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自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句，用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择： 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方
自适应计划选择的Hint 功能描述 对于以PBE方式执行的查询语句和DML语句，用户可以通过在查询中加choose_adaptive_gplan hint触发自适应计划选择。 语法格式 针对查询开启自适应计划选择： 1 choose_adaptive_gplan 对于非PBE方
指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处于的查询块Querybl
指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock 见指定Hint所处的查询块Querybloc
指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处的查询块Queryblo
指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。 语法格式 use_hash_agg[(@queryblock)], use_sort_agg[(@queryblock)] 参数说明 @queryblock 见指定Hint所处于的查询块Queryblo
高效数据压缩算法相关参数 pca_shared_buffers 参数说明：类似于shared_buffers，用于设置页面压缩块地址映射管理buffer的大小。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：最小值64K，最大值16G。 如果设置值小于64K，设置报错。
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无
基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数通过执行gs_guc reload修改时
指定不使用全局计划缓存的Hint 同层参数化路径的Hint 设置慢SQL管控规则的Hint 自适应计划选择的Hint 为子计划结果进行物化的Hint 支持bitmapscan的hint 连接时内表物化的Hint 指定agg算法的Hint 父主题： SQL调优指南
UNION构造必须把那些可能不太相似的类型匹配起来成为一个结果集。解析算法分别应用于联合查询的每个输出字段。INTERSECT和EXCEPT构造对不相同的类型使用和UNION相同的算法进行解析。CASE、ARRAY、VALUES、GREATEST和LEAST构造也使用同样的算法匹配它的部件表达式并且选择一个结果数据类型。
UNION构造必须把那些可能不太相似的类型匹配起来成为一个结果集。解析算法分别应用于联合查询的每个输出字段。INTERSECT和EXCEPT构造对不相同的类型使用和UNION相同的算法进行解析。CASE、ARRAY、VALUES、GREATEST和LEAST构造也使用同样的算法匹配它的部件表达式并且选择一个结果数据类型。
哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB Kernel内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均
哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数
哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数据
哈希分区 哈希分区（Hash Partition）基于对分区键使用哈希算法将数据映射到分区。使用的哈希算法为GaussDB内置哈希算法，在分区键取值范围不倾斜（no data skew）的场景下，哈希算法在分区之间均匀分布行，使分区大小大致相同。因此哈希分区是实现分区间均匀分布数
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