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OF的触发器。对于MERGE INTO语句，视图和基础表上都不能有触发器。 视图定义不能包含子链接。 视图定义不能包含属性为VOLATILE的函数（函数值可以在一次表扫描内改变的函数） 视图定义不能对表的分布键所在列起别名，或将普通列起别名为分布键列名。 视图更新操作中包含RETURNING子句时，视图定义中的列只能来自于基础表。
OF的触发器。对于MERGE INTO语句，视图和基础表上都不能有触发器。 视图定义不能包含子链接。 视图定义不能包含属性为VOLATILE的函数（函数值可以在一次表扫描内改变的函数） 视图定义不能对表的分布键所在列起别名，或将普通列起别名为分布键列名。 视图更新操作中包含RETURNING子句时，视图定义中的列只能来自于基础表。
Processing）主要进行基本的、日常的事务处理，例如银行交易等场景。 什么是数据仓库？ 随着数据库的大规模应用，以及信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
禁止针对行存大表的频繁COUNT 磁盘能力强的场景（如SSD），本规则可适当放宽，但仍需关注I/O消耗情况。 违反规范的影响： 行存表的COUNT需要扫描全表，大表场景频繁COUNT会消耗大量I/O，如触发I/O瓶颈会导致整体性能问题。 方案建议： 建议降低COUNT频率、使用结果缓存、分区
务能力，提高应用程序的容错能力。 使用JDBC负载均衡连接集群: 开启JDBC负载均衡，URL需要配置至少一个CN节点内网IP，之后会自动扫描所有的CN节点IP，JDBC负载均衡可以使连接随机到其中一个CN，从而实现类似ELB的效果。 使用multi-host方式连接集群：使用J
禁止针对行存大表的频繁COUNT 磁盘能力强的场景（如SSD），本规则可适当放宽，但仍需关注I/O消耗情况。 违反规范的影响： 行存表的COUNT需要扫描全表，大表场景频繁COUNT会消耗大量I/O，如触发I/O瓶颈会导致整体性能问题。 方案建议： 建议降低COUNT频率、使用结果缓存、分区
i表示“不可变的”（immutable）函数，对于相同的输入总是输出相同的结果。 s表示“稳定的”（stable）函数，对于固定输入其结果在一次扫描里不变。 v表示“易变”（volatile）函数，其结果可能在任何时候都变化。 pronargs smallint 参数个数。 pronargdefaults
ending_list_limit的值（默认为4MB） INVISIBLE 控制优化器是否生成索引扫描相关计划。 取值范围： ON表示不生成索引扫描相关计划。 OFF表示生成索引扫描相关计划。 默认值：OFF WHERE predicate 创建一个部分索引。部分索引是一个只包含
描述：如果参数是一个表，则顺序扫描读取的行数目。 如果参数是一个索引，则返回的索引行的数目。 返回值类型：bigint pg_stat_get_tuples_fetched(oid) 描述：如果参数是一个表，则位图扫描抓取的行数目。 如果参数是一个索引，则用简单索引扫描抓取的行数目。 返回值类型：bigint
全量备份的模式： 0 ：一阶段的备份 1 ：两阶段的备份 0 cbm-parse-mode 备份参数 增量备份的模式： 0 ：一次扫描cbm（内存占用大，性能快） 1 ：多次扫描cbm（内存占用稳定，性能差） 0 parallel-process 恢复参数 指定Roach备份时每个节点的并发进程，默认当前节点主DN数
通常，数据库系统需要逐行扫描整个tpcds.customer_address_bak表以寻找所有匹配的元组。如果表tpcds.customer_address_bak的规模很大，但满足WHERE条件的只有少数几个（可能是零个或一个），则这种顺序扫描的性能就比较差。如果让数据库
通常，数据库系统需要逐行扫描整个tpcds.customer_address_bak表以寻找所有匹配的元组。如果表tpcds.customer_address_bak的规模很大，但满足WHERE条件的只有少数几个（可能是零个或一个），则这种顺序扫描的性能就比较差。如果让数据库
buffers_clean bigint 后端写进程写的缓冲区数量。 maxwritten_clean bigint 由于写入缓冲区太多，后端写进程停止清理扫描的次数。 buffers_backend bigint 后端直接写入的缓冲区数量。 buffers_backend_fsync bigint
buffers_clean bigint 后端写进程写的缓冲区数量。 maxwritten_clean bigint 由于写入缓冲区太多，后端写进程停止清理扫描的次数。 buffers_backend bigint 后端直接写入的缓冲区数量。 buffers_backend_fsync bigint
ALL子查询。 当constraint_exclusion为on，优化器用查询条件和表的CHECK约束比较，并且在查询条件和约束冲突的时候忽略对表的扫描。 默认值：partition 目前， constraint_exclusion缺省被打开，通常用来实现表分区。为所有的表打开它时，对于简
buffers_clean bigint 后端写进程写的缓冲区数量。 maxwritten_clean bigint 由于写入缓冲区太多，后端写进程停止清理扫描的次数。 buffers_backend bigint 后端直接写入的缓冲区数量。 buffers_backend_fsync bigint
表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 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IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通
表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 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IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通
buffers_clean bigint 后端写进程写的缓冲区数量。 maxwritten_clean bigint 由于写入缓冲区太多，后端写进程停止清理扫描的次数。 buffers_backend bigint 后端直接写入的缓冲区数量。 buffers_backend_fsync bigint
范围查询性能要求高的场景，可以创建Partial Cluster Key（局部聚簇，简称PCK）通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】针对表达式过滤条件列创建PCK（形如col
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