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对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。
Ustore的最佳实践 怎么配置init_td大小 怎么配置fillfactor大小 统计信息收集 在线校验功能 怎么配置回滚段大小 父主题： Ustore简介
Output: t2.c1, t2.c2 Filter: (t2.c2 = t1.c2) (12 rows) 由于目标列中的相关子查询(select avg(c2) from t2 where t2.c2=t1.c2)无法提升的缘故，导致每扫描
图1 应用unlogged table案例（一） 优化分析：分析过程如下： 分析该执行计划发现，扫描节点已使用Index Scan，耗时主要在最外层Nest Loop Join的Join Filter计算中，且该计算执行了字符串的加减法和不等值比较。
下面示例为扫描pg_database系统表并且显示所有可用数据库的OID和名称： #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> int main(void) { EXEC SQL BEGIN DECLARE
下面示例为扫描pg_database系统表并且显示所有可用数据库的OID和名称： #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> int main(void) { EXEC SQL BEGIN DECLARE
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对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。
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下面示例为扫描pg_database系统表并且显示所有可用数据库的OID和名称： #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> int main(void) { EXEC SQL BEGIN DECLARE
图1 应用unlogged table案例（一） 优化分析：分析过程如下： 分析该执行计划发现，扫描节点已使用Index Scan，耗时主要在最外层Nest Loop Join的Join Filter计算中，且该计算执行了字符串的加减法和不等值比较。
L0 n_tuples_fetched bigint 随机扫描行。 L0 n_tuples_returned bigint 顺序扫描行。 L0 n_tuples_inserted bigint 插入行。 L0 n_tuples_updated bigint 更新行。
Output: t2.c1, t2.c2 Filter: (t2.c2 = t1.c2) (12 rows) 由于目标列中的相关子查询(select avg(c2) from t2 where t2.c2=t1.c2)无法提升的缘故，导致每扫描
图1 应用unlogged table案例（一） 优化分析：分析过程如下： 分析该执行计划发现，扫描节点已使用Index Scan，耗时主要在最外层Nest Loop Join的Join Filter计算中，且该计算执行了字符串的加减法和不等值比较。
对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对于高频数据变化的表，相关sql应该加hint，把计划给固定住。
通常只有在索引列上使用过滤条件才会生成相应的索引路径，全表扫描将不会使用索引，因此使用indexscan hint、indexonlyscan hint或gsi hint将不会使用。 indexonlyscan只有输出列仅包含索引列才会使用，否则指定时hint不会被使用。
对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。
对索引使用函数或表达式运算会停止使用索引转而执行全表扫描。 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。
hint未被使用 非等值join使用hashjoin hint或mergejoin hint 不包含索引的表使用indexscan hint或indexonlyscan hint 通常只有在索引列上使用过滤条件才会生成相应的索引路径，全表扫描将不会使用索引，因此使用indexscan
predpushforce：尝试下推谓词到子查询中，尽量利用参数化路径的索引扫描。 predpush：利用代价在predpushnormal和predpushforce中选择一个最优的分布式计划，但是会增加优化时间。
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