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(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
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、聚集、排序、或者对原始行做其它操作，那么就会在扫描节点之上添加其它节点。
(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
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、聚集、排序、或者对原始行做其它操作，那么就会在扫描节点之上添加其它节点。
用于解析指定XID的xLog日志，并返回存放解析内容的路径。可以通过txid_current()获取当前事务ID。 gs_xlogdump_xid 用于解析指定表页面对应的日志，并返回存放解析内容的路径。 gs_xlogdump_tablepath 用于解析指定表页面和表页面对应的日志，并
用于解析指定XID的xLog日志，并返回存放解析内容的路径。可以通过txid_current()获取当前事务ID。 gs_xlogdump_xid 用于解析指定表页面对应的日志，并返回存放解析内容的路径。 gs_xlogdump_tablepath 用于解析指定表页面和表页面对应的日志，并
(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
用于解析指定XID的XLOG日志，并返回存放解析内容的路径。可以通过txid_current()获取当前事务ID。 gs_xlogdump_xid 用于解析指定表页面对应的日志，并返回存放解析内容的路径。 gs_xlogdump_tablepath 用于解析指定表页面和表页面对应的日志，并
用于解析指定XID的XLOG日志，并返回存放解析内容的路径。可以通过txid_current()获取当前事务ID。 gs_xlogdump_xid 用于解析指定表页面对应的日志，并返回存放解析内容的路径。 gs_xlogdump_tablepath 用于解析指定表页面和表页面对应的日志，并
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 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I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 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I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
Output: gsi_t3.c2 (17 rows) 全局二级索引回表扫描 STREAM分布式计划：创建全局二级索引的基表，查询时需要走全局二级索引回表的场景。如果谓词命中的行数比较多，比如范围查询，优先走STREAM分布式计划。示例如下。 gaussdb=#
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 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I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
Total runtime: 23.716 ms (7 rows) 优化分析 分析执行计划可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示： 1 2 3 SELECT * SELECT * FROM join_a a JOIN join_b
Total runtime: 23.716 ms (7 rows) 优化分析 分析执行计划可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示。 1 2 3 SELECT * SELECT * FROM join_a a JOIN join_b
Total runtime: 23.716 ms (7 rows) 优化分析 分析执行计划可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示。 1 2 3 SELECT * SELECT * FROM join_a a JOIN join_b
Undo子系统依赖后台回收线程进行空闲空间回收，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$(current_time
Undo子系统依赖后台回收线程进行空闲空间回收，负责主机上Undo模块的空间回收，备机通过回放xLog进行回收。回收线程遍历使用中的undo zone，对该zone中的txn page扫描，依据xid从小到大的顺序进行遍历。回收已提交或者已回滚完成的事务，且该事务的提交时间应早于$(current_time
在发现查询语句的执行计划、执行方式达不到预期的场景下，能够在避免直接修改用户业务语句的前提下对查询执行的方式做一定调整，达到预期的效果，同时能够根据具体业务的需求进行灵活调整，包括patch的创建、删除、变更操作。在当前GaussDB实际运维场景下，我们通过unique SQL
概述 增量物化视图可以对物化视图增量刷新，需要用户手动执行语句，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
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