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UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查，能够自主鉴别旧版本元组并进行回收，同时索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）的概率大大提升。 在索引插入操作之外，增加了索引删除操作，用于对被删除或修改的元组对应的索引元组进行标记。
UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查，能够自主鉴别旧版本元组并进行回收，同时索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）的概率大大提升。 在索引插入操作之外，增加了索引删除操作，用于对被删除或修改的元组对应的索引元组进行标记。
Scan是GaussDB中的一种查询优化技术，它可以通过只扫描索引而不需要访问表数据来提高查询性能。在执行查询时，如果查询条件只涉及到表的某个索引列，就可以使用Index Only Scan来优化查询。Index Only Scan会直接扫描索引，从而减少了I/O操作和CPU开销，提高了查询性能。
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
维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的Hint。此外，对于部分由特定语句触发
维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的Hint。此外，对于部分由特定语句触发
维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的hint。此外，对于部分由特定语句触发
维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于Hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的Hint。此外，对于部分由特定语句触发
行先后两次对全表的扫描来完成build，第一次扫描时创建新索引，不阻塞读写操作，第二次扫描时合并更新第一次扫描到目前为止发生的变更；Ustore需完成一次全表扫描，在扫描过程中并发DML产生的数据会被插入到以“index_oid_cctmp“命名的临时表中，扫描结束后合并临时表到
维视图或定位手段识别到业务语句存在计划不优导致的性能问题时，可以通过创建SQL PATCH对业务语句进行基于hint的调优。目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的hint。此外，对于部分由特定语句触发
适的分布列，可以避免数据倾斜。 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。 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。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实
适的分布列，可以避免数据倾斜。 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。 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。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实
Index Scan 算子说明 在索引扫描中，数据库使用语句指定的索引列，通过遍历索引树来检索行。数据库为一个值扫描索引时，发生 n 次 I/O 就能找到其要查找的值，其中 n 即 B-tree索引的高度。Index Scan通常用于检索表数据，数据库以轮流方式先读取索引块，找到
SQL执行计划示例 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚
(9 rows) 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚
(5 rows) 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚
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SQL执行计划示例 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚
(9 rows) 最底层节点是表扫描节点，它扫描表并返回原始数据行。不同的表访问模式有不同的扫描节点类型：顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据（不是直接从表中读取的数据），如VALUES子句和返回行集的函数，它们有自己的扫描节点类型。 如果查询需要连接、聚
案例：使用全局二级索引加速查询 全局二级索引仅索引扫描 在对基表非分布列进行查询时，因无法进行DN下推查询或利用索引扫描，产生性能问题。 场景一：普通查询。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
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