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在线校验功能 在线校验是Ustore特有的，在运行过程中可以有效预防页面因编码逻辑错误导致的逻辑损坏，默认开启UPAGE:UBTREE:UNDO三个模块校验。业务现网请保持开启，性能场景除外。
Index Only Scan 算子说明 Index Only Scan是GaussDB中的一种查询优化技术，它可以通过只扫描索引而不需要访问表数据来提高查询性能。在执行查询时，如果查询条件只涉及到表的某个索引列，就可以使用Index Only Scan来优化查询。
【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。
将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。
Index Scan 算子说明 在索引扫描中，数据库使用语句指定的索引列，通过遍历索引树来检索行。数据库为一个值扫描索引时，发生 n 次 I/O 就能找到其要查找的值，其中 n 即 B-tree索引的高度。
将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。
TID Scan 通过TupleID扫描表。 Index Ctid Scan 通过Ctid上的索引对表进行扫描。 CTE Scan CTE对子查询的操作进行评估并将查询结果临时存储，相当于一个临时表。CTE Scan算子对该临时表进行扫描。
图1 SQL执行计划示例 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。
不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚集、排序或者对原始行做其它操作，那么就会在扫描节点之上添加其它节点。
不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。
图1 SQL执行计划示例 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。
不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚集、排序或者对原始行做其他操作，那么就会在扫描节点上添加其他节点。
不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。
案例：使用全局二级索引加速查询 全局二级索引仅索引扫描 在对基表非分布列进行查询时，因无法进行DN下推查询或利用索引扫描，产生性能问题。 场景一：普通查询。
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 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I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 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I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
重建索引时指定此关键字，Astore需要执行先后两次对全表的扫描来完成build，第一次扫描时创建新索引，不阻塞读写操作，第二次扫描时合并更新第一次扫描到目前为止发生的变更；Ustore需完成一次全表扫描，在扫描过程中并发DML产生的数据会被插入到以“index_oid_cctmp
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 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I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
join_b b (cost=0.00..31.49 rows=2149 width=8) (actual time=0.009..0.183 rows=1000 loops=1) Total runtime: 23.716 ms (7 rows) 优化分析 分析执行计划可知，在顺序扫描阶段耗时较多
重建索引时指定此关键字，Astore需要执行先后两次对全表的扫描来完成build，第一次扫描时创建新索引，不阻塞读写操作，第二次扫描时合并更新第一次扫描到目前为止发生的变更；Ustore需完成一次全表扫描，在扫描过程中并发DML产生的数据会被插入到以“index_oid_cctmp
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