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案例：改写SQL排除剪枝干扰 现象描述 某局点测试中：ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的字符串。
'), -11),'yyyymm') and substr(''20170222'',1 ,6 ); 测试结果显示此SQL的表Scan耗时长达135s。
答：脏读、幻读、不可重复读都是事务并发存在的问题。 脏读：A事务读取到B事务修改过但是没有提交的数据，B事务回滚。 幻读：在前后两个时间段内执行对同一个数据的读取，可能出现不一致的结果。 不可重复读：在同一事务中两次查询数据的内容不同。 父主题： FAQ
该视图只能查询主DN节点上的数据，备节点需要登录到备节点上后使用系统函数gs_wlm_respool_connection_info()查询并发数使用情况。
主要用于OM在线操作场景，不建议用户设置。 该参数属于SIGHUP类型参数，参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示开启。 off表示关闭。 默认值：off xloginsert_locks 参数说明：控制用于并发写预写式日志锁的个数。
主要用于OM在线操作场景，不建议用户设置。 该参数属于SIGHUP类型参数，参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示开启。 off表示关闭。 默认值：off xloginsert_locks 参数说明：控制用于并发写预写式日志锁的个数。
由于并行运行的任务数太多会消耗更多的系统资源，因此需要设置系统并发处理的任务数，当前并发的任务数达到job_queue_processes时，且此时又有任务到期，那么这些任务本次得不到执行而延期到下一轮询周期。
降低运维与查询的并发操作影响：降低DML语句、DDL语句并发场景的相互影响，在对一些大数据量以时间维度进行分区的场景下会明显受益。例如，新数据分区进行入库、实时点查操作，老数据分区进行数据清洗、分区合并等运维性质操作。
设置不当的风险与影响：只影响同时并发进行异步回滚的最大线程数，设置过小可能会导致异步回滚速度慢，在系统中存在大量需要异步回滚的事务时，极低概率会影响 undo 回收的速度。
案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。
由于并行运行的任务数太多会消耗更多的系统资源，因此需要设置系统并发处理的任务数，当前并发的任务数达到job_queue_processes时，且此时又有任务到期，那么这些任务本次得不到执行而延期到下一轮询周期。
由于并行运行的任务数太多会消耗更多的系统资源，因此需要设置系统并发处理的任务数，当前并发的任务数达到job_queue_processes时，且此时又有任务到期，那么这些任务本次得不到执行而延期到下一轮询周期。
降低运维与查询的并发操作影响：降低DML语句、DDL语句并发场景的相互影响，在对一些大数据量以时间维度进行分区的场景下会明显受益。例如，新数据分区进行入库、实时点查操作，老数据分区进行数据清洗、分区合并等运维性质操作。
基于开销的清理延迟 这个特性的目的是允许管理员减少VACUUM和ANALYZE语句在并发活动的数据库上的I/O影响。比如，像VACUUM和ANALYZE这样的维护语句并不需要迅速完成，并且不希望他们严重干扰系统执行其他的数据库操作。
主要用于OM在线操作场景，不建议用户设置。 该参数属于SIGHUP类型参数，参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示开启。 off表示关闭。 默认值：off xloginsert_locks 参数说明：控制用于并发写预写式日志锁的个数。
主要用于OM在线操作场景，不建议用户设置。 该参数属于SIGHUP类型参数，参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示开启。 off表示关闭。 默认值：off xloginsert_locks 参数说明：控制用于并发写预写式日志锁的个数。
由于并行运行的任务数太多会消耗更多的系统资源，因此需要设置系统并发处理的任务数，当前并发的任务数达到job_queue_processes时，且此时又有任务到期，那么这些任务本次得不到执行而延期到下一轮询周期。
降低运维与查询的并发操作影响：降低DML语句、DDL语句并发场景的相互影响，在对一些大数据量以时间维度进行分区的场景下会明显受益。例如，新数据分区进行入库、实时点查操作，老数据分区进行数据清洗、分区合并等运维性质操作。
设置不当的风险与影响：只影响同时并发进行异步回滚的最大线程数，设置过小可能会导致异步回滚速度慢，在系统中存在大量需要异步回滚的事务时，极低概率会影响 undo 回收的速度。
降低运维与查询的并发操作影响：降低DML语句、DDL语句并发场景的相互影响，在对一些大数据量以时间维度进行分区的场景下会明显受益。例如，新数据分区进行入库、实时点查操作，老数据分区进行数据清洗、分区合并等运维性质操作。
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