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java定义的方法upperString中数据类型一一对应。GaussDB(DWS)与Java数据类型的对应关系，请参见表1。 AS子句用于指定该函数所调用的Java方法的类名和static方法名，格式为“类名.方法名”。该字段需要和步骤1中java定义的类名和方法名一致。 使用
逻辑集群管理 2 8.1.0内核版本上线 优化和解决以下问题： Cost代价估算优化。 Analyze强化，支持临时表，支持单事务操作。 向量化引擎性能提升。 分区剪枝优化，当前分区剪枝只能针对常量进行，而对于需要计算的变量不能剪枝，针对此问题进行优化。 新增全量备份（schema粒度）+
在数据库的运行过程中，会涉及到锁的访问、磁盘IO操作、无效消息的处理，这些操作都可能是数据库的性能瓶颈，通过GaussDB(DWS)提供的性能统计方法，可以方便定位性能问题。 输出性能统计日志 参数说明：对每条查询，以下4个选项控制在服务器日志里记录相应模块的性能统计数据，具体含义如下：
数据库事务的目的主要是： 为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。 当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。 事务的执行过程 当事务被提交给数据库管理系统
通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库与数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP OLTP 数据来源 多数据源 单数据源 数据标准化 非标准化Schema 高度标准化的静态Schema 数据读取优势 针对读操作进行优化 针对写操作进行优化
数据库事务的目的主要是： 为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。 当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。 事务的执行过程 当事务被提交给数据库管理系统
在数据库的运行过程中，会涉及到锁的访问、磁盘IO操作、无效消息的处理，这些操作都可能是数据库的性能瓶颈，通过GaussDB(DWS)提供的性能统计方法，可以方便定位性能问题。 输出性能统计日志 参数说明：对每条查询，以下4个选项控制在服务器日志里记录相应模块的性能统计数据，具体含义如下：
在数据库的运行过程中，会涉及到锁的访问、磁盘IO操作、无效消息的处理，这些操作都可能是数据库的性能瓶颈，通过GaussDB(DWS)提供的性能统计方法，可以方便定位性能问题。 输出性能统计日志 参数说明：对每条查询，以下4个选项控制在服务器日志里记录相应模块的性能统计数据，具体含义如下：
对业务进行优化，分析能否将大表进行分表设计。 处理方法 GaussDB(DWS)提供了分析查询和改进查询的方法，并且为用户提供了一些常见案例以及错误处理办法。您可以参考性能调优章节对SQL进行性能调优。常见问题也可以优先参考以下两种方法进行分析： 方法一：对表定期做统计优化查询。
信息。但对于由于FATAL、PANIC错误导致查询异常结束时，状态信息列只显示aborted，无法记录详细异常信息。特别的，对于查询解析，优化阶段的状态信息则无法监控。 历史视图具体的对外接口如下表所示： 视图级别 节点范围 查询视图 query级别/perf级别 （推荐使用） 当前CN
信息。但对于由于FATAL、PANIC错误导致查询异常结束时，状态信息列只显示aborted，无法记录详细异常信息。特别的，对于查询解析，优化阶段的状态信息则无法监控。 历史视图具体的对外接口如下表所示： 视图级别 节点范围 查询视图 query级别/perf级别（推荐使用） 当前CN
对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能一节还是期望能尽量系统性的对性能调优方法加以说明，方便应用开发人员和刚接触GaussDB(DWS)的DBA参考。
COLLECT STATISTICS 在Teradata中，COLLECT STAT采集优化器统计信息，用于查询性能。DWS使用ANALYZE语句来替代COLLECT STAT。 详情请参见ANALYZE。 输入：COLLECT STATISTICS 1 COLLECT STAT
为什么GaussDB(DWS)的性能在极端场景下并未比单机数据库好 GaussDB(DWS)中由于MPP架构的限制导致少部分PG系统方法、函数无法下推到DN节点来执行，仅能在CN端出现性能瓶颈。 原理解释： 一个操作能够并行执行是有条件的，需要逻辑上能够并行，比如做汇总（SUM）
（默认为on）。 GUC参数resource_track_level为query、perf或operator（默认为query）。 监控作业的类型为： 优化器估算的执行代价大于或等于resource_track_cost取值的作业。 Cgroups功能正常加载，可通过gs_cgroup -P查看控制组信息。
除此之外，无法使用LLVM动态编译优化，具体可通过explain performance语句进行查看。 非适用场景： 不支持CN上LLVM动态编译优化。 不支持小数据量表使用LLVM动态编译优化。 不支持生成非向量化执行路径的查询作业。 其他因素对LLVM性能的影响 LLVM优化效果不仅依赖于数据
除此之外，无法使用LLVM动态编译优化，具体可通过explain performance语句进行查看。 非适用场景： 不支持CN上LLVM动态编译优化。 不支持小数据量表使用LLVM动态编译优化。 不支持生成非向量化执行路径的查询作业。 其他因素对LLVM性能的影响 LLVM优化效果不仅依赖于数据
引用SubPlan结果的算子可能需要反复的调用获取这个SubPlan的值，即SubPlan以下的结果要重复执行很多次。具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1 2 3 4 5 6 select 1, coalesce(a4
" SQLSTATE: XX000 错误原因：此语句不支持信息约束优化。 解决办法：信息约束对查询进行优化，避免错误方法，使用set enable_constraint_optimization=off，关闭优化。 GAUSS-04347: "Function with OID %u
IN对于NULL值的特殊处理，导致语句无法使用高效的HashJoin进行高效处理，性能较差。 处理方法 若业务场景中用户不关注NULL值的处理，或者数据中根本不存在NULL值，则可以通过等价改写将NOT IN改写为NOT EXISTS来进行优化。 父主题： 集群性能
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