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SUMMARY_STAT_USER_TABLES
194
2023-05-05
《openGauss v5.0.0 使用手册(轻量版)》
SUMMARY_STAT_USER_TABLES SUMMARY_STAT_USER_TABLES openGauss内汇聚所有命名空间中用户自定义普通表的状态信息。 表 1 SUMMARY_STAT_USER_TABLES 名称 类型 描述 schemaname name 此表的模式名。 ...
STAT_ALL_TABLES
170
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
STAT_ALL_TABLES STAT_ALL_TABLES 本节点内数据库中每个表(包括TOAST表)的一行的统计信息。 表 1 STAT_ALL_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 r...
GLOBAL_STAT_USER_TABLES
189
2023-06-03
《openGauss v3.1.1 使用手册(企业版)》
GLOBAL_STAT_USER_TABLES GLOBAL_STAT_USER_TABLES 得到各节点所有命名空间中用户自定义普通表的状态信息。 表 1 GLOBAL_STAT_USER_TABLES字段 名称 类型 描述 node_name name 数据库进程名称。 relid ...
STAT_SYS_TABLES
316
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
STAT_SYS_TABLES STAT_SYS_TABLES 显示单节点内pg_catalog、information_schema以及pg_toast模式下的所有系统表的统计信息。 表 1 STAT_SYS_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid ...
PG_STAT_SYS_TABLES
389
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
PG_STAT_SYS_TABLES PG_STAT_SYS_TABLES PG_STAT_SYS_TABLES视图显示pg_catalog、information_schema模式的所有命名空间中系统表的统计信息。 表 1 PG_STAT_SYS_TABLES字段 名称 类型 描述 relid ...
STAT_ALL_TABLES
423
2020-07-02
《华为 openGauss (GaussDB) 1.0 使用手册》
STAT_ALL_TABLES STAT_ALL_TABLES 本节点内数据库中每个表(包括TOAST表)的一行的统计信息。 表 1 STAT_ALL_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 ...
STAT_SYS_TABLES
339
2020-07-02
《华为 openGauss (GaussDB) 1.0 使用手册》
STAT_SYS_TABLES STAT_SYS_TABLES 显示pg_catalog、information_schema模式的所有命名空间中系统表的统计信息。 表 1 STAT_SYS_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname ...
SUMMARY_STAT_USER_TABLES
313
2020-07-02
《华为 openGauss (GaussDB) 1.0 使用手册》
SUMMARY_STAT_USER_TABLES SUMMARY_STAT_USER_TABLES openGauss内汇聚所有命名空间中用户自定义普通表的状态信息。查询视图必须具有monadmin权限。 表 1 SUMMARY_STAT_USER_TABLES 名称 类型 描述 schemaname ...
动作
299
2023-04-01
《Blender 3.5 参考手册》
动作 如何使用动作 属性 自定义属性 动作 在Blender中动画化物体和属性时,动作数据块将会记录和保存动画相关数据。和Blender中其它概念类似,动作是以数据块形式存储的。 动作。 当通过使用关键帧改变物体位置动画化物体时,动画会被储存到动作中。 每个属性都有一个通道,它被记录到,例如, “Cube.location.x”被记录到...
混合精度
1435
2020-04-01
《MindSpore深度学习框架教程(0.1.0-alpha)》
混合精度 概述 计算流程 自动混合精度 手动混合精度 混合精度 概述 混合精度训练方法通过混合使用单精度和半精度数据格式来加速深度神经网络训练过程,同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练能够加速计算过程,同时减少内存使用和存取,并在特定的硬件上可以训练更大的模型或batch size。 计算流程 MindSpore混合...
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