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缓存在内存中，以提高查询性能。当GaussDB执行一个查询语句时，它会将查询结果存储在一个临时表中，然后使用WorkTable Scan来扫描这个临时表，以获取查询结果。WorkTable Scan的优点是可以减少磁盘I/O操作，提高查询性能。但是，它也有一些缺点，比如会消耗大量
更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于
Tid Scan 算子说明 行号扫描，该算子主要利用行号（ctid）过滤元组并返回。ASTORE场景下，数据按行存储在HEAP PAGE中，在B-tree 索引中除了存储字段的value，还会存储对应的行号，因此GaussDB中支持通过行号进行快速检索。 行号的写法为： （pag
一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南
一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南
等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于
Parser优化。 printtup优化。 通信性能优化。 索引扫描算子优化。 谓词优化。 子查询优化。 基础算子底噪消除。 索引优化。 基础算子性能提升：TPCH端到端性能较之前提升20%，其中TPCH较之前提升40%（包括全表扫描算子、表达式、聚集算子）。 SQL M*语法兼容 兼容如下M*特性：
一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南
Foreign Scan 算子说明 在GaussDB中，Foreign Scan是一种用于访问外部数据源的扫描器。它可以将外部数据源中的数据作为关系型数据库中的表来处理，从而实现对外部数据源的查询和操作。在GaussDB中，Foreign Scan可以通过扩展API来实现。用户可
Values Scan 算子说明 读取 VALUES 子句中指定的值列表，并将其作为一组虚拟行返回给查询计划器。这些虚拟行可以被其他扫描器或操作符使用，例如 HashJoin 或 MergeJoin。 典型场景 该算子提供了一种快速且简便的方法来指定一组值，无需从表中读取数据。这
1）或者insert中仅有一个VALUES子句，从而控制流程是否可以提前返回，不需要进行后续操作。 典型场景 Result节点用于优化常量条件表达式的查询，条件表达不依赖于扫描的数据，比如：select * from t1 where 1 > 2。 当SELECT中没有FROM子句或者INSERT语句中只有一个V
更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于
当对分区表进行全局排序时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描，然后进行Sort排序操作，这样难以利用数据分区分治的算法思想进行全局排序，假如ORDER BY排序列包含索引，本身局部有序的前提条件则无
等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于
当对分区表进行全局排序时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort排序操作，这样难以利用数据分区分治的算法思想进行全局排序，假如ORDER BY排序列包含索引，本身局部有序的前提条件则无法
Scan的分区表，不可省略。 partitionwisescan 使用Partition-wise Scan对分区表进行并发扫描。 partitionwisescan只支持SMP场景下的分区表的扫描，支持SeqScan、IndexScan、IndexonlyScan、ImcvScan。 示例 --创建分区表。
重分布函数 以下函数为重分布期间gs_redis工具所用的系统函数，用户不要主动调用： pg_get_redis_rel_end_ctid(text, name, int, int) pg_get_redis_rel_start_ctid(text, name, int, int)
合并连接（Merge Join）是一种高效的连接方法，它依赖于排序操作。在进行合并连接时，GaussDB会对两个表的连接字段进行排序，然后同步扫描两个表，寻找匹配的行。 Merge Join的时间复杂度为O(n+m), 其中n和m分别代表两个表的行数。然而，如果需要排序操作，这个排序
synchronize_seqscans 参数说明：控制并行执行的序列扫描是否相互同步。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示扫描可能从表的中间开始，然后选择“环绕”方式来覆盖所有的行，目的是与已在执行的扫描保持同步。这种同步机制可以提高并行序列扫描的性能，但可能导致没有ORDER BY的查询返回乱序结果。
指定是否使用partition-wise scan优化的hint 在SMP场景下，对于分区表的并发扫描方式分为两种： 每个线程会遍历所有分区，但是只读取分区的一部分数据，线程之间读取的数据没有交集，所有线程读取的数据合并后是分区的全部数据。 每个线程只和一部分分区绑定，线程之间绑
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