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多台弹性云服务器是否可以连接同一个GaussDB数据库 在数据库的压力承载范围内，多台弹性云服务器是可以连接同一个云数据库GaussDB来支撑业务的。 父主题： 产品咨询
例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接
例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接
查看参数 GaussDB安装后，有一套默认的运行参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小进行GUC参数调整。 操作步骤 连接数据库。 查看数据库运行参数当前取值。 方法一：使用SHOW命令。 使用如下命令查看单个参数： 1 gaussdb=#
指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处
例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言，它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接
查看参数 GaussDB安装后，有一套默认的GUC参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小进行GUC参数调整。 操作步骤 连接数据库，具体操作请参见通过gsql连接实例章节。 查看数据库GUC参数当前取值。 方法一：使用SHOW命令。 使用如下命令查看单个参数：
指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处
GaussDB提供如下两类参数类型： 公共参数：GaussDB安装后，有一套默认的运行参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小进行参数调整。 扩容重分布参数：数据库扩容时，控制数据重分布策略的参数。 注意事项 修改扩容重分布参数仅支持V2.0-2.6及以上版本的分布式实例。
查看参数 GaussDB安装后，有一套默认的运行参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小进行GUC参数调整。 操作步骤 连接数据库。 查看数据库运行参数当前取值。 方法一：使用SHOW命令。 使用如下命令查看单个参数： 1 gaussdb=#
查看参数 GaussDB安装后，有一套默认的GUC参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小调整GUC参数。 操作步骤 连接数据库，具体操作请参见通过gsql连接实例章节。 查看数据库GUC参数当前取值。 方法一：使用SHOW命令。 使用如下命令查看单个参数：
查看参数当前取值 GaussDB安装后，有一套默认的运行参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小进行GUC参数调整。 操作步骤 使用如下命令连接数据库，具体操作请参考通过gsql连接实例章节。 gsql -d postgres -p 8000
A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般来说，偏差越大，越可以认为优化器生成的计划越不可信，人工干预调优的必要性越大。 A-time中的两个值偏差越大，表明此算子的计算偏斜（在不同DN上执行时间差异）越大，人工干预调优的必要性越大。 Max Query Peak Memory经常
查看参数当前取值 GaussDB安装后，有一套默认的运行参数，为了使GaussDB与业务的配合度更高，用户需要根据业务场景和数据量的大小进行GUC参数调整。 操作步骤 使用如下命令连接数据库，具体操作请参考通过gsql连接实例章节。 gsql -d postgres -p 8000
需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图
需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 【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。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择存储方案 【建议】
储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加主机来提升实例的性能及存储能力。GaussDB分布式独立部署形态支持扩容节点操作。 扩容时长与业务数据量有关，默认扩容操作超时时间为7天，扩容中实例可正常使用，但不允许进行其他管理控制台操作，如需要进行操作，请及时联系客服处理。 GaussD
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