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CADE模式用于处理主表的所有索引表，当单独对索引表进行检测时，无需使用CASCADE模式。 对于主表的检测会同步检测主表的内部表，例如toast表等。 当提示索引表损坏时，建议使用reindex命令进行重建索引操作。 检测表分区的数据文件 {ANALYZE | ANALYSE}
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
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
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，这是计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
(9 rows) 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚
ai_watchdog_detection_times：已检测次数。 enable_self_healing：发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times：已检测到的OOM次数。 hang_detected_times：已检测到的hang次数。 enable_oom_det
obin的数据分布方式，但是使用约束较多（并行度设置，关闭FQS优化）一般不建议使用。 local_roundrobin hint只有在表扫描并行度为1的时候才会生效，建议和scandop hint一起使用。 父主题： 使用Plan Hint进行调优
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，这是计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
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：
要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
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：
准备源数据 操作场景 通常在将数据导入数据库前，即将入库的数据已经在相关主机上了。我们称这种保存着待入库数据的服务器为数据服务器。此时，只需检测以确认数据服务器和GaussDB集群能够正常通信，并查看和记录数据在数据服务器上的存放目录备用。根据导入作业的相关负载，检查服务器上有充足的内存、句柄、磁盘空间等系统资源。
在GaussDB中，并发执行的事务由于竞争资源会导致死锁。本节介绍的参数主要管理事务锁的机制。 deadlock_timeout 参数说明：设置死锁超时检测时间，以毫秒为单位。当申请的锁超过设定值时，系统会检查是否产生了死锁。该参数仅针对常规锁生效。 死锁的检查代价是比较高的，服务器不会在每次
热点key统计 分布式架构下，如果应用短时间内集中访问某一节点，会导致该节点资源使用过高，从而影响数据库正常运行。GaussDB提供的热点key快速检测功能可以用来快速定位是否有热点key以及热点key的分布来帮助定位问题。 enable_hotkeys_collection 参数说明：开
CREATE PROCEDURE 功能描述 创建一个新的存储过程。 注意事项 如果创建存储过程时参数或返回值带有精度，不进行精度检测。 创建存储过程时，存储过程定义中对表对象的操作建议都显示指定模式，否则可能会导致存储过程执行异常。 创建存储过程时，仅对CREATE的存储过程或P
在GaussDB中，并发执行的事务由于竞争资源会导致死锁。本节介绍的参数主要管理事务锁的机制。 deadlock_timeout 参数说明：设置死锁超时检测时间，以毫秒为单位。当申请的锁超过设定值时，系统会检查是否产生了死锁。该参数仅针对常规锁生效。 死锁的检查代价是比较高的，服务器不会在每次
在GaussDB中，并发执行的事务由于竞争资源会导致死锁。本节介绍的参数主要管理事务锁的机制。 deadlock_timeout 参数说明：设置死锁超时检测时间，以毫秒为单位。当申请的锁超过设定值时，系统会检查是否产生了死锁。该参数仅针对常规锁生效。 死锁的检查代价是比较高的，服务器不会在每次
CREATE PROCEDURE 功能描述 创建一个新的存储过程。 注意事项 如果创建存储过程时参数或返回值带有精度，不进行精度检测。 创建存储过程时，存储过程定义中对表对象的操作建议都显示指定模式，否则可能会导致存储过程执行异常。 创建存储过程时，仅对CREATE的存储过程或P
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