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动执行语句，刷新物化视图在一段时间内的增量数据。与全量创建物化视图的不同在于目前增量物化视图所支持场景较小。目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
负责主机上Undo模块的空间回收，备机通过回放Xlog进行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_ret
动执行语句，刷新物化视图在一段时间内的增量数据。与全量创建物化视图的不同在于目前增量物化视图所支持场景较小。目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
负责主机上Undo模块的空间回收，备机通过回放xLog进行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time-undo_ret
行语句完成对物化视图在一段时间内的增量数据刷新。与全量创建物化视图的不同在于目前增量物化视图所支持场景较小。目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
GROUP BY STTIME ) ) ; 执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化分析 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。
功能描述 清理表数据，TRUNCATE快速地从表中删除所有行。 它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
功能描述 清理表数据，TRUNCATE快速地从表中删除所有行。 它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
功能描述 清理表数据，TRUNCATE快速地从表中删除所有行。 它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
功能描述 清理表数据，TRUNCATE快速地从表中删除所有行。 它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
手动执行语句，刷新物化视图在一段时间内的增量数据。与全量创建物化视图不同在于目前增量物化视图所支持场景较小，目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
功能描述 清理表数据，TRUNCATE快速地从表中删除所有行。 它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
功能描述 清理表数据，TRUNCATE快速地从表中删除所有行。 它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
语句完成对物化视图在一段时间内的增量数据进行刷新。与全量创建物化视图不同在于目前增量物化视图所支持场景较小，目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
查询、变更等语句操作的影响范围；能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。GaussDB支持三种分区策略 ：范围分区、哈希分区、列表分区。范围分区基于二分binar
Table）中的每一行，扫描内部表（Inner Table），查找符合连接条件的行。这类似于两个嵌套的循环，外部循环遍历外部表，内部循环遍历内部表，因此得名 。 Nested Loop Join的时间复杂度是O(n*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。
更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看，表分区技术主要有以下三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于
Tid Scan 算子说明 行号扫描，该算子主要利用行号（ctid）过滤元组并返回。ASTORE场景下，数据按行存储在HEAP PAGE中，在B-tree 索引中除了存储字段的value，还会存储对应的行号，因此GaussDB中支持通过行号进行快速检索。 行号的写法为： （pag
一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南
一个表的候选路径可能包括seq scan和index scan等多个可能的数据扫描方式，最终执行计划使用的表扫描方式是由执行计划的代价来决定的，因此即使生成了索引扫描的候选路径，也可能生成的最终执行计划中使用其它扫描方式。 父主题： SQL调优指南
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