要取得CC EAL4+认证, 首先要完成安全目标 (ST) 描述，包括对产品整体架构和产品安全功能的概述、对潜在安全威胁的评估以及自我评估测试，并通过ARC、FSP、TDS、ALC等系列文档对整个产品的架构、接口、功能和研发流程进行精细化描述，其次需由有许可的独立实验室完成产品安全功能测试及验证，并评估其是否符合通用安全标准。该标准设置了EAL1~EAL7的不同评估等级，等级越高，评估要求的证据越

该版本将在集团、科技、物流等业务系统广泛应用，也将服务更多的外部行业客户，同时我们也进一步加强与openGauss社区的共建和创新，共建底层的内核能力，打造统一的上层生态，推动新硬件的应用创新，促进社区的繁荣发展。openGauss生态蓬勃发展，实现关键行业全覆盖。经过2年多的发展，openGauss凝聚产业力量，发展进入快车道，目前有超过185家企业加入社区、社区贡献者达到4000+，累计商用达

在从oracle迁移到openGauss中，创建函数索引的时候，偶尔会出现此类报错大概意思是,函数索引里的函数，必须是“IMMUTABLE”的，如果不是"IMMUTABLE",比如是“STABLE”,就会出现这个报错。其中最常见的就是使用to_char/to_date这两个与日期有关的函数，而此限制，在原生PG中也同样存在。

函数依赖，是多列统计信息的一种，可以描述属性之间的关联关系，其主要用途是提高选择率估算的准确性。"，此时的转移状态初始化后为两个参数(total, count)，然后遍历表的所有元组，total执行累加操作，count执行自增操作，最后把total/count和total分别作为avg函数和sum函数的返回结果。新型选择率模型充分利用基于直方图的统计信息，平衡计算量与准确性，充分考虑数据分布情况，

要想社区长期保持活力，离不开群策群力治理社区。在技术演进上，江大勇表示，数字技术正在加速落地行业应用，支撑丰富的在线应用与服务，产业数字化加速产生海量的数据，数据类型多样（图、流、时序和地图空间等），这背后需要不同的算力架构支撑处理，当下数据库对计算的需求由单一通用的 CPU 向 GPU、NPU 等多样性计算演进。在 2021 年 openGauss Summit 峰会上，openGauss 提出

具体来说，图模型中的每个节点都是一列数据，节点之间的边表示节点之间的相关关系。而对于更多列的联合分布，为了避免指数级别的空间复杂度增长，openGauss采用了条件独立性假设，比如三列数据X,Y,Z分布相关，但是一旦将Y取值固定，X和Y的分布便称为独立，这时的联合概率计算可以被抽象为P(X,Y,Z)=P(X|Y)P(Y|Z)P(Z)。当前数据库为了高效估计多列复合查询条件的基数，广泛采用了基于独立

多云2.0时代，云基础资源已经成为信息系统的水电煤，Squids openGauss旨在将弹性灵活的云资源和openGauss卓越的数据库功能结合，为用户提供完整的云上数据库新体验，平台会以开放，中立，简洁，高效的形态，服务广大开发运维人员，帮助用户真正迈入多云时代。针对临时性的测试体验需求，利用竞价实例+云盘+对象存储，构建弹性数据库环境，非测试期间可以一键释放计算实例节省成本，后续使用可一键式

相对于逻辑优化，这种优化方法是物理优化：根据数据的分布（统计信息）情况来对查询执行路径进行评估，从可选的路径中选择一个执行代价最小的路径进行执行，例如是否选择索引SeqScan vs. IndexScan，选择哪个索引，两表关联选择什么样的连接顺序，选择怎样的具体算法等。在代价估算时，需要使用基表或连接表的行数，而在很多时候，优化器无法获得准确的行数值，因此需要对行数进行估算（Cardinalit

openGauss实现了两种算法进行索引优选：一种是在限定索引集大小的条件下，根据索引的收益进行排序，然后选取靠前的候选索引来最大化索引集的总收益，最后采用微调策略，基于索引间的相关性进行调整和去重，得到最终的推荐索引集合；虚拟索引主要是基于数据库中的hook（钩子机制）实现的，即通过使用全局的函数指针get_relation_info_hook和explain_get_index _name_h

如下，我们使用 wasm_new_instance 和 wasm_new_instance_wat 来分别加载 sum.wasm 和 fib.wat 中的函数，在加载函数文件时，提供函数放置的名称空间 namespace，方便进行函数管理，最终注册到 openGauss 系统表中的函数名称将会是 namespace_funcname 的新名称。可以看出，即便在计算量比较小的场景下，Wasm 的执行