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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
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)/
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
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
schema_test.t2(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，会告警对应的函数名信息。 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
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
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
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
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
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
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
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
设置建议：每次事务提交时，WAL缓冲区的内容都写入到磁盘中，因此设置为很大的值不会带来明显的性能提升。如果将它设置成几百兆，在有很多即时事务提交的服务器上提高写入磁盘的性能。根据经验，默认值可以满足大多数的情况，对应不同规格，请按照对应建议的默认值设置，不建议修改。避免设置明显不合理（过大或过小）的wal_b
设置建议：每次事务提交时，WAL缓冲区的内容都写入到磁盘中，因此设置为很大的值不会带来明显的性能提升。如果将它设置成几百兆，在有很多即时事务提交的服务器上提高写入磁盘的性能。根据经验，默认值可以满足大多数的情况，不建议修改。避免设置明显不合理（过大或过小）的wal_buffers值，应满
GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
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