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Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息，指定配置参数的值等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 功能描述 Plan
GaussDB(DWS)数据库对象设计规则 GaussDB(DWS) Database和Schema设计规则 GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)字段设计规则 GaussDB(DWS)约束设计规则 GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 父主题： G
Plan Hint实际调优案例 本节以TPC-DS标准测试的Q24的部分语句为例，在1000X，24DN环境上，说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
GaussDB(DWS)在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6）
步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 在优化表结构前后，请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异： 数据加载时间。 表占用的存储空间大小。 查询性能。 本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响，即使您使用相同的集群配置，结果也会有所不同。
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现
GaussDB(DWS)表设计规则 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。
ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.x.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件（sql
ODBC包及依赖的库和头文件 从管理控制台下载ODBC的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 Linux下的ODBC包 从软件包中获取，包名为dws_8.1.x_odbc_driver_for_xxx_xxx.zip。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件（sql
GaussDB(DWS)字段设计规则 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。
GaussDB(DWS)视图和关联表设计规则 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，尽可能体现
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