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图形化查看执行计划和开销 Visual Explain计划从扩展JSON格式中获取信息，以图形化方式显示SQL查询。该功能有助于优化查询以增强查询和服务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）。
的慢实例数据上报。用户可在界面上查看24小时内检测到的慢实例数量，以及在时间维度上的分布状态等信息，更为快捷的定位到拖慢整个集群的慢节点并分析其根因。 慢实例检测页面分为两部分，上半部分是检测出慢实例数量的时间分布图，显示的是在不同的检测时间段检测出慢实例的数量。下半部分是慢实例
with time zone 最后一次分析（包括手动和自动）的时间。 analyze_count bigint 分析（包括手动和自动）的次数。 last_autoanalyze timestamp with time zone 最后一次自动分析的时间。 autoanalyze_count
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查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据，如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数设置服务器范围内的统计收集特性。 track_activities
查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据，如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数设置服务器范围内的统计收集特性。 track_activities
自动Vacuum的次数。为各CN节点上次数之和。 last_analyze timestamp with time zone 最后一次分析（包括手动和自动）的时间。 analyze_count bigint 分析（包括手动和自动）的次数。由于analyze会同时在所有节点上进行，该字段为所有CN节点上的最大值。 last_autoanalyze
自动Vacuum的次数。为各CN节点上次数之和。 last_analyze timestamp with time zone 最后一次分析（包括手动和自动）的时间。 analyze_count bigint 分析（包括手动和自动）的次数。由于analyze会同时在所有节点上进行，该字段为所有CN节点上的最大值。 last_autoanalyze
解析器 词法分析 语法分析 DDL DML 表达式 元数据
性能诊断 集群性能分析 慢SQL分析 SQL诊断 表诊断 父主题： GaussDB(DWS)性能调优
性能诊断 集群性能分析 慢SQL分析 SQL诊断 表诊断 父主题： GaussDB(DWS)性能调优
错误原因：检查失败。 解决办法：根据check日志分析处理。 GAUSS-53012: Failed to insert pmk data to database. SQLSTATE:无 错误原因：检查失败。 解决办法：根据gs_checkperf工具日志分析处理。 父主题： GAUSS-53000
查询数据库大小 模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 本实践将演示交通卡口车辆通行分析，将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示GaussDB(DWS) 对于历史详单数据的高性能查询能力。 供应链需求分析(TPC-H数据集)
dn_6003_6004: inserted partition key does not map to any table partition 原因分析 范围分区是根据表的一列或者多列，将要插入表的数据分为若干个范围，这些范围在不同的分区里没有重叠。划分好分区后，根据分区键值将数据映射到已
解决办法：根据提示的错误信息进行分析。 GAUSS-02418: "could not write to hash-join temporary file: %m" SQLSTATE: XX000 错误原因：下盘临时文件操作失败。 解决办法：根据提示的错误信息进行分析。 GAUSS-02419:
字/特性的迁移方式。 本节包括以下内容： 日期函数、LOB函数、字符串函数、分析函数以及正则表达式函数，具体内容详见日期函数~正则表达式函数章节。 日期函数 LOB函数 字符串函数（Oracle） 分析函数 正则表达式函数 父主题： Oracle语法迁移
单表查询的场景下，预期1s以内返回结果，实际执行耗时超过10s。 原因分析 行列存表选择错误导致的问题，点查询场景应该使用行存表+btree索引。 分析过程 通过抓取问题SQL的执行信息，发现大部分的耗时都在“CStore Scan”。 分析出问题的场景：基表是一张十亿级别的表，每晚有批量增量数
导致前台页面数据加载超时，无法对用户提供图表显示。 原因分析 大量表频繁增删改，未及时清理，导致脏数据过多、表数据膨胀、查询慢。 内存参数设置不合理。 分析过程 和用户确认是部分业务慢，获取部分慢SQL后，打印执行计划，分析出耗时主要在index scan上，可能是I/O争抢导致
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