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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询（案例1）
执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。 优化后的SQL查询由两个等值join的子查询构成，而每个子查询都可以走更适合此场景的hashjoin。优化后的执行计划如下 优化后
key，在导入时会增加排序计算，会对导入性能产生影响。当排序完全在内存中进行时影响较小，如果无法在内存中完成排序时，会下盘写临时文件，这时就会产生较大的影响。 排序使用的内存通过GUC参数psort_work_mem来设置，可以设置较大的值来使用更大的内存进行排序。 排序的数据量是通过表的存储参数
支持（单机版不支持） 支持 备注1：存算分离表数据存储在OBS上，无需重分布，但是元数据和索引存储在本地，仍然需要进行重分布。存算分离表在重分布时，表只支持读，元数据的重分布时间一般比较短，但是，如果表上创建了索引，索引会影响重分布的性能，重分布完成时间与索引的数据量成正比关系，在此期间，表只支持读。
案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not
案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not
残留文件管理函数应用 使用步骤 调用pgxc_get_residualfiles()函数，获取存在残留文件的数据库名称。 分别进入确认有残留文件的数据库，调用pgxc_verify_residualfiles()函数，对当前数据库中记录的残留文件进行验证。 调用pgxc_rm_r
残留文件管理函数应用 使用步骤 调用pgxc_get_residualfiles()函数，获取存在残留文件的数据库名称。 分别进入确认有残留文件的数据库，调用pgxc_verify_residualfiles()函数，对当前数据库中记录的残留文件进行验证。 调用pgxc_rm_r
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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
数据在GaussDB(DWS)中是否安全？ 安全。在大数据时代，数据是用户的核心资产。公有云将继续秉承多年来向社会做出的“上不碰应用，下不碰数据”的承诺，保证用户核心资产的安全。这是对用户和社会的承诺，也是公有云及其伙伴商业成功的保障和基石。 数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统
案例：调整中间表存储方式 在GaussDB(DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别
件分别计算的2个选择率的值相乘来得到hashjoin条件的选择率，导致行数估算不准确，查询性能较差。所以需要将cost_param的bit1为1时，选择最小的选择率作为总的选择率估算行数比较准确，查询性能较好，优化后的计划如下图所示： 父主题： SQL调优案例
数据迁移 GaussDB(DWS)的OBS外表与GDS外表支持的数据格式有什么区别？ 数据如何存储到GaussDB(DWS)？ GaussDB(DWS)可以存储多少业务数据？ 如何使用GaussDB(DWS)的\copy导入导出？ 如何实现GaussDB(DWS)不同编码库之间数据容错导入
0 (8 rows) 插入数据不满足hll数据结构要求时报错场景 当用户给hll类型的字段插入数据的时候，必须保证插入的数据满足hll数据结构要求，如果解析后不满足就会报错。 例如： 插入数据'E\\1234'时，该数据不满足hll数据结构，不能解析成功因此失败报错。 1
案例：调整中间表存储方式 在GaussDB(DWS)中行存表使用行执行引擎，列存表使用列执行引擎。如果一个SQL语句涉及的表既有行存表又有列存表，系统会自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别
案例：调整局部聚簇键 局部聚簇 (Partial Cluster Key，简称PCK)，列存储下一种通过min/max稀疏索引实现基表快速扫描的索引技术。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。PCK适用于列存大表点查询加速。 优化前 创建一个
件分别计算的2个选择率的值相乘来得到hashjoin条件的选择率，导致行数估算不准确，查询性能较差。所以需要将cost_param的bit1为1时，选择最小的选择率作为总的选择率估算行数比较准确，查询性能较好，优化后的计划如下图所示： 父主题： SQL调优案例
rows) 如果用户在数据库安装的时候没有指定LC_COLLATE、LC_CTYPE参数，则LC_COLLATE、LC_CTYPE参数的默认值为C。 如果用户在创建数据库时没有指定LC_COLLATE、LC_CTYPE参数，则默认使用模板数据库的排序顺序及字符分类。 详细内容可参见CREATE
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