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SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+f
先选择其他方法。 enable_broadcast=on 控制查询优化器对于broadcast广播模式数据传输的使用。此方式网络传输数据量较大，因此当网络传输节点（Stream）实际数据量较大而估算不准时，可以将该参数设置为off，看性能是否有提升。 rewrite_rule 控
IN 否 随机数种子。 PKG_UTIL.RANDOM_GET_VALUE 该函数RANDOM_GET_VALUE返回0~1区间的一个随机数，其有效数字为15位。 PKG_UTIL.RANDOM_GET_VALUE函数原型为： 1 2 3 PKG_UTIL.RANDOM_GET_VALUE(
SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan
说明： 对于写操作，会检测写入文件类型，如果为elf类型文件，会报错退出。 max_line_size INTEGER IN 是 每行最大字符数，包含换行符（最小值是1，最大值是32767）。如果没有指定，会指定一个默认值1024。 DBE_FILE.IS_CLOSE 函数DBE_FILE
INTEGER IN 否 执行查询语句解析的游标ID。 DBE_SQL.NEXT_ROW 该函数返回符合查询条件的数据行数，每一次运行该接口都会获取到新的行数的集合，直到数据读取完毕获取不到新行为止。 DBE_SQL.NEXT_ROW函数的原型为： 1 2 3 4 DBE_SQL
说明： 对于写操作，会检测写入文件类型，如果为elf类型文件，会报错退出。 max_line_size INTEGER IN 是 每行最大字符数，包含换行符（最小值是1，最大值是32767）。如果没有指定，会指定一个默认值1024。 DBE_FILE.IS_CLOSE 函数DBE_FILE
cpu_usage：CPU使用率，上限100。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。
cpu_usage：CPU使用率，上限100。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘IO延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络IO延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。
cpu_usage：CPU使用率，上限100。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。
Psycopg包 准备相关驱动和依赖库。可以从发布包中获取，包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Python.tar.gz。 解压后有两个文件夹： psycopg2：psycopg2库文件。 lib：lib库文件。 加载驱动。 在使用驱动之前，需要做如下操作：
SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘I/O、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+
先选择其他方法。 enable_broadcast=on 控制查询优化器对于broadcast广播模式数据传输的使用。此方式网络传输数据量较大，因此当网络传输节点（Stream）实际数据量较大而估算不准时，可以将该参数设置为off，看性能是否有提升。 rewrite_rule 控
t、Peak Memory、A-width的含义说明如下： A-time：当前算子执行完成时间。 A-rows：表示当前算子的实际输出元组数。 E-distinct：表示hashjoin算子的distinct估计值。 Peak Memory：此算子在执行时使用的内存峰值。 A-w
二进制字符串函数和操作符 位串函数和操作符 模式匹配操作符 数字操作函数和操作符 时间和日期处理函数和操作符 类型转换函数 几何函数和操作符 网络地址函数和操作符 JSON/JSONB函数和操作符 HLL函数和操作符 SEQUENCE函数 数组函数和操作符 范围函数和操作符 聚集函数
二进制字符串函数和操作符 位串函数和操作符 模式匹配操作符 数字操作函数和操作符 时间和日期处理函数和操作符 类型转换函数 几何函数和操作符 网络地址函数和操作符 JSON/JSONB函数和操作符 HLL函数和操作符 SEQUENCE函数 数组函数和操作符 范围函数和操作符 聚集函数
系统函数兼容性概述 流程控制函数 日期和时间函数 字符串函数 强制转换函数 加密函数 比较函数 聚合函数 JSON函数 窗口函数 数字操作函数 网络地址函数 其他函数 父主题： MySQL兼容性M-Compatibility模式
开启并行导入时，规格如下（该性能规格要求客户端的cpu和内存、服务端的cpu内存和空闲线程以及网络带宽能满足对应的并发度，不存在瓶颈，且总数据行数足够大，skip的值小于总数据行数的1%）： 并行度为2时，相比于串行导入，性能提升不低于1.5倍。 并行度为4时，相比于串行导入，性能提升不低于3倍。
Psycopg包 准备相关驱动和依赖库。可以从发布包中获取，包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Python.tar.gz。 解压后有两个文件夹： psycopg2：psycopg2库文件。 lib：lib库文件。 加载驱动。 在使用驱动之前，需要做如下操作：
Psycopg包 准备相关驱动和依赖库。可以从发布包中获取，包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Python.tar.gz。 解压后有两个文件夹： psycopg2：psycopg2库文件。 lib：lib库文件。 加载驱动。 在使用驱动之前，需要做如下操作：
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