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特性支持场景 并行查询支持以下场景： 支持全表扫描、索引扫描、索引范围扫描、索引逆序扫描、索引点查询、索引下推等。 支持单表查询、多表JOIN、视图view、子查询，部分CTE查询等。
Backward Index Scan Backward Index Scan为反向索引扫描，可以通过反向扫描索引的方式消除排序，由于反向扫描与其他一些特性（例如: Index Condition Pushdown（ICP））不兼容，导致优化器选择Backward Index Scan
Backward Index Scan Backward Index Scan为反向索引扫描，可以通过反向扫描索引的方式消除排序，由于反向扫描与其他一些特性（例如: Index Condition Pushdown（ICP））不兼容，导致优化器选择Backward Index Scan
删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。 因为批量插入只需要远程请求一次数据库。
删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。 因为批量插入只需要远程请求一次数据库。
解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题，有可能是未对新增字段添加索引，数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此，提出如下建议恢复数据库性能。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。 父主题： 备份恢复
解决方案 因增加表字段而引起数据库出现性能问题，有可能是未对新增字段添加索引，数据量大导致消耗了大量的CPU资源。为此，提出如下建议恢复数据库性能。 添加对应索引、主键。 优化慢SQL语句。 父主题： 备份恢复
并行创建索引功能，目前支持的索引为Btree二级索引。 不支持主键索引、spatial index和fulltext index。
并行创建索引功能，目前支持的索引为Btree二级索引。 不支持主键索引、spatial index和fulltext index。
并行创建索引功能，目前支持的索引为Btree二级索引。 不支持主键索引、spatial index和fulltext index。
不支持NOT IN，以及无法使用索引的场景。 父主题： IN谓词转子查询
不支持NOT IN，以及无法使用索引的场景。 父主题： IN谓词转子查询
Digest Digest_text进行哈希计算得到的64字节的哈希字符串。 Digest_text SQL语句的特征。 Type Optimizer Hints中，Hint类型的取值为OPTIMIZER。
Digest Digest_text进行哈希计算得到的64字节的哈希字符串。 Digest_text SQL语句的特征。 Type Optimizer Hints中，Hint类型的取值为OPTIMIZER。
下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。
当查询二级索引需要访问主表列的时候，引擎层还会先返回表获取所有需要的列信息。对于OFFSET的P远大于LIMIT的N的时候，将会导致引擎层反馈大量的数据到SQL层处理。
当查询二级索引需要访问主表列的时候，引擎层还会先返回表获取所有需要的列信息。对于OFFSET的P远大于LIMIT的N的时候，将会导致引擎层反馈大量的数据到SQL层处理。
下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。
下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。
功能介绍 原理简介 TaurusDB支持将低频使用的Innodb引擎的表转存到OBS上，这些转存之后的表被称之为冷表。 图1 原理图 创建冷表 为了达到释放磁盘空间并且实现降低存储成本的目的，您可以将暂时不需要修改数据且磁盘空间占用较大的表转存为冷表，该表数据将存储在OBS上。
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