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JDBC配置 目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。JDBC相关操作请参见基于JDBC开发。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDB
指定了ugin_trgm_ops的索引键，只有LIKE条件匹配时可以进行索引扫描。 ugin_trgm_ops提取索引键时将每3字符作为一个分词，若索引扫描条件提取的分词少于3个字符时，索引扫描时无法定位到具体的索引键，会扫描所有的索引键。例如：“col LIKE '%ab%'”。 索引键数量不得超过1，索引键不支持NULLS
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
动执行语句，刷新物化视图在一段时间内的增量数据。与全量创建物化视图的不同在于目前增量物化视图所支持场景较小。目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
动执行语句，刷新物化视图在一段时间内的增量数据。与全量创建物化视图的不同在于目前增量物化视图所支持场景较小。目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
rows=1000 loops=1) Total runtime: 23.716 ms (7 rows) 优化分析 分析执行计划可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示： 1 2 3 SELECT * SELECT * FROM
PG_PROC.proname “（重新）开始索引扫描”函数。 amendscan regproc PG_PROC.proname “索引扫描后清理” 函数。 ammarkpos regproc PG_PROC.proname “标记当前扫描位置”函数。 amrestrpos regproc
PG_PROC.proname “（重新）开始索引扫描”函数。 amendscan regproc PG_PROC.proname “索引扫描后清理” 函数。 ammarkpos regproc PG_PROC.proname “标记当前扫描位置”函数。 amrestrpos regproc
表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read bigint 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan bigint 该表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch bigint 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins bigint
表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read bigint 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan bigint 该表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch bigint 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins bigint
seq_scan numeric 此表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read numeric 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan numeric 此表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch numeric 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins numeric
表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read bigint 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan bigint 该表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch bigint 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins bigint
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