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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：
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：
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。
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
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。
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
--with-key=KEY 使用gsql对导入的加密文件进行解密。 须知： 对于本身就是shell命令中的关键字符如单引号（'）或双引号（"），Linux shell会检测输入的单引号（'）或双引号（"）是否匹配。如果不匹配，shell认为用户没有输入完毕，会一直等待用户输入，从而不会进入到gsql程序。
--with-key=KEY 使用gsql对导入的加密文件进行解密。 须知： 对于本身就是shell命令中的关键字符如单引号（'）或双引号（"），Linux shell会检测输入的单引号（'）或双引号（"）是否匹配。如果不匹配，shell认为用户没有输入完毕，会一直等待用户输入，从而不会进入到gsql程序。
此参数的更多信息详见GUC参数log_hostname。 数据库内核执行初始化语句较慢导致的性能问题。 此种情况定位较难，可以尝试使用Linux命令：strace。 strace gsql -U MyUserName -d gaussdb -h 127.0.0.1 -p 23508
不可达的DNS服务器，那么会导致数据库建立连接过程较慢。 数据库内核执行初始化语句较慢导致的性能问题。 此种情况定位较难，可以尝试使用Linux命令：strace。 strace gsql -U MyUserName -d gaussdb -h 127.0.0.1 -p 23508
适的分布列，可以避免数据倾斜。 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。 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
适的分布列，可以避免数据倾斜。 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。 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
用入门 > 连接数据库 > 使用gsql连接 ”章节中的“远程连接数据库”。 操作步骤 使用gsql连接到GaussDB服务器。 gsql工具使用-d参数指定目标数据库名、-U参数指定数据库用户名、-h参数指定主机名、-p参数指定端口号信息。 若未指定数据库名称，则使用初始化时默
库使用入门 > 连接数据库 > 使用gsql连接 > 远程连接数据库”章节。 操作步骤 使用gsql连接到GaussDB服务器。 gsql工具使用-d参数指定目标数据库名、-U参数指定数据库用户名、-h参数指定主机名、-p参数指定端口号信息。 若未指定数据库名称，则使用初始化时默
出所有数据库相关信息工具，它可以导出集群数据库的所有数据，包括默认数据库postgres的数据、自定义数据库的数据、以及集群所有数据库公共的全局对象。 gs_dumpall工具在进行数据导出时，其他用户可以访问集群数据库（读或写）。 gs_dumpall工具支持导出完整一致的数据
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