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gbase数据、南大通用产品文档:GBase8a删除旧的distribution

更新日期:2024年09月11日

操作步骤
步骤1:确认当前的distribution id,在当前示例中新的Distribution ID 为5,旧的
Distribution ID 为4:

GBase 8a MPP Cluster 产品手册
4 管理员指南
文档版本953(2022-09-15)
南大通用数据技术股份有限公司
284
$ gcadmin showdistribution vc vc1
Distribution ID: 5 | State: new | Total segment num: 2
Primary Segment Node IP
Segment ID
uplicate Segment node IP
===================================================================
|

ReleaseConnect() 函数仅在 Windows(TM) 环境中可用。
它释放或终止显式的连接,

清除所有分配了的内存。

重要: 对于与 Version 5.01 GBase 8s ESQL/C 相兼容的 Windows(TM) 应用程序,
GBase 8s ESQL/C 支持 ReleaseConnect() 连接库函数。当您编写新的 Windows(TM) 环境的
GBase 8s ESQL/C 应用程序时,
请使用 SQL DISCONNECT 语句来终止建立了的显式的连
接。

语法
void *ReleaseConnect ( void *CnctHndl )
CnctHndl
由前面的 GetConnect() 调用返回的连接句柄。

用法
ReleaseConnect() 函数映射到简单的 SQL DISCONNECT 语句(没有 ALL、
CURRENT 或 DEFAULT 选项的)。 ReleaseConnect() 调用自身等同于下列 SEL 语句:

EXEC SQL disconnect db_connection;

在此示例中,
db_connection 是 is the name of an existing connection that the GetConnect()
函数已建立的现有连接的名称。 您将此 db_connection 名称作为参数传递至
ReleaseConnect();它是所需要的连接的连接句柄。

例如,下列代码片段使用 ReleaseConnect() 来关闭缺省的数据库服务器上的至
stores7 数据库的显式的连接:
void *cnctHndl;

GBase 8s ESQL/C 编程指南
南大通用数据技术股份有限公司
- 860 -


cnctHndl = GetConnect();
EXEC SQL database stores7;


EXEC SQL close database;
cnctHndl = ReleaseConnect( cnctHndl );

对于 GetConnect() 已建立了的每一连接,请调用 ReleaseConnect() 一次。在
ReleaseConnect() 函数终止当前的连接之前,
它关闭任何打开的数据库。
如果在当前连接中
任何事务是打开的,则它失败。

在调用 ReleaseConnect() 之前,以 SQL CLOSE DATABASE 语句显式地关闭数据库
是一种好的编程实践。

重要: 由于 ReleaseConnect() 函数映射至 DISCONNECT 语句,因此它设置
SQLCODE 和 SQLSTATE 状态代码,来指示该连接终止请求成功还是失败。此行为不同
于 Windows(TM) 的 Version 5.01 GBase 8s ESQL/C 中的 ReleaseConnect(),此函数不在其
中设置 SQLCODE 和 SQLSTATE 值。

ReleaseConnect() 函数与 DISCONNECT 语句的不同之处在于,它取得连接名称。
ReleaseConnect() 使用存储在连接句柄中的内部生成的名称;您必须至此此句柄作为
ReleaseConnect() 调用的参数。
仅对于不带有 AS 子句的 CONNECT 语句已建立了的连接,
DISCONNECT 语句才使用内部生成的连接名称;如果该连接有(CONNECT 语句的 AS
子句指定的)用户定义的连接名称,则 DISCONNECT 使用此名称。

返回代码
CnctHndl
如果 ReleaseConnect() 已返回了传递给它的连接句柄相匹配的连接句柄,则对它的调
用成功。

支持向量机(SVM)也是一种二元分类算法,支持向量机模型的一个显著的优点是
对噪声数据的鲁棒性。线性支持向量机采用线性超平面进行数据分类。
图5- 15 向量机算法
支持向量机模型是求解分割超平面与最近的训练数据的距离(称为边界)最大化
的问题。处于边界线上的点称为支持向量,当支持向量确定后,不在边界线上的
点的变化不会影响模型的结果,这个特性保证了支持向量机的鲁棒性。

GBase 8a MPP Cluster 产品手册
5 数据库管理指南
文档版本953(2022-09-15)
南大通用数据技术股份有限公司
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