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schema_test.t4((c1,c2)) SQL不下推 对于不下推的SQL，尽可能详细上报导致不下推的原因。调优方法请参见语句下推调优。 对于因函数而导致的不下推，会告警对应的函数信息。 对于不支持下推的语法，会告警对应语法不支持下推，例如：含有With Recursive、Distinct
长查询或长事务将影响autovacuum对旧版本的清理，数据更新操作产生的旧版本将不能被及时清理。 数据访问时，需要遍历旧版本进行可见性判断，以便确定对当前查询快照可见的版本。长查询或长事务持续的时间越久，不能及时清理的旧版本就越多，对访问性能的影响也越大。极端场景下，例如考察基于较小数据量的索引点查吞吐的场景，旧版
不下推的告警。如果resource_track_level设置为operator，则可以诊断所有的告警场景。 SQL自诊断的诊断范围与resource_track_cost的设置有关系。当SQL的代价大于resource_track_cost时，SQL才会被诊断。SQL的代价可以通过explain来确认。
IG，GS_SESSION_MEMORY_DETAIL视图的warning字段可以获得对应查询可能导致性能问题的告警信息，为性能调优提供参考。 SQL自诊断的告警类型与GUC参数resource_track_level的设置有关系。如果resource_track_level设置
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。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/
有的方案，根据数据的hash值进行重分布；而对于倾斜数据（即等于0的数据），则通过轮询发送的方式，均衡地发送到所有节点。通过这样的方式，解决了倾斜数据分布不均衡的问题。 同时，为了保证结果的正确性，需要对t表做相应的处理。对于t表中等于0（s.x表中的倾斜值）的数据做广播，对于其
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列，而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断，且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列，而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断，且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列，而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断，且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下： 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
schema_test.t4((c1,c2)) SQL不下推 对于不下推的SQL，尽可能详细上报导致不下推的原因。调优方法可以参考案例语句下推调优。 对于因函数而导致的不下推，会告警对应的函数信息。 对于不支持下推的语法，会告警对应语法不支持下推。 告警信息示例： SQL is not
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples；
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过ANALYZE收集全局统计信息，主要包括：PG_CLASS系统表中的relpages和reltuple
有的方案，根据数据的hash值进行重分布；而对于倾斜数据（即等于0的数据），则通过轮询发送的方式，均衡地发送到所有节点。通过这样的方式，解决了倾斜数据分布不均衡的问题。 同时，为了保证结果的正确性，需要对t表做相应的处理。对于t表中等于0（s.x表中的倾斜值）的数据做广播，对于其
为性能瓶颈（带宽、存储、计算等）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景 在GaussDB优化器中如果想要支持语句下
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的WHERE条件中必须含有来自上一层的列，而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断，且这些条件必须用AND连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下： 子查询中WHERE条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的SELEC
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息，主要包括：PG_CLASS系统表中的relpages和reltuple
长查询或长事务将影响autovacuum对旧版本的清理，数据更新操作产生的旧版本将不能被及时清理。 数据访问时，需要遍历旧版本进行可见性判断，以便确定对当前查询快照可见的版本。长查询或长事务持续的时间越久，不能及时清理的旧版本就越多，对访问性能的影响也越大。极端场景下，例如考察基于较小数据量的索引点查吞吐的场景，旧版
支持五大业界主流标准和华为编程规范 支持五大业界主流标准和华为编程规范，提升产品代码规范度 软件产品的质量问题往往导致产品产生不可接受的运营风险或过度成本，因此在源代码级别建立质量检测措施的标准是非常重要的，业界如ISO/IEC 5055标准、CERT编程规范等。 使用代码检查服务，可以对您的代码进行全面的质量检查。
单、消费明细显示金额为准） 退款金额= 订单实付金额－已消费金额－退订手续费（若计算出的退款金额小于 0，则不予退款） 订单实付金额：包含现金账户支付的金额和现金券抵扣的金额，不包含代金券抵扣的金额。 已消费金额= 订单实付金额×（实际消费时长/订单总时长）（时长计算精确到小时。
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