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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000万行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
子查询 一个查询可以嵌套在另一个查询中，其结果作为另一个查询的数据来源或判断条件。其中外层查询也叫父查询，内层查询也叫子查询。 按照子查询的返回记录数分类可分为单行子查询，多行子查询。 按照子查询是否被执行多次分类可分为关联子查询，非关联子查询。 单行子查询 单行子查询操作符有>=、>、<=、<、<>。
提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。 RE
提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。 RE
INSTANCE_TIME 提供当前数据库节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。
提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。 RE
PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，具体字段信息如表1所示，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。
提供当前集群节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。 REW
提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。 RE
流水和明细账单 > 流水账单”中，“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看指定资源的账单 【方式一：使用资源ID查询账单】 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库 > 云数据库 GaussDB”。进入云数据库 GaussDB信息页面。
场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数： 1 2 3 4 5
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
力，作为库存查询服务数据库，分流主库查询负载： 内核支持1主+2备+n读的高可用架构，支持动态增删级联备只读节点。业务可根据需要规划n<=3个读节点（1个接纳外部业务接入，n-1提供高可用）。 网络资源通畅情况下，从主机复制日志延迟<5秒。 支持查询SQL执行时长小时级别。 须知：
场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天（间隔可在函数中调整）内被修改的所有表，可以使用如下封装函数： 1 2 3 4 5
场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数： 1 2 3 4 5
分页查询 语法如下： SELECT query_list FROM table_name [ LIMIT { [offset,] count | ALL } ] offset ：表示从第几行向后开始。 count：表示向后查询几条数据。 ALL：表示向后查询所有的数据。 --建表并插入100条数据。
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