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扫描残留文件函数 扫描残留文件函数仅8.3.0及以上集群版本支持，本章节所有函数仅限sysadmin角色调用。 pg_scan_residualfiles() 描述：用于扫描当前节点所连接数据库的所有残留文件记录。该函数为库级函数，与当前所在的数据库相关，可以在任意实例上运行。
扫描残留文件函数 扫描残留文件函数仅8.3.0及以上集群版本支持，本章节所有函数仅限sysadmin角色调用。 pg_scan_residualfiles() 描述：用于扫描当前节点所连接数据库的所有残留文件记录。该函数为实例级函数，与当前所在的数据库相关，可以在任意实例上运行。
有访问特定索引的统计信息。 索引可以通过简单的索引扫描或“位图”索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合， 因此当使用位图扫描的时候，很难将独立对行抓取与特定索引进行组合， 因此，一个位图扫描增加pg_stat_all_indexes.idx_
有访问特定索引的统计信息。 索引可以通过简单的索引扫描或“位图”索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合， 因此当使用位图扫描的时候，很难将独立对行抓取与特定索引进行组合， 因此，一个位图扫描增加pg_stat_all_indexes.idx_
查看执行计划和开销 执行计划显示如何对指代SQL语句的表格进行扫描，分为次序扫描和索引扫描。 SQL语句执行成本为预估的查询时间（查询的语句成本单位是随机的，通常情况下检查对象为磁盘页）。 查看SQL查询的计划和成本，可通过以下方式： 在“SQL终端”中输入查询或使用已有查询，单击工具栏的来查看解释计划。
GaussDB(DWS)算子可分为：扫描算子、控制算子、物化算子、连接算子、其他算子等。 扫描算子 扫描算子用来扫描表中的数据，每次获取一条元组作为上层节点的输入， 存在于查询计划树的叶子节点，它不仅可以扫描表，还可以扫描函数的结果集、链表结构、子查询结果集。常见的扫描算子如下表所示： 表1 扫描算子 算子
GaussDB(DWS)算子可分为：扫描算子、控制算子、物化算子、连接算子、其他算子等。 扫描算子 扫描算子用来扫描表中的数据，每次获取一条元组作为上层节点的输入， 存在于查询计划树的叶子节点，它不仅可以扫描表，还可以扫描函数的结果集、链表结构、子查询结果集。常见的扫描算子如下表所示： 表1 扫描算子 算子
Scan：按照表的记录的排列顺序从头到尾依次检索扫描，每次扫描要取到所有的记录。这也是最简单最基础的扫表方式，扫描的代价比较大。 Index Scan：对于指定的查询，先扫描一遍索引，从索引中找到符合要求的记录的位置（指针），再定位到表中具体的Page去获取，即先走索引，再读表数据。 因此，根据两种扫描方式的特点可知，多数情况下，Index
系统IO长期飙升过高，查询偶发性变慢。 查看偶发慢业务慢时的执行计划信息，慢在cstore scan，且扫描数据量不大但扫描CU个数较多。 如图，一个CU能够存放6W条记录，而计划中7W记录需要扫描2000+ CU，说明当前可能存在小CU较多的情况 。 排查方法 查看相关表CU中数据分布情况，以下操作在DN执行。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表采用的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示使用的JOIN算法。 执行计划的最关键部分是语句的预计执行开销，即计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表采用的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示使用的JOIN算法。 执行计划的最关键部分是语句的预计执行开销，即计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表采用的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示使用的JOIN算法。 执行计划的最关键部分是语句的预计执行开销，即计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分区剪枝是指对于分区表或分区索引来说，优化器可以自动从FROM和WHERE子句里根据分区键提取出需要扫描的分区，从而避免全表扫描，减少扫描的数据块，提高性能。 优化前
器性能及分析数据库所用的查询路径，并找出最拥挤，开销最高和运行最慢的节点。 图形化执行计划展示了SQL语句所引用的表是如何被扫描的（普通顺序扫描和索引扫描）。 SQL语句的执行开销取决于其运行时长（可使用任意开销单位度量，但是通常以磁盘中每页的抓取数计算。） Costliest：“Self
可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分区剪枝是指对于分区表或分区索引来说，优化器可以自动从FROM和WHERE子句里根据分区键提取出需要扫描的分区，从而避免全表扫描，减少扫描的数据块，提高性能。 优化前
可以避免数据倾斜。 【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 【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
可以避免数据倾斜。 【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上，而导致性能瓶颈。例如，在事实表上使用等值过滤条件时，将会导致扫描压力不均匀。 【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
tb_motor_vehicle列存表的分区扫描上。 已确认该表的分区键为createtime，而涉及的SQL中无任何createtime的筛选和过滤条件，基本可以确认是由于慢SQL的计划没有走分区剪枝，导致了全表扫描，对于185亿条数据量的表，全表扫描性能会很差。 处理方法 在慢SQL的
业务查询有明显的区间范围特征。 查询数据可落到区间范围指定的分区内，这样才能通过分区剪枝，只扫描查询需要的分区，从而提升数据扫描效率，降低数据扫描的IO开销。 表数据量比较大。 小表扫描本身耗时不大，分区表的性能收益不明显，因此只建议对大表采取分区策略。列存储模式下因为每个列是单
业务查询有明显的区间范围特征。 查询数据可落到区间范围指定的分区内，这样才能通过分区剪枝，只扫描查询需要的分区，从而提升数据扫描效率，降低数据扫描的IO开销。 表数据量比较大。 小表扫描本身耗时不大，分区表的性能收益不明显，因此只建议对大表采取分区策略。列存储模式下因为每个列是单
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