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漏洞修复策略 本服务感知漏洞后，会遵照华为云漏洞管理修补策略（参考华为云安全白皮书9.2章节）进行修补或规避，该章节会对重大漏洞进行公告。 对于其他漏洞，请参考内核版本发布记录，根据漏洞风险情况及时升级。 父主题： 产品发布说明
如何防止任意源连接GaussDB数据库 数据库开放EIP后，如果公网上的恶意人员获取到您的EIP DNS和数据库端口，那么便可尝试破解您的数据库并进行进一步破坏。因此，强烈建议您保护好EIP DNS、数据库端口、数据库账号和密码等信息，并通过云数据库GaussDB实例的安全组限定源IP，保障只允许可信源连接数据库。
scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或column的名称，但必须指定扫描对象的上级名称，比如扫描某列传入扫描对象为scheme_name.table_name
scan_classifier text) 描述：扫描目标数据，返回统计的扫描结果。 参数： scan_target：指定扫描对象，取值必须是schema、table或column的名称，但必须指定扫描对象的上级名称，比如扫描某列传入扫描对象为scheme_name.table_name
指定扫描并行度的Hint 功能描述 在并行的执行计划中，指定表扫描的并行度。 语法格式 scandop([@queryblock] table dop_num) 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处于的查询块Queryblock，可省略，表示在当前查询块生效。
指定扫描并行度的Hint 功能描述 在并行的执行计划中，指定表扫描的并行度。 语法格式 scandop([@queryblock] table dop_num) 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处的查询块Queryblock，可省略，表示在当前查询块生效。 t
引行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx
引行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx
行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合， 因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合， 因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.id
行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合， 因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合， 因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.id
引的统计。具体字段信息如表1所示。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中索引的输出可通过AND或OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx_t
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。 【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 【
长查询执行期间大量并发更新偶现写入性能下降 问题现象 执行全表扫描类型的长查询，扫描期间页面发生大量并发更新，部分DML写入性能较没有长查询时出现性能下降。 问题分析 对于全表扫描场景下的长查询（例如持续两小时以上），在扫描到某个页面前，该页面发生大量集中并发更新（例如十万次以上更新），后续扫描到该页面时，需要访问大量
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。 将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 减少需要扫描的数据
长查询执行期间大量并发更新偶现写入性能下降 问题现象 执行全表扫描类型的长查询，扫描期间页面发生大量并发更新，部分DML写入性能较没有长查询时出现性能下降。 问题分析 对于全表扫描场景下的长查询（例如持续两小时以上），在扫描到某个页面前，该页面发生大量集中并发更新（例如十万次以上更新），后续扫描到该页面时，需要访问大量
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。 将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 减少需要扫描的数据
引行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx
Scan算子是所有扫描算子中具有普适性的一种，这个算子本质上的原理为对表按某个方向（前向/后向）进行顺序扫描，然后返回符合筛选条件的所有行。 典型场景 表无索引，需要对表进行扫描操作。 表有索引，但需要对表大部分数据进行扫描操作。 示例 示例1：表无索引，需要对表进行扫描操作。 -- 数据准备。
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：
总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是
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