GaussDB创建数据库存储

示例一:
下面是一个简单的GaussDB存储过程示例:
–创建一个存储过程。

CREATE OR REPLACE PROCEDURE prc_add
(
    param1    IN   INTEGER,
    param2    IN OUT  INTEGER
)
AS
BEGIN
   param2:= param1 + param2;
   dbe_output.print_line('result is: '||to_char(param2));
END;
/

–调用此存储过程。

SELECT prc_add(2,3);
–删除存储过程

DROP PROCEDURE prc_add;

解析:上面的代码是创建了一个名为prc_add的存储过程,该存储过程有两个参数,一个输入参数param1和一个输入/输出参数param2,数据类型均为整型(INTEGER)。 在存储过程的主体中,对输入/输出参数param2进行了修改,将其值赋为param1 + param2。在调用存储过程时,输入2作为输入参数param1的值,3作为输入/输出参数param2的值。最后,存储过程的结果输出到dbe_output控制台,显示“result is: 5”。

总的来说,这个存储过程的功能是将输入参数param1与输入/输出参数param2的值相加,并将相加后的结果输出。它可以在程序中多次使用,以简化代码。

更多内容参考原文:GaussDB数据库存储过程介绍_gauss触发器-优快云博客

### 关于 GaussDB 创建数据库的最佳实践 #### 设计阶段的关键考虑因素 在设计 GaussDB 数据库时,应充分考虑其分布式特性和存储优化能力。合理的设计能够显著提高数据管理和查询性能[^1]。 - **模式规划** 新建的数据库对象默认会创建在 `$user` 模式下。因此,在大规模应用中,建议提前规划好不同的 schema 来组织和隔离不同模块的数据。这不仅有助于权限管理,还能减少命名冲突的可能性[^2]。 - **表类型的选择** 根据具体场景选择合适的表类型。对于频繁更新的小规模数据集,推荐使用行存表;而对于分析型工作负载,则更适合采用列存表并启用 Partial Cluster Key 技术以加速过滤操作[^3]。 #### 表结构定义注意事项 当通过 `CREATE TABLE` 定义新表时,需注意以下几个方面: - **字段定义** - 明确每列的数据类型及其长度限制。 - 对必要的列设置 NOT NULL 约束以保障数据完整性。 - **主键与外键** - 主键用于唯一标识记录,即使在分布式环境中也非常重要。 - 外键则可用于维护参照完整性,但在高并发写入场景下可能带来额外开销,需谨慎评估是否必要。 - **索引策略** - 针对经常作为查询条件使用的列建立适当类型的索引。 - 利用 min/max 稀疏索引来配合 Partial Cluster Key 提升扫描效率[^3]。 #### 性能调优手段 为了进一步发挥 GaussDB 的潜力,可采取如下措施进行持续优化: - **分区表的应用** 将大表按一定逻辑划分为多个子部分(partition),这样既能简化复杂查询又能改善 I/O 效率[^3]。 - **EXPLAIN ANALYZE 工具利用** 借助此功能深入理解执行计划,发现潜在瓶颈所在,并据此调整 SQL 或者重构表结构[^1]。 ```sql -- 示例:创建带分区的大表 CREATE TABLE sales ( id BIGINT, sale_date DATE, amount NUMERIC(10, 2), region TEXT ) PARTITION BY RANGE (sale_date); -- 查看查询计划 EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM sales WHERE sale_date >= '2023-01-01'; ``` ---
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