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Partition Iterator 算子说明 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够减小用户对表查询、变更等语句操作的影响范围；能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区
使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式
使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式
使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式
Nested Loop Join 算子说明 嵌套循环连接（Nested Loop Join）是最简单的连接方法，也是所有关系数据库系统中都会实现的连接操作。这种方法的基本思想是“把两个表中的数据两两比较，看是否满足连接条件”。 在GaussDB中，Nested Loop Join的工作原理是
使用SQL PATCH进行调优 SQL PATCH主要设计给DBA、运维人员及其他需要对SQL进行调优的角色使用，用户通过其他运维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式
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： （page_number
表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让用户对表查询、变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
Cte Scan 算子说明 CTE（Common Table Expression）是一种临时表达式，Cte Scan用于扫描CTE表达式生成的临时表。 在GaussDB中，可以通过使用with关键字来指定一个或多个CTE，然后在后续的查询中多次使用。 典型场景 当一个查询结果集需要在后续的查询中多次使用的时候
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。用户可以编写自己的扩展程序
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。这在测试或调试期间
WorkTable Scan 算子说明 WorkTable Scan是一种基于内存的查询优化技术，它可以将查询结果缓存在内存中，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
Result 算子说明 Result用于处理仅需要一次计算的条件表达式（2 > 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
表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让用户对表查询、变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
Merge Append 场景描述 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
表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变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
Merge Append 场景描述 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
表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变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
Merge Join 算子说明 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
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，线程之间绑定的分区没有交集
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