在GBASE 8s 里怎么看自己有哪些表

这种情况确实很让人烦恼，目前我知晓有两种方法去查看表数据：

第一种很常用而且快捷，会显示所有你建立的表

info tables；直接显示自建表名。

第二种是相当于搜索了产品自建的系统表，会打印出很多系统自带表，在这里面你可以加上条件什么的查到你想要的表

select from systables；这种不推荐因为有70多个隐藏系统表全部打印。

select tablename from systables order by tabid；这种比较简洁会出所有包括隐藏的表。

select tablename from systables where tabid > 99 order by tabid；把99之前的过滤掉，就是个人建立的表了。

一般情况下当然info tables 最快速。

d3js, chartjs都支持javascript语言，支持接入到ThingJS进行二次开发，和Echarts, Highchart的图形类库通用功能类似，只不过更有点函数式编程的思路，自由度很大，有一定的技术挑战。问题来了，是选择定制好的图形库？还是自己自由开发图形？如果是可视化项目开发需求，建议简化开发流程，选择js类库，开发效率更高。ThingJS平台新推出三维可视化大屏为主的3D城市应用，正好满足数据可视化的前端展示，实现过程其实很简单，在ThingJS的前端页面开发基础上，导入城市级3D场景和基础地理数据，引入Echarts插件，结合Ajax技术异步调用方式动态读取数据库，将数据信息用可视化的图形界面展示在前台。数据分析的前端配置步骤如下：ThingJS 3D可视化大屏应用演示案例中心

支持分别修改列默认值和数据类型。要为某列设置一个新默认值，可以使用命令：

ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name SET DEFAULT new_default;

修改数据类型，使用命令：

ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name TYPE new_type;

注意：这不会影响任何表中已经存在的行。

数据分布均匀是保证 GBase 8a MPP Cluster 高效并行处理能力的基础。因此定义表时， 如何选用 HASH 分布策略，保证数据分布均匀是获取高性能的关键所在。

选择的依据遵从四大原则：

第一个就是首先保证所有节点数据存放是均匀的，避免出现节点出现数据分布过多或过少情 况；

第二，如果经常进行大表连接，尽量把连接字段定义成 hash 分布字段，这样尽量减少无效 的节点间拉表 *** 作；

第三，尽量保证 where 条件产生的结果集的存储也尽量是均匀的，避免在做查询的时候， 出现某些节点过于繁忙或清闲的情况；

第四，选择使用频率高的 group by 字段作为 hash 字段。

加载工具具备如下一些特性和优点：

1）与集群高度集成，方便部署；

2）支持 SQL 及外部工具的加载方式；面向用户的 SQL 接口方式使集群和单机加载方式统一，更符合用户的使用习惯；

3）支持单表多数据源并行加载，支持多加载机对单表的并行加载，最大化加载性能；

4）支持从通用数据服务器拉取数据，支持 ftp/>

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