1. 有谁对高斯数据库了解的
电离方程式 用来表示电解质溶于水或受热熔化时电离成自由移动的离子的式子。
2. 华为自研的数据库gaussdb怎么样
华为自研的数据库gaussdb，还可以吧，用起来算是比较方便。
GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）是华为云数据库团队自主研发的兼容Redis协议的云原生数据库，该数据库采用计算存储分离架构，突破开源Redis的内存限制，可轻松扩展至PB级存储。
高斯Redis基于计算存储分离架构，计算层实现热数据缓存，存储层实现全量数据的落盘，中间通过RDMA高速网络互连，通过算法预测用户的访问规律，实现数据的自动冷热交换，最终达到极致的性能提升。
相关资料
该架构基于华为内部强大且广泛使用的自研分布式存储系统DFV，实现了一套Share Everything的云原生架构，充分发挥了云原生的弹性伸缩、资源共享的优势。
使得高斯Redis具备强一致、秒扩容、低成本、超可用的四大特点，完美避开了开源Redis的主从堆积、主从不一致、fork抖动、内存利用率只有50%、大key阻塞、gossip集群管理等问题。
3. 求数据库应用题
数据库语言的目标
要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
我们知道，sql 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？
事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。如果假定目前关系数据库的逻辑存储模式是合理的（也就是用数据表和记录来存储数据，其合理性与否是另一个复杂问题，不在这里展开了），那么 SQL 在描述事务类功能时没什么大问题，因为并不需要描述多复杂的动作，复杂性都在数据库内部解决了。
但计算类功能却不一样了。
这里说的计算是个更广泛的概念，并不只是简单的加加减减，查找、关联都可以看成是某种计算。
什么样的计算体系才算好呢？
还是两条：写着简单、跑得快。
写着简单，很好理解，就是让程序员很快能写出来代码来，这样单位时间内可以完成更多的工作；跑得快就更容易理解，我们当然希望更短时间内获得计算结果。
其实 SQL 中的 Q 就是查询的意思，发明它的初衷主要是为了做查询（也就是计算），这才是 SQL 的主要目标。然而，SQL 在描述计算任务时，却很难说是很胜任的。
SQL为什么不行
先看写着简单的问题。
SQL 写出来很象英语，有些查询可以当英语来读和写（网上多得很，就不举例了），这应当算是满足写着简单这一条了吧。
且慢！我们在教科书上看到的 SQL 经常只有两三行，这些 SQL 确实算是写着简单的，但如果我们尝试一些稍复杂化的问题呢？
这是一个其实还不算很复杂的例子：计算一支股票最长连续上涨了多少天？用 SQL 写出来是这样的：
- selectmax(consecutive_day)from(selectcount(*) (consecutive_dayfrom(selectsum(rise_mark) over(orderbytrade_date) days_no_gainfrom(selecttrade_date,case when closing_price>lag(closing_price) over(order by trade_date)then 0 else 1 END rise_markfrom stock_price ) )group by days\_no\_gain)
- SELECTTOP 10x FROMT ORDERBYx DESC
- stock_price.sort(trade_date).group@o(closing_price
- T.groups(;top(-10,x))
这个语句的工作原理就不解释了，反正有点绕，同学们可以自己尝试一下。
这是润乾公司的招聘考题，通过率不足 20%；因为太难，后来被改成另一种方式：把 SQL 语句写出来让应聘者解释它在算什么，通过率依然不高。
这说明什么？说明情况稍有复杂，SQL 就变得即难懂又难写！
再看跑得快的问题，还是一个经常拿出来的简单例子：1 亿条数据中取前 10 名。这个任务用 SQL 写出来并不复杂：
但是，这个语句对应的执行逻辑是先对所有数据进行大排序，然后再取出前 10 个，后面的不要了。大家知道，排序是一个很慢的动作，会多次遍历数据，如果数据量大到内存装不下，那还需要外存做缓存，性能还会进一步急剧下降。如果严格按这句 SQL 体现的逻辑去执行，这个运算无论如何是跑不快的。然而，很多程序员都知道这个运算并不需要大排序，也用不着外存缓存，一次遍历用一点点内存就可以完成，也就是存在更高性能的算法。可惜的是，用 SQL 却写不出这样的算法，只能寄希望于数据库的优化器足够聪明，能把这句 SQL 转换成高性能算法执行，但情况复杂时数据库的优化器也未必靠谱。
看样子，SQL 在这两方面做得都不够好。这两个并不复杂的问题都是这样，现实中数千行的 SQL 代码中，这种难写且跑不快的情况比比皆是。
为什么 SQL 不行呢？
要回答这个问题，我们要分析一下用程序代码实现计算到底是在干什么。
本质上讲，编写程序的过程，就是把解决问题的思路翻译成计算机可执行的精确化形式语言的过程。举例来说，就象小学生解应用题，分析问题想出解法之后，还要列出四则运算表达式。用程序计算也是一样，不仅要想出解决问题的方法，还要把解法翻译成计算机能理解执行的动作才算完成。
用于描述计算方法的形式语言，其核心在于所采用的代数体系。所谓代数体系，简单说就是一些数据类型和其上的运算规则，比如小学学到的算术，就是整数和加减乘除运算。有了这套东西，我们就能把想做的运算用这个代数体系约定的符号写出来，也就是代码，然后计算机就可以执行了。
如果这个代数体系设计时考虑不周到，提供的数据类型和运算不方便，那就会导致描述算法非常困难。这时候会发生一个怪现象：翻译解法到代码的难度远远超过解决问题本身。
举个例子，我们从小学习用阿拉伯数字做日常计算，做加减乘除都很方便，所有人都天经地义认为数值运算就该是这样的。其实未必！估计很多人都知道还有一种叫做罗马数字的东西，你知道用罗马数字该怎么做加减乘除吗？古罗马人又是如何上街买菜的？
代码难写很大程度是代数的问题。
再看跑不快的原因。
软件没办法改变硬件的性能，CPU 和硬盘该多快就是多快。不过，我们可以设计出低复杂度的算法，也就是计算量更小的算法，这样计算机执行的动作变少，自然也就会快了。但是，光想出算法还不够，还要把这个算法用某种形式语言写得出来才行，否则计算机不会执行。而且，写起来还要比较简单，都要写很长很麻烦，也没有人会去用。所以呢，对于程序来讲，跑得快和写着简单其实是同一个问题，背后还是这个形式语言采用的代数的问题。如果这个代数不好，就会导致高性能算法很难实现甚至实现不了，也就没办法跑得快了。就象上面说的，用 SQL 写不出我们期望的小内存单次遍历算法，能不能跑得快就只能寄希望于优化器。
我们再做个类比：
上过小学的同学大概都知道高斯计算 1+2+3+…+100 的小故事。普通人就是一步步地硬加 100 次，高斯小朋友很聪明，发现 1+100=101、2+99=101、…、50+51=101，结果是 50 乘 101，很快算完回家午饭了。
听过这个故事，我们都会感慨高斯很聪明，能想到这么巧妙的办法，即简单又迅速。这没有错，但是，大家容易忽略一点：在高斯的时代，人类的算术体系（也是一个代数）中已经有了乘法！象前面所说，我们从小学习四则运算，会觉得乘法是理所当然的，然而并不是！乘法是后于加法被发明出来的。如果高斯的年代还没有乘法，即使有聪明的高斯，也没办法快速解决这个问题。
目前主流数据库是关系数据库，之所以这么叫，是因为它的数学基础被称为关系代数，SQL 也就是关系代数理论上发展出来的形式语言。
现在我们能回答，为什么 SQL 在期望的两个方面做得不够好？问题出在关系代数上，关系代数就像一个只有加法还没发明乘法的算术体系，很多事做不好是必然的。
关系代数已经发明五十年了，五十年前的应用需求以及硬件环境，和今天比的差异是很巨大了，继续延用五十年前的理论来解决今天的问题，听着就感觉太陈旧了？然而现实就是这样，由于存量用户太多，而且也还没有成熟的新技术出现，基于关系代数的 SQL，今天仍然是最重要的数据库语言。虽然这几十年来也有一些改进完善，但根子并没有变，面对当代的复杂需求和硬件环境，SQL 不胜任也是情理之中的事。
而且，不幸的是，这个问题是理论上的，在工程上无论如何优化也无济于事，只能有限改善，不能根除。不过，绝大部分的数据库开发者并不会想到这一层，或者说为了照顾存量用户的兼容性，也没打算想到这一层。于是，主流数据库界一直在这个圈圈里打转转。
SPL为什么能行
那么该怎样让计算写着更简单、跑得更快呢？
发明新的代数！有“乘法”的代数。在其基础上再设计新的语言。
这就是 SPL 的由来。它的理论基础不再是关系代数，称为离散数据集。基于这个新代数设计的形式语言，起名为SPL（Structured Process Language)。
SPL 针对 SQL 的不足（更确切地说法是，离散数据集针对关系代数的各种缺陷）进行了革新。SPL 重新定义了并扩展许多结构化数据中的运算，增加了离散性、强化了有序计算、实现了彻底的集合化、支持对象引用、提倡分步运算。
限于篇幅，这里不能介绍 SPL（离散数据集）的全貌。我们在这里列举 SPL（离散数据集）针对 SQL（关系代数）的部分差异化改进：
游离记录
离散数据集中的记录是一种基本数据类型，它可以不依赖于数据表而独立存在。数据表是记录构成的集合，而构成某个数据表的记录还可以用于构成其它数据表。比如过滤运算就是用原数据表中满足条件的记录构成新数据表，这样，无论空间占用还是运算性能都更有优势。
关系代数没有可运算的数据类型来表示记录，单记录实际上是只有一行的数据表，不同数据表中的记录也不能共享。比如，过滤运算时会复制出新记录来构成新数据表，空间和时间成本都变大。
特别地，因为有游离记录，离散数据集允许记录的字段取值是某个记录，这样可以更方便地实现外键连接。
有序性
关系代数是基于无序集合设计的，集合成员没有序号的概念，也没有提供定位计算以及相邻引用的机制。SQL 实践时在工程上做了一些局部完善，使得现代 SQL 能方便地进行一部分有序运算。
离散数据集中的集合是有序的，集合成员都有序号的概念，可以用序号访问成员，并定义了定位运算以返回成员在集合中的序号。离散数据集提供了符号以在集合运算中实现相邻引用，并支持针对集合中某个序号位置进行计算。
有序运算很常见，却一直是 SQL 的困难问题，即使在有了窗口函数后仍然很繁琐。SPL 则大大改善了这个局面，前面那个股票上涨的例子就能说明问题。
离散性与集合化
关系代数中定义了丰富的集合运算，即能将集合作为整体参加运算，比如聚合、分组等。这是 SQL 比 Java 等高级语言更为方便的地方。
但关系代数的离散性非常差，没有游离记录。而 Java 等高级语言在这方面则没有问题。
离散数据集则相当于将离散性和集合化结合起来了，既有集合数据类型及相关的运算，也有集合成员游离在集合之外单独运算或再组成其它集合。可以说 SPL 集中了 SQL 和 Java 两者的优势。
有序运算是典型的离散性与集合化的结合场景。次序的概念只有在集合中才有意义，单个成员无所谓次序，这里体现了集合化；而有序计算又需要针对某个成员及其相邻成员进行计算，需要离散性。
在离散性的支持下才能获得更彻底的集合化，才能解决诸如有序计算类型的问题。
离散数据集是即有离散性又有集合化的代数体系，关系代数只有集合化。
分组理解
分组运算的本意是将一个大集合按某种规则拆成若干个子集合，关系代数中没有数据类型能够表示集合的集合，于是强迫在分组后做聚合运算。
离散数据集中允许集合的集合，可以表示合理的分组运算结果，分组和分组后的聚合被拆分成相互独立的两步运算，这样可以针对分组子集再进行更复杂的运算。
关系代数中只有一种等值分组，即按分组键值划分集合，等值分组是个完全划分。
离散数据集认为任何拆分大集合的方法都是分组运算，除了常规的等值分组外，还提供了与有序性结合的有序分组，以及可能得到不完全划分结果的对位分组。
聚合理解
关系代数中没有显式的集合数据类型，聚合计算的结果都是单值，分组后的聚合运算也是这样，只有 SUM、COUNT、MAX、MIN 等几种。特别地，关系代数无法把 TOPN 运算看成是聚合，针对全集的 TOPN 只能在输出结果集时排序后取前 N 条，而针对分组子集则很难做到 TOPN，需要转变思路拼出序号才能完成。
离散数据集提倡普遍集合，聚合运算的结果不一定是单值，仍然可能是个集合。在离散数据集中，TOPN 运算和 SUM、COUNT 这些是地位等同的，即可以针对全集也可以针对分组子集。
SPL 把 TOPN 理解成聚合运算后，在工程实现时还可以避免全量数据的排序，从而获得高性能。而 SQL 的 TOPN 总是伴随 ORDER BY 动作，理论上需要大排序才能实现，需要寄希望于数据库在工程实现时做优化。
有序支持的高性能
离散数据集特别强调有序集合，利用有序的特征可以实施很多高性能算法。这是基于无序集合的关系代数无能为力的，只能寄希望于工程上的优化。
下面是部分利用有序特征后可以实施的低复杂度运算：
1) 数据表对主键有序，相当于天然有一个索引。对键字段的过滤经常可以快速定位，以减少外存遍历量。随机按键值取数时也可以用二分法定位，在同时针对多个键值取数时还能重复利用索引信息。
2) 通常的分组运算是用 HASH 算法实现的，如果我们确定地知道数据对分组键值有序，则可以只做相邻对比，避免计算 HASH 值，也不会有 HASH 冲突的问题，而且非常容易并行。
3) 数据表对键有序，两个大表之间对位连接可以执行更高性能的归并算法，只要对数据遍历一次，不必缓存，对内存占用很小；而传统的 HASH 值分堆方法不仅比较复杂度高，需要较大内存并做外部缓存，还可能因 HASH 函数不当而造成二次 HASH 再缓存。
4) 大表作为外键表的连接。事实表小时，可以利用外键表有序，快速从中取出关联键值对应的数据实现连接，不需要做 HASH 分堆动作。事实表也很大时，可以将外键表用分位点分成多个逻辑段，再将事实表按逻辑段进行分堆，这样只需要对一个表做分堆，而且分堆过程中不会出现 HASH 分堆时的可能出现的二次分堆，计算复杂度能大幅下降。
其中 3 和 4 利用了离散数据集对连接运算的改造，如果仍然延用关系代数的定义（可能产生多对多），则很难实现这种低复杂的算法。
除了理论上的差异， SPL 还有许多工程层面的优势，比如更易于编写并行代码、大内存预关联提高外键连接性能等、特有的列存机制以支持随意分段并行等。
再把前面的问题用 SPL 重写一遍有个直接感受。
一支股票最长连续上涨多少天：
计算思路和前面的 SQL 相同，但因为引入了有序性后，表达起来容易多了，不再绕了。
1 亿条数据中取前 10 名：
SPL 有更丰富的集合数据类型，容易描述单次遍历上实施简单聚合的高效算法，不涉及大排序动作。
这里还有更多 SPL 代码以体现其思路及大数据算法：
重磅！开源SPL交流群成立了
简单好用的SPL开源啦！
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4. 华为的高斯数据库是基于什么数据库的
主要还是基于Oracle和PGDB 数据库的。
高斯数据库是华为云推出的一种数据库，今年算华为高斯数据库的元年，很多人比较看好华为高斯数据库 可以在这里看看官方的文档介绍。
5. 高斯数据库中没有目标表的select查询怎么写
1、首先需要创建数据库表t_user_info，利用创建表SQL语句create table。
6、查询数据库表t_user_info电话不为空且地址为空的记录，select * from table where 字段 is not null and 字段 is null。
6. 数据库漏洞扫描系统可以支持哪些数据库的漏洞扫描
安华金和数据库漏扫产品支持1500以上的安全漏洞库，支持4500以上的安全检测点；覆盖DBMS漏洞、管理员维护漏洞、程序代码发现外部黑客攻击漏洞，防止外部攻击。目前支持的数据库类型算是比较全的，支持Oracle、MicrosoftSQL Server、MYSQL、PostgreSQL、Informix等,达梦DM、人大金仓、Gbase等,Teradata、Hive等等，而且适配了华为的高斯数据库。
7. GaussDB（for oepnGauss）数据库退出时怎么操作如何退出产生的费用最低
用命令gs_om -t stop 停掉 ; 华为云服务ecs要在华为云界面关机~
8. teradata与华为Gauss的差异
同属华为高斯数据库。
Teradata可连接到通道连接的系统，如主机或网络连接的系统。AI原生数据库是Gauss的主要特点之一。华为将AI引擎内置到GaussDB全系产品中，使其具备一定的自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈的能力。
Teradata是比较比较受欢迎的数据库管理系统，定位就是大数据仓库系统，定位比较高，主要应用于数据存储和数据处理，处理速度比Hive要高10倍左右。华为的Gauss数据库是一个开源数据库，基于PostgreSQL9.2开发。我们知道PostgreSQL本身就是一个开源数据库品牌。现在除了OracleDB、微软的SQLServer等传统老牌数据产品之外，目前新开发的数据库产品，开源数据库占比较大的部分。
9. 高斯奥特曼状态有几种
兄弟你算问对人了！
高斯一般情况下有3种，分别是：
月神形态（蓝色） 、 日冕形态（红色） 、日蚀形态 （彩色）。
月神形态： 空气中飞行速度：7马赫 奔跑速度：2马赫 水上速度：1马赫 地下速度：1.2马赫 跳跃高度：1000米 技能 月神光波：夺取对手的能量 回旋刺：将对手的攻击反射回去 满月斩：让怪兽冷静的光线 奥特屏障 奥特水流 说明 蓝银相间的月神形态是高斯的基本形态。在月神形态中，他从不 伤害对手（玩过《奥特曼格斗进化3》的都知道，这种形态是不能攻击的）。他是一个和蔼的光之巨人，总是尝试感化敌人而不是去消灭他们。这种形态下，它有许多种特殊能量用 于阻挡和防御。高斯的前额处有一个新月形的鳍，上面有一个很小的蓝色指示灯。 月神形态代表着高斯爱好和平的一面，并且让人看到他生来就是一只“和平鸽”。这种形态下， 他就像月亮温柔的光。
日冕形态 飞行速度：9马赫 奔跑速度：2.5马赫 水上速度：1.5马赫 地下速度：2马赫 跳跃高度：2000米 技能 内巴斯特光线：他的主要绝招 愤怒之鞭 火焰振波 日珥球: 一个火球 说明 随着出现需要，高斯变成红、蓝、银三色的日冕形态。这种形态用于和难以从愤怒中镇定地怪兽以及不可饶恕的敌 人作战。在这种形态下，他的力量和速度都有所增加，并且拥有多种技能。旋涡形的颜色样式被设计成非对称形，这对于奥特曼系列来说是很罕见的。与以前能够形态变化的奥特 曼（迪迦、戴拿、盖亚）不同，高斯的头部在形态变化是也会发生变化。在日冕形态下，他的前额出现了些许花边，并且从他的耳根至眼上部出现一条垂直的裂痕。原来新月形的 鳍变成了楔形，并且它前面出现了一个椭圆形的红宝石。 日冕形态像燃烧的太阳。但消灭敌人并不是他的真实意愿，他会在被迫变为日冕形态前尝试用月神形态解决战斗。
日蚀形态 飞行速度：10马赫 奔跑速度：5马赫 水上速度：3马赫 地下速度：1马赫 跳跃高度：1500米 技能 高斯光线：高斯的终极光线 日蚀之剑： 一种月形的光剑 金色之广屏障 说明 日蚀形态出现在第30集中，是高斯奥特曼的第三种形态，很多地方又被称为日月形，拥有月神和日冕两种形态的优点，代表着高斯的勇气。这种形态下，他是一个红、蓝、银、金四色一体的巨人，其身体条纹是对称的设计。覆盖着他前胸和肩部的黄色代表着勇气。在前额上出现的是黄色宝石。 日蚀形态像环形太阳日蚀中，太阳和月亮重合时溢出的光芒。
在高斯的剧场版中另有2种：
宇宙日冕形态 飞行速度：25马赫 技能 宇宙飞标：可连续发射的光刀 说明 又称为宇宙形，在剧场版二中出现。 轮廓日冕形态 又称为奇迹性，在剧场版二中出现，只有轮廓，看不到实体
未来形态 飞行速度：18马赫 技能 高斯重击 说明 在剧场版三中出现，拥有最厉害的技能。
10. 华为GaussDB 100 体系架构是怎么样的
GaussDB体系架构主要由三部分组成：
1、网络及服务:当我们搭建完一台数据库服务器后，需要通过tcp/ip网络连接，这个时候服务器侧的lsnr线程会对用户的连接行为进行监听，符合连接条件，就可以进入数据库；
2、实例：实例由两部分构成
2.1 内存：内存是我们高斯数据库处理数据的核心区域，有4个关键的buffer：
2.1.1 data buffer：将磁盘上的数据读入内存进行缓存的地方，对于oltp系统而言，这个值设置的过小，会导致栓争用，影响系统性能，设置过大，会加大数据块的检索时间，所以要不断的调整，力求达到一个临界的值；
2.1.2 log buffer：主要缓存DML、DDL等语句变更向量的日志
2.1.3 temporary buffer：主要用户内存排序，如果不够用，直接用临时表空间排序
2.1.4 share pool：主要存放sql、pl/sql语句及执行计划的地方
2.2 进程：介绍几个核心的进程
2.2.1、smon 主要负责实例恢复
2.2.2、dbwr 数据库写进程
2.2.3、arch 归档进程，就是备份在线日志
2.2.4、ckpt 检查点进程，主要负责打系统级的标记
2.2.5、stats 收集统计信息进程
3、数据库：数据库由三部分文件组成
3.1 控制文件：数据库的记忆，记录控制点、数据文件的地址等等
3.2 数据文件：装在数据的文件
3.3 日志文件：用户数据库恢复
这里有很多数据库知识，你可以去看看