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Y Y 磁盘io带宽占用率（该指标只支持使用云硬盘的节点。）
因为concat函数的输出跟data type有关，生成执行计划时不能提前计算结果值，导致查询性能严重劣化。 使用下面表1 时间相关的宏替换now函数来获取当前时间。因为now函数生成的执行计划无法下推，导致查询性能严重劣化。
这样极大简化了主表与线外存储表间的映射关系，有效的提升了数据写入与查询的性能。 父主题： Enhanced Toast
随着业务运行，业务申请新的共享缓存used_shared_memory增加，统计恢复正常，期间对性能无影响。 表1 GS_RESPLAN_PDB_METRIC字段 名称 类型 描述 plan_name text 采集结束时生效的资源计划的名称。
多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 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。
批量查询 此示例主要使用setFetchSize调整客户端内存使用，原理是通过数据库游标来分批获取服务端数据，但会加大网络交互，可能会损失部分性能。由于游标事务内有效，故需要先关闭自动提交事务，最后执行手动提交事务。
批量查询 此示例主要使用setFetchSize调整客户端内存使用，原理是通过数据库游标来分批获取服务端数据，但会加大网络交互，可能会损失部分性能。由于游标事务内有效，故需要先关闭自动提交事务，最后执行手动提交事务。
根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例
根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例
告警场景 目前支持对以下7种导致性能问题的场景上报告警。 单列统计信息未收集 如果存在单列统计信息未收集，则上报相关告警。调优方法可以参考更新统计信息和统计信息调优。
告警场景 目前支持对以下7种导致性能问题的场景上报告警。 多列/单列统计信息未收集 如果存在单列或者多列统计信息未收集，则上报相关告警。
告警场景 目前支持对以下7种导致性能问题的场景上报告警。 多列/单列统计信息未收集 如果存在单列或者多列统计信息未收集，则上报相关告警。
根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例
随着业务运行，业务申请新的共享缓存used_shared_memory增加，统计恢复正常，期间对性能无影响。 表1 GS_RESPLAN_PDB_INFO字段 名称 类型 描述 plan_name text 正在生效的资源计划的名称。
Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、scan方法，指定结果行数，等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。
Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、scan方法，指定结果行数，等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。
所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。 以TPCH Q1为例，使用行执行引擎时，扫描算子的执行时间为405210ms，聚集操作的执行时间为2618964ms。
所以查询转换为向量化执行后，性能是否提升，取决于查询转换为向量化之后获得的性能提升能否高于转换产生的性能开销。 以TPCH Q1为例，使用行执行引擎时，扫描算子的执行时间为405210ms，聚集操作的执行时间为2618964ms。
Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的方法，用户可以通过指定join顺序，join、scan方法，指定结果行数，等多种方法来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。
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。
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