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由于更名涉及内容较多，时间较长，更名期间，原“GaussDB(for openGauss)”的计费名称会暂时挂靠在TaurusDB名下，但费用和资源不会有任何变化，该产品的功能使用以及您的业务不会受任何影响。 更名以后原页面URL将只给云数据库 GaussDB使用，云数据库 Ta
STATEMENT 获得当前节点的执行语句（归一化SQL）的信息，如表1所示。CN上可以看到此CN接收到的归一化的SQL的全量统计信息（包含DN）；DN上仅可看到归一化的SQL的此节点执行的统计信息。 不同的savepoint_name所生成的unique_sql_id不同，大量
精度和用法存在差异。 NUMBER带参数时，GaussDB的精度p与标度s的最大边界值比Oracle更大。 NUMBER不带参数时，GaussDB的精度p的默认值远大于带参数时的最大边界值；而在Oracle中，精度p的默认值等于带参数时的最大边界值。 GaussDB不支持标度s为负值；在
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/
并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一般会对其进行缓存。缓存池允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快了处理速度。
name 用户名。 application_name text 用户发起的请求的应用程序名称。 client_addr text 用户发起的请求的客户端地址。 client_port integer 用户发起的请求的客户端端口。 unique_query_id bigint 归一化SQL
并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一般会对其进行缓存。缓存池允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快了处理速度。
并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一般会对其进行缓存。缓存池允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快了处理速度。。
并发：不同存储引擎选择正确的锁可以减少开销，从而提高整体性能。此外提供多版本并发控制或“快照”读取等功能。 事务：均需满足ACID的要求，提供事务状态查询等功能。 内存缓存：不同存储引擎在访问索引和数据时一般会对其进行缓存。缓存池允许直接从内存中处理经常使用的数据，从而加快了处理速度。
Scan，位图索引扫描，该算子的作用为用索引扫描的方式，将过滤出的符合条件的元组的tid形成一张位图并向上返回。多个表扫描出的多个结果位图之间可再做 BITMAPAND或者BITMAPOR操作，相比于Index Scan还需要对表与表之间筛选出来的元组进行比对，可减少过滤时间。 Bitmap
用户名。 L0 application_name text 用户发起的请求的应用程序名称。 L0 client_addr text 用户发起的请求的客户端地址。 L0 client_port integer 用户发起的请求的客户端端口。 L0 unique_query_id bigint
用户名。 L0 application_name text 用户发起的请求的应用程序名称。 L0 client_addr text 用户发起的请求的客户端地址。 L0 client_port integer 用户发起的请求的客户端端口。 L0 unique_query_id bigint
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/
每个操作符类为一种特定数据类型和一种特定索引访问方法定义索引字段的语义。一个操作符类本质上指定一个特定的操作符族适用于一个特定的可索引的字段数据类型。索引的字段实际可用的族中的操作符集是接受字段的数据类型作为它们的左边的输入的那个。 表1 PG_OPCLASS字段 名称 类型 引用 描述
每个操作符类为一种特定数据类型和一种特定索引访问方法定义索引字段的语义。一个操作符类本质上指定一个特定的操作符族适用于一个特定的可索引的字段数据类型。索引的字段实际可用的族中的操作符集是接受字段的数据类型作为它们的左边的输入的那个。 表1 PG_OPCLASS字段 名称 类型 引用 描述
每个操作符类为一种特定数据类型和一种特定索引访问方法定义索引字段的语义。一个操作符类本质上指定一个特定的操作符族适用于一个特定的可索引的字段数据类型。索引的字段实际可用的族中的操作符集是接受字段中左侧字段的数据类型。 表1 PG_OPCLASS字段 名称 类型 引用 描述 oid
每个操作符类为一种特定数据类型和一种特定索引访问方法定义索引字段的语义。一个操作符类本质上指定一个特定的操作符族适用于一个特定的可索引的字段数据类型。索引的字段实际可用的族中的操作符集是接受字段中左侧字段的数据类型。 表1 PG_OPCLASS字段 名称 类型 引用 描述 oid
案例：使用DN Gather减少计划中的Stream节点 DN Gather用来把分布式计划中的Stream节点去掉，把数据发送到一个节点进行计算，这样可以减少分布式计划执行时数据重分布的代价，从而提升单个查询以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据
哈希分区策略：根据分区键值将记录映射到已创建的某个分区上，如果可以映射到已创建的某一分区上，则把记录插入到对应的分区上，否则返回报错和提示信息。 列表分区是根据表的一列，将要插入表的记录通过每一个分区中出现的键值划分到对应的分区中，这些键值在不同的分区里没有重叠。为每组键值创建一个分区，用来存储相应的数据。 列表分
为每个表打印一份详细的清理工作报告。 ANALYZE | ANALYSE 更新用于优化器的统计信息，以决定执行查询的最有效方法。 table_name 要清理的表的名称（可以有模式修饰）。 取值范围：要清理的表的名称。缺省时为当前数据库中的所有表。 column_name 要分析的具体的字段名称，需要配合analyze选项使用。
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