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分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL
PGXC_DEADLOCK PGXC_DEADLOCK视图获取导致分布式死锁产生的锁等待信息。 目前，PGXC_DEADLOCK视图只收集locktype为relation、partition、page、tuple和transactionid的锁等待信息。 表1 PGXC_DEADLOCK字段
objects 专属分布式存储池列表对象。 count Integer 专属分布式存储池数量。 表3 DssPool 参数 参数类型 描述 id String 专属分布式存储池ID。 name String 专属分布式存储池名称。 type String 专属分布式存储池的存储类型。
如何调整GaussDB(DWS)分布列？ 在数据仓库类型的数据库中，大表的分布列选择对于数据库和语句查询性能都有至关重要的影响。 如果表的分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。对于Hash分表策略，存
超过996列的表，表重分布期间不支持UPDATE和DELETE语句，更新删除语句会报错，但允许执行SELECT/INSERT语句。 整个重分布过程中不支持创建、删除或修改Database对象和Tablespace对象。 重分布过程是以表为单位执行，如果用户执行交换分区，分区表和待交换的非分区表有一个完成
目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式执行计划：指CN对查询语句进行编译和优化，生成计划树
目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式执行计划：指CN对查询语句进行编译和优化，生成计划树
目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式执行计划：指CN对查询语句进行编译和优化，生成计划树
15 约束限制 确保VPC、ECS、OBS、Kafka、DLI和DWS服务在同一个区域内，例如华北-北京四。 确保Kafka、DLI、DWS网络互通。本实践将Kafka和DWS创建在同一个区域和虚拟私有云下，同时在Kafka和DWS的安全组中放通了DLI的队列所在网段，确保网络互通。
智能分布列推荐 背景信息 智能分布列推荐是应用于分布式数据库系统中的一项重要功能，旨在帮助用户优化数据存储和查询性能。即通过分析历史查询日志，为用户的数据表自动推荐最佳的分布列，以便在分布式数据库系统中实现数据的高效分片和存储，并提升查询性能。 如果当前控制台界面不支持该功能，请联系技术支持人员。
PGXC_DEADLOCK PGXC_DEADLOCK视图获取导致分布式死锁产生的锁等待信息。 目前，PGXC_DEADLOCK视图只收集locktype为relation、partition、page、tuple和transactionid的锁等待信息。 表1 PGXC_DEADLOCK字段
PGXC_DEADLOCK PGXC_DEADLOCK视图获取导致分布式死锁产生的锁等待信息。 目前，PGXC_DEADLOCK视图只收集locktype为relation、partition、page、tuple和transactionid的锁等待信息。 表1 PGXC_DEADLOCK字段
力需求和资源负荷情况调整计算和存储资源配置，以达到性能最优和降低成本的目的。 一般分布式架构软件弹性伸缩都涉及如下几个维度： Scale Out（即横向扩展，向外扩展） Scale out代表分布式计算的能力，通过在原有系统上增加节点来扩展存储能力和计算能力。对于DWS数仓来说就
查看重分布详情 在“重分布详情”页面可以查看到当前集群的重分布模式、重分布进度、数据表重分布详情等监控信息，可以对重分布进行暂停和恢复，重分布暂停状态可设置重分布优先级，修改重分布并发数等操作。 查看重分布详情功能8.1.1.200及以上集群版本支持，其中数据表重分布进度详情仅8
enable_fast_query_shipping 参数说明：控制查询优化器是否使用分布式框架。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示执行计划在CN和DN上各自生成。 off表示使用分布式框架，即执行计划在CN上生成，然后发送到DN中执行。 默认值：on enable_trigger_shipping
transaction>, hold lockmode (null). 这是由于分布式锁导致的，两个DN节点都锁住了自己的数据块，然后又在等待对方的数据块，所以导致锁超时。 这种行为是两阶段锁的特性，分布式情况下都会面临这样的问题。 处理方法 建议对单表执行MERGE，将并发操作改为串行。
function 'PGXC_POOL_CONNECTION_STATUS' in distributed query. 解决方案：请使用不与分布式表连接的简单查询。 level： ERROR 父主题： 通信
huffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用
huffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用
huffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，用
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