关于IvorySQL和OpenGauss包SPEC处理的一些思考

2023-10-09 06:04

本文主要是介绍关于IvorySQL和OpenGauss包SPEC处理的一些思考,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

包的SPEC区可以定义下面三种类型(本篇只讨论SPEC区的情况)

  1. 变量
  2. 类型(nested table等)(注意这是包内定义的类型,与SQL创建的不通)
  3. 游标

这三种类型在PG原生中,是找不到相似的功能的:

  1. 变量:变量需要能够作用于所有PL代码中,PG中没有全局变量的这种概念,又因为PL的插件式设计和SQL层解耦,PL变量就算给SQL使用一般也只能用回调(PL的datums拼SQL的params)。
  2. 类型:这里的类型特指嵌套表、动态数组、关联数组。PG的类型全部放在pg_types中,不能在PL层创建。
  3. 游标:PG原生支持SQL层在事务内使用declare/fetch语法定义SQL层游标,但必须在事务块内;PG也支持在PL函数内定义游标,但能再当前函数内使用,不能跨函数。

三种类型有着不同的作用域:

SQL层PL层
变量用于函数默认值可当做全局变量随意使用
类型可当做基础类型随意使用
游标只能在定义包内使用,可跨函数使用

三种类型在PG中的实现方法:

  1. 变量:
    • 每个包应该有自己的符号表(命名空间),可以由namespace.pkgname唯一指定到某一个符号表进行搜索。
      • 这里IvorySQL使用pg_variable系统表来保存变量、游标(没实现集合类型),但不会存值,包变量本来就是session级的,按理说不需落盘,推测主要是用索引加速查找。
      • OpenGauss的实现类似于内存中维护各个包的符号表,使用时先搜索函数自己的符号表,再去搜索包的符号表。全内存态没落盘,确实没必要落盘。
    • 实现时可根据pkgname,先编译包,并生成包的符号表,SQL层可回调使用包变量,PL层可直接使用包变量。
    • 在PL层使用时,例如 a := pkg.g_var;,在PL parse时对二段解析增加搜索包命名空间的逻辑即可,不要发生deep copy,将包的datums拷贝到自己的datums中,这样的话会变得非常复杂,执行完还要拷贝回包空间中。
  2. 类型:分三类讨论
    • 嵌套表、动态数组:
      • 20230410:是现在内存中加一些旁路逻辑,增加类型的搜索范围。
      • 20231008:功能等价于数组,从生命周期上来看,包SPEC的类型和包的生命周期一致,从作用域来看,和pg_type中的类型范围有区别:例如SPEC的类型不能用于表字段,但能用于函数入参返回值;BODY中定义的PRIV的类型只能用于当前包。实现时可与SQL层的CREATE NESTED TABLE统一逻辑,做成标准类型记录在pg_type中,在增加字段表示作用域,可最大化复用PG原生逻辑。
    • 关联数组:功能等价与哈希表,
    • 高斯实现了类似于指针数组的功能,避免了PG多维数组的维度锁死的问题(第一次使用定义维度,后面无法修改),实现较为合理:《分析openGauss包内集合类型的实现方法》
    • IvorySQL没实现。

这篇关于关于IvorySQL和OpenGauss包SPEC处理的一些思考的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/170857

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

【编程底层思考】垃圾收集机制,GC算法,垃圾收集器类型概述

Java的垃圾收集(Garbage Collection,GC)机制是Java语言的一大特色,它负责自动管理内存的回收,释放不再使用的对象所占用的内存。以下是对Java垃圾收集机制的详细介绍: 一、垃圾收集机制概述: 对象存活判断:垃圾收集器定期检查堆内存中的对象,判断哪些对象是“垃圾”,即不再被任何引用链直接或间接引用的对象。内存回收:将判断为垃圾的对象占用的内存进行回收,以便重新使用。

Thymeleaf:生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp

jenkins 插件执行shell命令时,提示“Command not found”处理方法

首先提示找不到“Command not found,可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令,不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样,其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行,经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】: 需要在jenkins调用shell脚

Apple quietly slips WebRTC audio, video into Safari's WebKit spec

转自:http://www.zdnet.com/article/apple-quietly-slips-webrtc-audio-video-into-safaris-webkit-spec/?from=timeline&isappinstalled=0 http://www.zdnet.com/article/apple-quietly-slips-webrtc-audio-video-

明明的随机数处理问题分析与解决方案

明明的随机数处理问题分析与解决方案 引言问题描述解决方案数据结构设计具体步骤伪代码C语言实现详细解释读取输入去重操作排序操作输出结果复杂度分析 引言 明明生成了N个1到500之间的随机整数,我们需要对这些整数进行处理,删去重复的数字,然后进行排序并输出结果。本文将详细讲解如何通过算法、数据结构以及C语言来解决这个问题。我们将会使用数组和哈希表来实现去重操作,再利用排序算法对结果

8. 自然语言处理中的深度学习:从词向量到BERT

引言 深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型(如BERT)的演进,NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术,包括词向量、序列模型(如RNN、LSTM),以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量(Word Embedding)

使用协程实现高并发的I/O处理

文章目录 1. 协程简介1.1 什么是协程?1.2 协程的特点1.3 Python 中的协程 2. 协程的基本概念2.1 事件循环2.2 协程函数2.3 Future 对象 3. 使用协程实现高并发的 I/O 处理3.1 网络请求3.2 文件读写 4. 实际应用场景4.1 网络爬虫4.2 文件处理 5. 性能分析5.1 上下文切换开销5.2 I/O 等待时间 6. 最佳实践6.1 使用 as

Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析

目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注(Part-of-Speech Tagging) HMM 文本挖掘概要 信息检索(Information Retrieval) 全文扫描 关键词