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更新行、插入行、删除行、顺序扫描行、随机扫描行等信息。除结果集返回行数与该SELECT语句的结果集行数一致、且仅在CN上记录外，其他行活动信息均在DN上记录，且统计数值反应的是整个查询执行过程中的行活动，包括对相关系统表、元数据表、数据表等做必要的扫描和修改，与对应数据量以及相关
自动：智能运维将在指定时间窗内扫描数据库，依据用户业务负载、用户表可回收空间，自动下发表级Vacuum任务。 指定目标：用户可选择指定Vacuum目标，智能运维将在指定时间窗内，自动下发表级Vacuum任务。 优先级模式：用户可配置优先Vacuum目标，若时间窗剩余，智能运维将自动扫描其他可Vac
count为负数或0，涉及到反向扫描操作，暂不支持。 RELATIVE count 从当前关联位置开始，抓取随后或前面的第count行。 取值范围：有符号的整数 count为正数就抓取当前关联位置之后的第count行。 count为负数，涉及到反向扫描操作，暂不支持。 如果有数据的话，RELATIVE
VACUUM对每个表维护了一个可视化映射来跟踪包含对别的活动事务可见的数组的页。一个普通的索引扫描首先通过可视化映射来获取对应的数组，来检查是否对当前事务可见。若无法获取，再通过堆数组抓取的方式来检查。因此更新表的可视化映射，可加速唯一索引扫描。 VACUUM可避免执行的事务数超过数据库阈值时，事务ID重叠造成的原有数据丢失。
VACUUM对每个表维护了一个可视化映射来跟踪包含对别的活动事务可见的数组的页。一个普通的索引扫描首先通过可视化映射来获取对应的数组，来检查是否对当前事务可见。若无法获取，再通过堆数组抓取的方式来检查。因此更新表的可视化映射，可加速唯一索引扫描。 VACUUM可避免执行的事务数超过数据库阈值时，事务ID重叠造成的原有数据丢失。
'%s'" SQLSTATE: 24000 错误原因：对包含"current of"语法且不包含"update"的语法的查询语句没有找到对应的扫描节点。 解决办法：检查sql语句是否正确编写对表的操作或检查优化器是否正确处理。 GAUSS-02295: "type of parameter
enable_indexscan 参数说明：控制优化器对索引扫描规划类型的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on enable_indexonlyscan 参数说明：控制优化器对仅索引扫描规划类型的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型
行活动-SELECT语句返回的结果集行数。 n_tuples_fetched bigint 行活动-随机扫描行（列存表/外表不统计）。 n_tuples_returned bigint 行活动-顺序扫描行（列存表/外表不统计）。 n_tuples_inserted bigint 行活动-插入行数。
通常，数据库系统需要逐行扫描整个tpcds.customer_address_bak表以寻找所有匹配的元组。如果表tpcds.customer_address_bak的规模很大，但满足WHERE条件的只有少数几个（可能是零个或一个），则这种顺序扫描的性能就比较差。如果让数据库
全量备份的模式： 0 ：一阶段的备份 1 ：两阶段的备份 0 cbm-parse-mode 备份参数 增量备份的模式： 0 ：一次扫描cbm（内存占用大，性能快） 1 ：多次扫描cbm（内存占用稳定，性能差） 0 parallel-process 恢复参数 指定Roach备份时每个节点的并发进程，默认当前节点主DN数
行活动-SELECT语句返回的结果集行数。 n_tuples_fetched bigint 行活动-随机扫描行（列存表/外表不统计）。 n_tuples_returned bigint 行活动-顺序扫描行（列存表/外表不统计）。 n_tuples_inserted bigint 行活动-插入行数。
vacuum_cost_page_hit 参数说明：清理一个在共享缓存里找到的缓冲区的预计开销。它代表锁住缓冲池、查找共享的Hash表、扫描页面内容的开销。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0~10000，单位为毫秒（ms）。 默认值：1 vacuum_cost_page_miss
通常，数据库系统需要逐行扫描整个tpcds.customer_address_bak表以寻找所有匹配的元组。如果表tpcds.customer_address_bak的规模很大，但满足WHERE条件的只有少数几个（可能是零个或一个），则这种顺序扫描的性能就比较差。如果让数据库
欢迎使用数据仓库服务GaussDB(DWS)。数据仓库服务是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态，并助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 您可以使用本文档提供的API对数据仓库服务的集群、快照、标签进行
用户使用客户端连接DWS集群时，如果用户仅连接一个CN节点地址，通过该CN节点内网IP或弹性公网IP连接时，只能连接到固定的CN节点上，存在CN单点问题。如果通过内网域名或公网域名连接，域名解析服务会对每个客户端随机选择一个内网/公网IP地址，其解析机制并不能保证负载均衡，同样也存在CN单点问题。因此引入了弹性负载均衡服务（Elastic
buffers_clean bigint 后端写进程写的缓冲区数量。 maxwritten_clean bigint 由于写入缓冲区太多，后端写进程停止清理扫描的次数。 buffers_backend bigint 后端直接写入的缓冲区数量。 buffers_backend_fsync bigint
pg_scan_residualfiles 扫描当前节点当前库中所有符合特征的残留文件。 9 pgxc_scan_residualfiles 扫描多个节点当前库中所有符合特征的残留文件。 10 pg_get_scan_residualfiles 获取当前节点扫描到的残留文件列表。 11 pgx
表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通
buffers_clean bigint 后端写进程写的缓冲区数量。 maxwritten_clean bigint 由于写入缓冲区太多，后端写进程停止清理扫描的次数。 buffers_backend bigint 后端直接写入的缓冲区数量。 buffers_backend_fsync bigint
范围查询性能要求高的场景，可以创建Partial Cluster Key（局部聚簇，简称PCK）通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】针对表达式过滤条件列创建PCK（形如col
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