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ora_hash(expression,[seed]) 描述：用于计算给定表达式的哈希值。expression:可输入的类型覆盖字符串，时间类型，数字类型，根据expression进行计算哈希值。seed:可选参数，一个int8值，可以对同一个输入值返回不同的结果, 用于计算带随机数的hash值。 返回类型：int8类型的哈希值。
建的，它只有一个文本字段，且只有一行，用于保存表达式计算结果。任何用户都可以访问它。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS schema下。 表1 SYS_DUMMY字段 名称 类型 描述 dummy text 表达式计算结果。 父主题： 系统视图
bucketchar 描述：计算入参的哈希值。 参数：char, integer 返回值类型：integer bucketdate 描述：计算入参的哈希值。 参数：date, integer 返回值类型：integer bucketfloat4 描述：计算入参的哈希值。 参数：real
建的，它只有一个文本字段，且只有一行，用于保存表达式计算结果。任何用户都可以访问它。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS schema下。 表1 SYS_DUMMY字段 名称 类型 描述 dummy text 表达式计算结果。 父主题： 系统视图
建的，它只有一个文本字段，且只有一行，用于保存表达式计算结果。任何用户都可以访问它。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS schema下。 表1 SYS_DUMMY字段 名称 类型 描述 dummy text 表达式计算结果。 父主题： 其他系统视图
建的，它只有一个文本字段，且只有一行，用于保存表达式计算结果。任何用户都可以访问它。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS schema下。 表1 SYS_DUMMY字段 名称 类型 描述 dummy text 表达式计算结果。 父主题： 系统视图
FLOAT[(p)] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 DEC[(p[,s])] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 INTEGER[(p[,s])] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 布尔类型 布尔类型 BOOLEAN 1 字符类型 字符类型
每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算 NUMBER 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算 序列整型 SMALLSERIAL 2 SERIAL 4 BIGSERIAL 8 LARGESERIAL 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算 浮点类型 FLOAT4 4 DOUBLE
每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 NUMBER 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 序列整型 SMALLSERIAL 2 SERIAL 4 BIGSERIAL 8 LARGESERIAL 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 浮点类型 FLOAT4 4
一个文本字段，且只有一行，用于保存表达式计算结果。任何用户都可以访问它。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS schema下。具体字段信息如表1所示。 表1 SYS_DUMMY字段 名称 类型 描述 dummy text 表达式计算结果。 父主题： 其他系统视图
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。这样分区表上做Sort时，由于每个分区已经获取Max/Min值，所以Sor
每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 NUMBER 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 序列整型 SMALLSERIAL 2 SERIAL 4 BIGSERIAL 8 LARGESERIAL 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 浮点类型 FLOAT4 4
上可以看出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq
示例：在UNION的CREATE TABLE AS场景中，GaussDB对于整型的CONST节点，取该整型的默认max_length，MySQL根据实际值计算max_length。 -- GaussDB场景 m_db=# CREATE TABLE test_int AS SELECT 1234567
上可以看出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算倾斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的倾斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq
FLOAT[(p)] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算 DEC[(p[,s])] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算 INTEGER[(p[,s])] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算 布尔类型 布尔类型 BOOLEAN 1 字符类型 字符类型
FLOAT[(p)] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 DEC[(p[,s])] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 INTEGER[(p[,s])] 每4位十进制数占两个字节，小数点前后数字分别计算。 布尔类型 布尔类型 BOOLEAN 1 字符类型 字符类型
行某种类型查询的能力。通过对以上五类SQL查询进行计数，获得指定时刻的统计结果，经计算可以得到指定QPS等统计信息。例如，T1时刻，USER1的SELECT计数结果为X1，T2时刻为X2，则可计算得到该用户SELECT查询的QPS值为(X2-X1)\(T2-T1)。由此，可获得集
行某种类型查询的能力。通过对以上五类SQL查询进行计数，获得指定时刻的统计结果，经计算可以得到指定QPS等统计信息。例如，T1时刻，USER1的SELECT计数结果为X1，T2时刻为X2，则可计算得到该用户SELECT查询的QPS值为(X2-X1)\(T2-T1)。由此，可获得集
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。 父主题：
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