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时间范围过滤的列，指定为分区列。 点查返回数据量超过10W/dn的场景，索引扫描的性能提升有限，建议针对这种情况使用guc参数enable_seqscan对比测试，灵活选择。 参数说明 IF NOT EXISTS 指定IF NOT EXISTS时，若不存在同名表，则可以成功创建表。若已存在同名表
的关键字。GaussDB(DWS)数据库的关键字，具体请参见《SQL语法参考》中关键字章节。 security_admin 密码 密码复杂度要求如下： 密码长度为12～32个字符。 不能与用户名或倒序的用户名相同。 密码至少包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符四类中的三类，其中可输入的特殊字符为：(~
错误原因：由于删除/更新条件复杂，导致同一CU中的两行在删除/更新执行的时机间隔较长，使Tuple删除/更新锁冲突。 解决办法：调整删除/更新条件，降低执行的复杂度。 GAUSS-04266: "delete or update row conflict" SQLSTATE: XX000 错误原因：数据被多次删除/更新。
计划，其中Statistic关键字代表该倾斜优化来自于统计信息，除此之外还有Hint和Rule，分别代表倾斜优化来自于hint语句和规则。对比前面的计划可以看到，这里对于非倾斜数据和倾斜数据做了分别处理。对于s表中的非倾斜数据，依旧按照原有的方案，根据数据的hash值进行重分布；
ion对DwsClientException的扩展，包含写入异常的数据集合以及对应DwsClientException异常。 异常code对照： public enum ExceptionCode { /** * 无效参数 */ INVALID_CONFIG(1)
对用户表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。一般情况下分布列都是选择键值重复度小，数据分布比较均匀的列。 操作步骤 分析数据源特征，选择若干个键值重复度小，数据分布比较均匀的备选分布列。 从步骤1中选择一个备选分布列创建目标表。 1 2 3 4 5 6 7
v_sales_flow_details GROUP BY citycode ORDER BY SUM(paidamount) DESC; 各门店租售比和客流转化率对比分析 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SET current_schema='retail_data'; SELECT brandname
计划，其中Statistic关键字代表该倾斜优化来自于统计信息，除此之外还有Hint和Rule，分别代表倾斜优化来自于hint语句和规则。对比前面的计划可以看到，这里对于非倾斜数据和倾斜数据做了分别处理。对于s表中的非倾斜数据，依旧按照原有的方案，根据数据的hash值进行重分布；
避免update/delete长时间持有锁的sql在事务前面。 避免大事务 尽量将大事务拆分成多个小事务来处理，小事务缩短锁定资源的时间，发生冲突的几率也降低。 控制并发度 尽可能减少并发会话的数量，以减少冲突的几率。 父主题： 集群性能
ADD COLUMN 增加列、DROP COLUMN 删除列、SET TYPE 修改列、TRUNCATE 清空表数据。 Binlog表在线或者离线扩容期间会等待Binlog记录的消费，只有Binlog记录消费完毕才可以继续进行接下来的扩缩容步骤，默认等待时间为1小时，可通过g
因为并非所有的操作都能够检测，所以建议用户在此设置一个明确的值。 取值范围：整型，100~INT_MAX，单位为KB。 默认值：2MB 默认值2MB，这个值相对比较小，不容易导致系统崩溃。但是可能会因为该值较小，导致无法执行复杂的函数。 cstore_buffers 参数说明：设置列存和OBS、HD
+Random（100）。单位毫秒。 Long 100 binlogParallelNum 消费Binlog数据时线程数，只有任务并发度小于DWS集群DN数时，该参数才有效，即此时一个并发度会消费多个DN上的数据，所以可以考虑设置该参数。 Integer 3 connectionPoolSize JDBC连接池连接大小。
错误原因：集群负载太高导致内存不足，申请内存时，无法满足需求，则报该错误。 解决办法：确定内存占用较高的节点，排查业务，找到不下推的语法或函数，或降低客户端并发度。 父主题： GAUSS-04301 -- GAUSS-04400
bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。 父主题： SQL调优进阶
该算子处理第一条数据的开始时间。 duration bigint 该算子到结束时候总的执行时间(ms)。 query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。
该算子处理第一条数据的开始时间。 duration bigint 该算子到结束时候总的执行时间(ms)。 query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。
status text 当前算子的执行状态，包括finished和running。 query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。
统计信息收集策略 场景 特点 策略 流式增量加工 数据流式增量变化，无合理ANALYZE时机 开启动态采样，查询按需自动收集统计信息，且全局共享 在线批量加工 （数据湖） 数据加工与查询会并发，要求查询稳定 开启动态采样，或一个事务中完成数据加工和ANALYZE。 begin; truncate
status text 当前算子的执行状态，包括finished和running。 query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。
bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。 其他更多调优点，请参考典型SQL调优点。 父主题： 数据库管理
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