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器性能及分析数据库所用的查询路径，并找出最拥挤，开销最高和运行最慢的节点。 图形化执行计划展示了SQL语句所引用的表是如何被扫描的（普通顺序扫描和索引扫描）。 SQL语句的执行开销取决于其运行时长（可使用任意开销单位度量，但是通常以磁盘中每页的抓取数计算。） Costliest：“Self
为金融、教育、移动互联网、O2O（Online to Offline）等行业提供强大的商业决策分析支持。 优势 数据迁移 多数据源，高效批量、实时数据导入。 高性能 PB级数据低成本的存储与万亿级数据关联分析秒级响应。 实时 业务数据流实时整合，及时对经营决策进行优化与调整。 图3
有访问特定索引的统计信息。 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，很难将独立对行抓取与特定索引进行组合， 因此，一个位图扫描增加pg_stat_all_indexes.idx_
有访问特定索引的统计信息。 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，很难将独立对行抓取与特定索引进行组合， 因此，一个位图扫描增加pg_stat_all_indexes.idx_
空间减少97%，所以在需要多次插入小批量数据前应该先开启delta表，等到确定接下来没有小批量数据导入了再关闭。 delta表就是列存表附带的行存表，那么将数据插入delta表后将失去列存表的高压缩比等优势，正常情况下使用列存表的场景都是大批量数据导入，所以默认关闭delta表，
某业务SQL总执行时间2.519s，其中Scan占了2.516s，同时该表的扫描最终只扫描到0条符合条件数据，过滤了20480条数据，即总共扫描了20480+0条数据却消耗了2s+，扫描时间与扫描数据量严重不符，此现象可判断为由于脏数据多从而影响扫描和I/O效率。 查看表脏页率为99%，VACUUM FULL后性能优化到100ms左右。
在表字段使用到sequence时，其next_value首先从本节点预先获取缓存下来的值中获取，如果用完了则请求GTM服务再次获取，在大批量数据新增时，如果cache数量过少，会不断请求GTM，多个节点大批量请求会导致GTM压力过大，容易造成崩溃或阻塞，所以建议新建sequence时指定cache值大于100。
| { HASH ( column_name [,...] ) } } ]; 参照前面章节中的办法向目标表中导入小批量数据。 对于单个数据源文件，在导入时，可通过均匀切割，导入部分切割后的数据源文件来验证数据倾斜性。 检验数据倾斜性。命令中的table_name
如果出现数据加载错误，请参见处理导入错误，并重新执行数据导入。 如果执行过程中出现数据加载错误，则数据全部导入失败，没有数据导入至目标表中。 编写批处理任务脚本，实现并发批量导入数据。并发量视机器资源使用情况而定。可通过几个表测试，监控资源利用率，根据结果提高或减少并发量。常用资源监控命令有：内存和CPU监控t
存储位置 适用场景 行存表/临时表/列存索引 本地，无压缩 点查、实时小批量入库、频繁更新。 列存表2.0 本地，有压缩 批量入库、查询、实时小批量入库、点查、更新。 列存表3.0 OBS，有压缩 批量入库、查询、低频批量更新。 EVS存储内容：行存、列存元数据(min/max)、 索引
HStore表上的单条Delete操作，会往Delta中插入一条type是D的记录，同时在更新内存更新链用于管理并发。 HStore表上的批量Delete操作，对于每个CU上的连续delete，会插入一条type是D的记录。 对于并发delete场景， 传统列存储格式由于同时操作相同CU时会阻塞所以并发性能较差，
HStore表上的单条Delete操作，会往Delta中插入一条type是D的记录，同时在更新内存更新链用于管理并发。 HStore表上的批量Delete操作，对于每个CU上的连续delete，会插入一条type是D的记录。 对于并发delete场景， 传统列存储格式由于同时操作相同CU时会阻塞所以并发性能较差，
enable_partition_dynamic_pruning 参数说明：分区表扫描是否支持动态剪枝。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示分区表扫描开启动态剪枝。 off表示分区表扫描关闭动态剪枝。 默认值：on max_user_defined_exception
GAUSS-00891 -- GAUSS-00900 GAUSS-00891: "source partitions must be at least two partitions" SQLSTATE: XX000 错误原因：MergePartition操作时，检测到原始分区数目
这种访问方式是否支持通过索引字段值的命令扫描排序。 amcanorderbyop boolean - 这种访问方式是否支持通过索引字段上操作符的结果的命令扫描排序。 amcanbackward boolean - 访问方式是否支持向后扫描。 amcanunique boolean
这种访问方式是否支持通过索引字段值的命令扫描排序。 amcanorderbyop boolean - 这种访问方式是否支持通过索引字段上操作符的结果的命令扫描排序。 amcanbackward boolean - 访问方式是否支持向后扫描。 amcanunique boolean
Scan：按照表的记录的排列顺序从头到尾依次检索扫描，每次扫描要取到所有的记录。这也是最简单最基础的扫表方式，扫描的代价比较大。 Index Scan：对于指定的查询，先扫描一遍索引，从索引中找到符合要求的记录的位置（指针），再定位到表中具体的Page去获取，即先走索引，再读表数据。 因此，根据两种扫描方式的特点可知，多数情况下，Index
GaussDB(DWS)算子可分为：扫描算子、控制算子、物化算子、连接算子、其他算子等。 扫描算子 扫描算子用来扫描表中的数据，每次获取一条元组作为上层节点的输入， 存在于查询计划树的叶子节点，它不仅可以扫描表，还可以扫描函数的结果集、链表结构、子查询结果集。常见的扫描算子如下表所示： 表1 扫描算子 算子
compress.mode 创建新表时，需要在CREATE TABLE语句中指定关键字COMPRESS，这样，当对该表进行批量插入时就会触发压缩特性。该特性会在页范围内扫描所有元组数据，生成字典、压缩元组数据并进行存储。指定关键字NOCOMPRESS则不对表进行压缩。 COMPRESS NOCOMPRESS
压缩表。 列存 DML增删改：INSERT批量导入场景（单次单分区入库量接近或大于6w*DN数） DML查询：统计分析类查询 (group，join的数据量大的场景) DML增删改：UPDATE/DELETE多的场景、INSERT小批量插入的场景。 DML查询：高并发的点查询。 规则2
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