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COLLECT STATISTICS 在Teradata中，COLLECT STAT采集优化器统计信息，用于查询性能。DWS使用ANALYZE语句来替代COLLECT STAT。 详情请参见ANALYZE。
公测 逻辑集群管理 2 8.1.0内核版本上线 优化和解决以下问题： Cost代价估算优化。 Analyze强化，支持临时表，支持单事务操作。 向量化引擎性能提升。 分区剪枝优化，当前分区剪枝只能针对常量进行，而对于需要计算的变量不能剪枝，针对此问题进行优化。
在Windows操作系统中，您可以访问JDK官网网站，下载符合操作系统版本的JDK，并根据指导进行安装。 登录GaussDB(DWS)管理控制台。在左侧导航栏中，单击“管理 > 连接客户端”，进入“下载客户端和驱动”页面。
在GaussDB(DWS)中使用ANALYZE来收集优化器统计信息，这些统计信息将用于查询性能。
快照参数配置 快照参数配置可以指定创建快照和快照恢复的参数信息，以便对快照功能进行优化调整。 该功能仅8.2.0及以上集群版本支持（对于8.2.0之前的集群版本，仅支持个别参数的配置）。 配置参数后该集群所有的快照、恢复都将以所配置的参数下发命令。
dws-connector-flink为GaussDB(DWS)团队自研工具，后续将根据GaussDB(DWS)数据库持续优化。 dws-flink-connector的DWS-Connector只支持单并发查询存量数据，暂不支持并行读取。
如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。 加工RoaringBitmap 访问Maven下载开源的RoaringBitmap的jar包，推荐下载0.9.15版本。
如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。 加工RoaringBitmap 访问Maven下载开源的RoaringBitmap的jar包，推荐下载0.9.15版本。
生成计划如下所示： 从优化后的计划可以看出：①对于Hash Agg，由于其重分布存在倾斜，所以优化为双层Agg；②对于Hash Join，同样由于其重分布存在倾斜，所以优化为采用新的重分布算子。
在搜索、视频、门户网站中，根据用户关注的热点，推送不同的内容。 这些业务场景都有一些共同的特点： 数据量庞大，运算量极大。 用户规模庞大，标签多，字段多，占用存储空间也多。 圈选的特征条件多样化，很难找到固定索引，如果每个字段一个索引，存储空间又会暴增。
在搜索、视频、门户网站中，根据用户关注的热点，推送不同的内容。 这些业务场景都有一些共同的特点： 数据量庞大，运算量极大。 用户规模庞大，标签多，字段多，占用存储空间也多。 圈选的特征条件多样化，很难找到固定索引，如果每个字段一个索引，存储空间又会暴增。
它负责提供外部应用接口、优化全局执行计划、向Datanode分发执行计划，以及汇总、处理执行结果。CN是外部应用的接口，CN的并发能力直接决定了业务的并发度。 单CN的并发能力受如下几个参数控制： max_connections：允许和数据库连接的最大并发连接数。
高CPU系统性能调优方案 如果当前集群CPU负载较高，可参考如下步骤进行优化： 检查当前集群业务是否占用CPU过高。 登录GaussDB(DWS)管理控制台。
优化行列存压缩机制，DSC工具迁移时会根据GaussDB(DWS)的特性进行相应适配。 压缩参数 : table.compress.mode创建新表时，需要在CREATE TABLE语句中指定关键字COMPRESS，这样，当对该表进行批量插入时就会触发压缩特性。
GaussDB(DWS)利用多节点的规模和资源并使用各种优化法（列存，向量引擎，分布式框架等），专注于联机分析处理（OLAP），为传统数据库对大型数据集的分析及报告工作负荷提供了数量级改善。
特别的，对于查询解析，优化阶段的状态信息则无法监控。
针对执行时长超过30分钟的语句，建议进行优化。 尽量避免出现执行时长超过2小时的业务，避免长事务、长持锁等影响。 更多开发设计规范参见总体开发设计规范。 事务的概念 事务指一个操作，由多个步骤组成，要么全部成功，要么全部失败。
预备语句是服务端的对象，可以用于优化性能。在执行PREPARE语句的时候，指定的查询被解析、分析、重写。当随后发出EXECUTE语句的时候，预备语句被规划和执行。这种设计避免了重复解析、分析工作。
针对执行时长超过30分钟的语句，建议进行优化。 尽量避免出现执行时长超过2小时的业务，避免长事务、长持锁等影响。 更多开发设计规范参见总体开发设计规范。 事务的概念 事务指一个操作，由多个步骤组成，要么全部成功，要么全部失败。
预备语句是服务端的对象，可以用于优化性能。在执行PREPARE语句的时候，指定的查询被解析、分析、重写。当随后发出EXECUTE语句的时候，预备语句被规划和执行。这种设计避免了重复解析、分析工作。
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