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可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分区剪枝是指对于分区表或分区索引来说，优化器可以自动从FROM和WHERE子句里根据分区键提取出需要扫描的分区，从而避免全表扫描，减少扫描的数据块，提高性能。 优化前
准备工具 迁移过程需准备的工具包括：PL/SQL Developer、Instant Client和DSC，下载地址参见表1 表1 准备工具 工具名 描述 下载地址 PL/SQL Developer Oracle可视化开发工具 PL/SQL Developer下载地址 Oracle
果填到每一行中。 通过查询筛选出的行的某些部分，窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能，所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行，并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。 注意事项 列存表目前只支持窗口函数rank(expression)和row_num
服务端工具 gs_dump gs_dumpall gs_restore gds_check gds_install gds_uninstall gds_ctl
BTEQ工具命令 GaussDB(DWS)提供了一系列gsql元命令，可以等价替换常用的BTEQ工具命令。常用BTEQ命令的转换行为如下： .QUIT | .EXIT | .RETURN 元命令\q [value]支持退出gsql程序，且可以通过value值指定退出码。.QUIT、
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
gds_uninstall 背景信息 gds_uninstall是用于批量卸载GDS的脚本工具。 注意事项 执行脚本前需设置环境变量，可参考《开发指南》中“导入数据>通过外表并行导入>安装配置和启动GDS”章节。 脚本需要在python 3环境下运行。 必须在root用户下执行脚本gds_uninstall。
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
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
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
gds_install 背景信息 gds_install是用于批量安装gds的脚本工具，可大大提高GDS部署效率。 注意事项 执行脚本前需设置环境变量，可参考《开发指南》中“导入数据>通过外表并行导入>安装配置和启动GDS”章节。 脚本需要在python 3环境下运行。 必须在r
gs_restore 背景信息 gs_restore是GaussDB(DWS)提供的针对gs_dump导出数据的导入工具。通过此工具可由gs_dump生成的导出文件进行导入。 主要功能包含： 导入到数据库 如果连接参数中指定了数据库，则数据将被导入到指定的数据库中。其中，并行导入必须指定连接的密码。
于导出数据库相关信息的工具，用户可以自定义导出一个数据库或其中的对象（模式、表、视图等）。支持导出的数据库可以是默认数据库postgres，也可以是自定义数据库。 gs_dump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_dump工具支持导出完整一致的数据
执行修复，打印详细信息，并存入日志： gds_check -t fix --host 192.168.1.100 --detail 父主题： 服务端工具
gds_ctl 背景信息 gds_ctl是一个批量控制GDS启停的脚本工具，一次执行可以在多个节点上启动/停止相同端口的GDS服务进程，并在启动时为每一个进程设置看护程序，用于看护GDS进程。 注意事项 执行脚本前需切换到GDS用户，必须在普通用户下执行脚本gds_ctl。 脚本需要在python
tb_motor_vehicle列存表的分区扫描上。 已确认该表的分区键为createtime，而涉及的SQL中无任何createtime的筛选和过滤条件，基本可以确认是由于慢SQL的计划没有走分区剪枝，导致了全表扫描，对于185亿条数据量的表，全表扫描性能会很差。 处理方法 在慢SQL的
业务查询有明显的区间范围特征。 查询数据可落到区间范围指定的分区内，这样才能通过分区剪枝，只扫描查询需要的分区，从而提升数据扫描效率，降低数据扫描的IO开销。 表数据量比较大。 小表扫描本身耗时不大，分区表的性能收益不明显，因此只建议对大表采取分区策略。列存储模式下因为每个列是单
业务查询有明显的区间范围特征。 查询数据可落到区间范围指定的分区内，这样才能通过分区剪枝，只扫描查询需要的分区，从而提升数据扫描效率，降低数据扫描的IO开销。 表数据量比较大。 小表扫描本身耗时不大，分区表的性能收益不明显，因此只建议对大表采取分区策略。列存储模式下因为每个列是单
使用命令行工具连接GaussDB(DWS)集群 下载客户端 使用Linux gsql客户端连接集群 使用Windows gsql客户端连接集群 使用SSL进行安全的TCP/IP连接 父主题： 连接GaussDB(DWS)集群
业务查询有明显的区间范围特征。 查询数据可落到区间范围指定的分区内，这样才能通过分区剪枝，只扫描查询需要的分区，从而提升数据扫描效率，降低数据扫描的IO开销。 表数据量比较大。 小表扫描本身耗时不大，分区表的性能收益不明显，因此只建议对大表采取分区策略。列存储模式下因为每个列是单
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