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PGXC_COMM_RECV_STREAM PGXC_COMM_RECV_STREAM视图展示所有DN上的通信库接收流状态。 表1 PGXC_COMM_RECV_STREAM字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 local_tid bigint 使用此通信流的线程ID。
GaussDB(DWS)多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。
定义变量 介绍PL/SQL中变量的声明，以及该变量在代码中的作用域。 变量声明 变量声明语法请参见图1。 图1 declare_variable::= 对以上语法格式的解释如下： variable_name，为变量名。 type，为变量类型。 value，是该变量的初始值（如果不
GaussDB(DWS)多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。
多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。 外连接：左外连接（LEFT
从OBS导入CSV、TXT数据 创建访问密钥（AK和SK） 上传数据到OBS 创建OBS外表 执行导入数据 处理导入错误 OBS导入数据示例 父主题： 从OBS并行导入数据
从MRS导入数据到集群 从MRS导入数据概述 MRS集群上的数据准备 手动创建外部服务器 创建外表 执行数据导入 清除资源 父主题： 导入数据
Stream方式的Hint 功能描述 指明stream使用的方法，可以为broadcast和redistribute以及指定AGG重分布的分布键。 指定Agg重分布列Hint，仅8.1.3.100及以上集群版本支持。 语法格式 1 [no] broadcast | redistribute(table_list)
PGXC_TOTAL_USER_RESOURCE_INFO PGXC_TOTAL_USER_RESOURCE_INFO视图显示所有实例上用户实时资源消耗信息。该视图仅8.2.0及以上集群版本支持。 表1 PGXC_TOTAL_USER_RESOURCE_INFO字段 名称 类型 描述
PG_COMM_SEND_STREAM PG_COMM_SEND_STREAM视图展示单个DN上所有的通信库发送流状态。 表1 PG_COMM_SEND_STREAM字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 local_tid bigint 使用此通信流的线程ID。
PGXC_COMM_SEND_STREAM PGXC_COMM_SEND_STREAM视图展示所有DN上的通信库发送流状态。 表1 PGXC_COMM_SEND_STREAM字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 local_tid bigint 使用此通信流的线程ID。
导出ORC数据到MRS 导出ORC数据概述 规划导出数据 创建外部服务器 创建外表 执行导出 父主题： 导出数据
OBS导入数据示例 在GaussDB(DWS)上，创建导入的目标表tpcds.customer_address。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 CREATE TABLE tpcds.customer_address
算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
MRS数据源使用概述 MRS集群简介 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。
PGXC_COMM_SEND_STREAM PGXC_COMM_SEND_STREAM视图展示所有DN上的通信库发送流状态。 表1 PGXC_COMM_SEND_STREAM字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 local_tid bigint 使用此通信流的线程ID。
PG_COMM_SEND_STREAM PG_COMM_SEND_STREAM视图展示单个DN上所有的通信库发送流状态。 表1 PG_COMM_SEND_STREAM字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 local_tid bigint 使用此通信流的线程ID。
SMP并行执行 在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。 通过算子并行来提升性能，同时会占用更多的系统资源，包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间
SMP并行执行 在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。 通过算子并行来提升性能，同时会占用更多的系统资源，包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间
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