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EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，影响计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，影响计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：
JDBC配置 目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。
UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查，能够自主鉴别旧版本元组并进行回收，同时索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）的概率大大提升。 在索引插入操作之外，增加了索引删除操作，用于对被删除或修改的元组对应的索引元组进行标记。
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 + Limit操作。如果分区是索引扫描，可以先对每个分区进行Limit操作，求出min/max值，最后在分区表上做Sort + Limit操作。这样
UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查，能够自主鉴别旧版本元组并进行回收，同时索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）的概率大大提升。 在索引插入操作之外，增加了索引删除操作，用于对被删除或修改的元组对应的索引元组进行标记。
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 + Limit操作。如果分区是索引扫描，可以先对每个分区进行Limit操作，计算Max/Min值，最后在分区表上做Sort + Limit操作。这样
JDBC配置 目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。 连接参数 【关注】第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。
JDBC配置 目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。
JDBC配置 目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。 连接参数 【关注】第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。
目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。JDBC相关操作请参见基于JDBC开发。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。
Scan是GaussDB中的一种查询优化技术，它可以通过只扫描索引而不需要访问表数据来提高查询性能。在执行查询时，如果查询条件只涉及到表的某个索引列，就可以使用Index Only Scan来优化查询。Index Only Scan会直接扫描索引，从而减少了I/O操作和CPU开销，提高了查询性能。
使用gs_loader工具导入数据 操作场景 对于copy to导出的文件，可以使用gs_loader工具进行数据导入。gs_loader将控制文件支持的语法转换为\COPY语法，然后利用已有的\COPY功能，做主要数据导入工作，同时gs_loader将\COPY结果记录到日志中。
目前，GaussDB相关的第三方工具都是通过JDBC进行连接的，此部分将介绍工具配置时的注意事项。JDBC相关操作请参见基于JDBC开发。 连接参数 第三方工具通过JDBC连接GaussDB时，JDBC向GaussDB发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。
可以避免数据倾斜。 【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。通
使用流式解码实现数据逻辑复制 第三方复制工具通过流式逻辑解码从GaussDB抽取逻辑日志后到对端数据库回放。对于使用JDBC连接数据库的复制工具，具体代码请参考《开发指南》中“应用程序开发教程 > 基于JDBC开发 > 示例：逻辑复制代码示例”章节。 父主题： 逻辑解码
使用流式解码实现数据逻辑复制 第三方复制工具通过流式逻辑解码从GaussDB抽取逻辑日志后到对端数据库回放。对于使用JDBC连接数据库的复制工具，具体代码请参考《开发指南》中“应用程序开发教程 > 基于JDBC开发 > 示例：逻辑复制代码示例”章节。 父主题： 逻辑解码
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