和-Infinity（负无穷）会带来以下影响：数据表示限制无法直接存储数学上的无穷大或无穷小值，可能导致需要特殊处理的场景（如科学计算、极限值）需通过其他方式（如 NULL、特定高值）模拟，可能引入逻辑复杂性。兼容性问题若从支持无穷值的数据库（如PostgreSQL）迁移数据或应用，需额外处理这类值的转换，可能涉及应用层逻辑修改或数据清洗。计算与函数限制涉及无穷值的数学运算（如溢出检查、范围计算）需人工干预，可能影响部分聚合函数或数值分析的准确性。错误处理需求尝试直接输入Infinity会触发错误，应用需增加校验逻辑，避免无效输入导致操作中断。还请官方考虑支持下NUMERIC  Infinity、-Infinity。

在GuassDB数据库中使用NUMERIC 类型时报错：GaussDB NUMERIC类型的精度不够大会给我们带来一些麻烦：如果业务需要存储超过限制精度的数值（如某些科学计算、金融高精度计算场景），GaussDB 无法直接支持，需考虑拆分存储或使用字符串类型替代，NUMERIC(p, s) 中，p（总位数）最大 1000，s（小数位数）不能超过 p，因此超长小数（如 1000 位小数）无法存储；从其他数据库迁移时可能报错，如 Oracle 的 NUMBER 或 PostgreSQL 的 NUMERIC 支持更高精度（如 PostgreSQL 允许 NUMERIC 无限制精度），迁移到 GaussDB 时需手动调整精度范围，否则可能因超出限制而失败；应用代码可能需要适配时若原应用依赖超高精度计算，需修改业务逻辑或引入外部计算工具；还请官方考虑支持下NUMERIC高精度。

一、下载方法1. 官方渠道获取 华为云官网的云数据库GaussDB产品页面是企业用户获取安装包的核心途径。用户需完成以下步骤：登录华为云账号后，进入"控制台 > 数据库 > GaussDB"界面选择"集中式部署形态"，在"资源下载"模块获取以下安装包： 安装包名称功能说明版本示例GaussDB_Kernel_Centralized数据库内核主程序V500R002C10SPC510B001DBS-GaussDBforOpenGauss-Adaptor管理适配器1.1.0.1660530672Agent_PACKAGE节点代理程序V500R002C10SPC510B0012. 开发者社区获取 开源版本可通过openGauss社区：https://opengauss.org/下载，但需注意社区版与企业版的功能差异：社区版缺少DRS数据同步服务、智能运维等企业级功能性能指标对比（以TPC-C基准测试为例）： 版本TPM（万次/分钟）响应时间（ms）企业版238≤10社区版152≤15二、安装部署流程1. 环境准备硬件配置要求：服务器：x86架构（Intel Xeon Gold 6230R及以上）或鲲鹏920处理器内存：单节点≥64GB（生产环境建议128GB）存储：SSD阵列，RAID10配置，建议裸容量≥500GB操作系统：华为EulerOS 2.8/2.9（推荐）CentOS 8.2（需安装兼容性补丁）依赖项安装：# 安装基础工具yum install -y expect net-tools openssl# 安装Python3.8+yum install python38 python38-devel# 验证依赖版本expect -v # 要求≥5.45.4openssl version # 要求OpenSSL 1.1.1k+2. 部署实施步骤 （以三节点集群为例） 步骤1：介质解压与目录准备mkdir -p /data/gaussdbtar -zxvf GaussDB_Kernel_Centralized.tar.gz -C /data/gaussdbchown -R omm:dbgrp /data/gaussdb步骤2：配置文件修改 编辑install_cluster.json，重点参数配置示例：{ "cluster_name": "gauss_cluster", "node_list": [ {"name": "node1", "ip": "192.168.1.166", "az": "AZ1"}, {"name": "node2", "ip": "192.168.1.167", "az": "AZ1"}, {"name": "node3", "ip": "192.168.1.168", "az": "AZ1"} ], "gaussdb_port": 30170, "storage_config": { "data_path": "/data/gaussdb/data", "log_path": "/data/gaussdb/log" }}步骤3：执行自动化安装cd /data/gaussdb/scriptspython3 gaussdb_install.py --action installCluster安装过程日志实时检查：tail -f /var/log/gaussdb_install.log # 监控进度grep "cluster state is normal" /var/log/gaussdb_install.log # 验证成功3. 安装后验证集群状态检查：cm_ctl query -Cvip # 输出应为3节点Normal状态数据库连接测试：gsql -U omm -d postgres -p 30170 -h 192.168.1.166\l # 查看数据库列表三、常见问题处理1. 证书生成失败 若出现SSL certificate generation failed错误：openssl genrsa -out server.key 2048 # 手动生成密钥openssl req -new -key server.key -out server.csr # 创建CSRopenssl x509 -req -days 365 -in server.csr -signkey server.key -out server.crt2. 节点通信异常 检查防火墙设置：firewall-cmd --permanent --add-port=30170/tcp # 开放数据库端口firewall-cmd --reload3. 存储挂载问题 使用lsblk命令确认磁盘挂载状态，典型挂载配置示例：mkfs.xfs /dev/sdb # 格式化磁盘mkdir -p /data/gaussdbmount /dev/sdb /data/gaussdb # 临时挂载echo "/dev/sdb /data/gaussdb xfs defaults 0 0" >> /etc/fstab # 永久挂载以上流程已在华为HCS 8.0.1环境中验证通过，安装耗时约30-45分钟（视硬件性能）。对于生产环境，建议联系华为技术支持获取定制化部署方案。

在高斯数据库中创建视图可以使用CREATE VIEW语句，以下是其基本语法和示例：基本语法CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] VIEW view_name [ ( column_name [,...] ) ][ WITH ( {view_option_name [= view_option_value]} [,... ] ) ]AS query;参数说明OR REPLACE：如果视图已存在，则重新定义。TEMP | TEMPORARY：创建临时视图。view_name：要创建的视图名称，可以用模式修饰，取值范围为字符串，符合标识符命名规范。column_name：可选的名字列表，用作视图的字段名，如果没有给出，字段名取自查询中的字段名，取值范围为字符串，符合标识符命名规范。view_option_name [= view_option_value]：该子句为视图指定一个可选的参数，目前支持的参数仅有security_barrier，当视图试图提供行级安全时，应使用该参数，取值范围为boolean类型，TRUE或FALSE。query：为视图提供行和列的SELECT或VALUES语句。示例创建简单视图：CREATE VIEW myView AS SELECT * FROM pg_tablespace WHERE spcname = 'pg_default';创建带条件的视图：CREATE VIEW customer_details_view_v1 AS SELECT * FROM customer WHERE age < 12;创建临时视图：CREATE TEMP VIEW tempView AS SELECT column1, column2 FROM your_table;重新定义视图：CREATE OR REPLACE VIEW myView AS SELECT * FROM pg_tablespace WHERE spcname = 'pg_global';注意事项视图依赖的基表重命名之后，需要将视图手动重建。创建视图时使用WITH(security_barriers)可以创建一个相对安全的视图，避免攻击者利用低成本函数的RAISE语句打印出隐藏的基表数据。当开启视图可更新参数（enable_view_update）后，系统允许对简单视图使用INSERT，UPDATE、DELETE和MERGE INTO语句进行更新，但需满足一定条件。 在GaussDB数据库中，要只输出驼峰格式的数据，可以在查询视图时使用别名来指定列名的格式。以下是一个示例，假设你有一个名为 your_view 的视图，其中包含列 issue_year，你想将其输出为驼峰格式的 issueYear：SELECT a.issue_year AS "issueYear"FROM your_view a;在这个示例中，AS "issueYear" 子句将列 issue_year 的别名设置为 issueYear，这是驼峰格式的命名。通过这种方式，查询结果将只包含驼峰格式的列名。如果你想在查询视图时输出三种格式的数据（例如，原始格式、大写格式和驼峰格式），你可以使用类似的方法为每个格式创建不同的别名。以下是一个示例：SELECT a.issue_year AS "issue_year", UPPER(a.issue_year) AS "ISSUE_YEAR", a.issue_year AS "issueYear"FROM your_view a;在这个示例中，第一个别名 issue_year 保持原始格式，第二个别名 ISSUE_YEAR 使用 UPPER 函数将列名转换为大写格式，第三个别名 issueYear 使用驼峰格式。这样，查询结果将包含三种不同格式的列名。

在GaussDB中，JSON和JSONB类型的主要区别在于存储方式和数据处理效率。存储方式JSON：存储的是输入字符串的完整拷贝，使用时再去解析，所以会保留输入的空格、重复键以及顺序等。JSONB：存储的是解析后的二进制，在解析时会删除语义无关的细节和重复的键，对键值也会进行排序，使用时无需再次解析。数据处理效率JSON：由于是精确拷贝，插入时性能较好，但在处理函数时，必须在每个执行上重新解析，因此查询性能一般。JSONB：数据以解析的二进制格式存储，插入时由于添加了解析机制而稍微慢些，但在处理函数时，不需要重新解析，查询性能较好。高级特性JSONB：支持创建btree、gist和gin索引，还支持按照一定的规则进行大小比较等操作，而JSON不支持这些操作。应用场景JSON：适用于需要保留原始数据格式，对存储空间要求不高，对查询性能要求不苛刻的场景。JSONB：适用于对查询性能要求较高，需要进行复杂查询和数据比较，对存储空间有一定要求的场景。综上所述，在选择使用JSON还是JSONB类型时，需要根据具体的应用场景和需求来决定。如果对存储空间和原始数据格式有较高要求，对查询性能要求不高，可以选择JSON类型；如果对查询性能和数据处理效率有较高要求，对存储空间有一定的承受能力，可以选择JSONB类型。GaussDB不支持JSON和JSONB类型的隐式转换。以下是相关说明：数据类型GaussDB支持多种数据类型，包括JSON和JSONB，用于存储JSON数据。JSON数据类型存储输入文本的精确拷贝，而JSONB数据类型以分解的二进制格式存储，处理上更快，且支持索引和更多操作。隐式转换GaussDB支持某些数据类型间的隐式转换，但JSON和JSONB类型不在其中。这意味着在使用JSON和JSONB类型时，不能依赖数据库自动进行类型转换，必须使用显式的类型转换函数。解决方法为了在GaussDB中进行JSON和JSONB类型的转换，需要使用CAST函数进行显式转换。例如，使用CAST(json_column AS JSONB)将JSON类型转换为JSONB类型。注意事项在进行JSON和JSONB类型转换时，需要注意数据的一致性和准确性。由于JSONB类型在解析时会删除语义无关的细节和重复的键，因此在转换时可能会导致数据丢失或变化。在GaussDB中，可以使用以下方法进行JSON和JSONB类型的转换：使用函数进行转换将JSON转换为JSONB：可以使用jsonb函数将JSON类型的数据转换为JSONB类型。例如：SELECT jsonb '{"name": "John", "age": 30}'::jsonb;将JSONB转换为JSON：可以使用json函数将JSONB类型的数据转换为JSON类型。例如：SELECT json '{"name": "John", "age": 30}'::json;使用操作符进行转换将JSON转换为JSONB：可以使用::操作符将JSON类型的数据转换为JSONB类型。例如：SELECT '{"name": "John", "age": 30}'::jsonb;将JSONB转换为JSON：可以使用::操作符将JSONB类型的数据转换为JSON类型。例如：SELECT '{"name": "John", "age": 30}'::json;使用CAST进行转换将JSON转换为JSONB：可以使用CAST函数将JSON类型的数据转换为JSONB类型。例如：SELECT CAST('{"name": "John", "age": 30}' AS jsonb);将JSONB转换为JSON：可以使用CAST函数将JSONB类型的数据转换为JSON类型。例如：SELECT CAST('{"name": "John", "age": 30}' AS json);注意事项在进行JSON和JSONB类型转换时，需要注意数据的一致性和准确性。由于JSONB类型在解析时会删除语义无关的细节和重复的键，因此在转换时可能会导致数据丢失或变化。确保在转换时使用的函数和操作符与GaussDB的版本兼容，不同版本可能支持的函数和操作符有所不同。