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bigint dead行估计数。 last_vacuum timestamp with time zone 最后一次手动vacuum时间（不计算VACUUM FULL）。 last_autovacuum timestamp with time zone 最后一次autovacuum时间。
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analyze_stats_mode 参数说明：设置analyze计算统计信息的模式。 参数类型：USERSET 取值范围：枚举类型 memory表示强制使用内存计算统计信息，不计算多列统计信息。 sample_table表示强制使用临时采样表计算统计信息，临时表不支持使用该模式。 dynamic
这种优化器模型下，数据库根据表的元组数、字段宽度、NULL记录比率、distinct值、MCV值、HB值等表的特征值，以及一定的代价计算模型，计算出每一个执行步骤的不同执行方式的输出元组数和执行代价（cost），进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些
这种优化器模型下，数据库根据表的元组数、字段宽度、NULL记录比率、distinct值、MCV值、HB值等表的特征值，以及一定的代价计算模型，计算出每一个执行步骤的不同执行方式的输出元组数和执行代价（cost），进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些
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公网IP及带宽（可选） GaussDB(DWS)集群支持绑定弹性公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的弹性公网IP计费规则进行计费。计费详情请参见弹性公网IP价格详情。 GaussDB(DWS)集群在华为云内部网络产生的流量不计费。 包年/包月计费、按需计费 按固定带宽值采用阶梯计费：
通过数据库后端读取数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 ≥ 0.0 通过数据库后端写入数据文件块花费的时间，以毫秒计算。 ≥ 0.0 由于数据库恢复冲突取消的查询数量（只在备用服务器发生的冲突）。 ≥ 0 通过数据库查询创建的临时文件数量。计算所有临时文件（比如排序或哈希），并且忽略log_temp_files设置。
有可能该表没有进行ANALYZE，需要对该表执行ANALYZE。 提升统计信息质量 ANALYZE是按照随机采样算法从表上采样，根据样本计算表数据特征。采样数可以通过配置参数default_statistics_target进行控制，default_statistics_tar
用于数据特征极易变场景，强制采样，确保每次查询都采样 参数：表级属性analyze_mode - 修改统计信息 手动计算后，直接修改统计信息 继续低采样率，但可以手动计算后进行校准。用法： select approx_count_distinct(col_name) from table_name;
S价格详情。 快照服务依赖及部署说明： 快照管理功能依赖于OBS、NFS的备份介质。 备份设备为NFS的备份介质时，使用挂载盘的方式，依赖云上SFS-Tubor服务。具体配置步骤请参见11.1.3.2-自动快照策略配置备份介质。 当前快照恢复到新集群时仅支持OBS介质。 Gaus
NULL，则返回NULL。它常用于在显示数据时用缺省值替换NULL。和CASE表达式一样，COALESCE只计算用来判断结果的参数，即在第一个非空参数右边的参数不会被计算。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
数量 请参见数据仓库服务价格详情中的“规格价格”。 下图给出了上述示例配置的费用计算过程。 图中价格仅供参考，实际计算请以GaussDB(DWS)价格详情中的价格为准。 图2 折扣套餐DWS费用计算示例 变更配置后对计费的影响 已经购买的折扣套餐包不支持直接更改套餐包类型，例如包
Vacuum Full操作相当于开辟一块和表数据大小相同的空间（表真实数据大小约为表总大小* (1 – 脏页率)），因此表空间会先增后降，请提前计算好Vacuum Full所需要的空间再行处理。 用户表VacuumFull 优先Vacuum目标 用户可配置优先Vacuum目标，其中一行
统会提示错误。 设置建议： CN中此参数建议保持默认值。DN中此参数按照如下公式计算： dop_limit * 20 * 6 + 24，公式中的dop_limit为集群中每个DN对应的CPU数，计算公式为：dop_limit = 单机器的CPU逻辑核数 / 单机器的DN数。 最小值5000。
本章演示了一组新扩容逻辑集群（无业务数据）配置为只读，并将部分用户切换到此只读逻辑集群上，实现用户创建的表都仍然在其原始的NodeGroup上，但计算逻辑都切到只读逻辑集群上执行效果。 前提条件 参见创建GaussDB(DWS)存算分离集群章节创建6个节点的集群，并已划分为两个逻辑集群v
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
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