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型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换绝不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操
V值、HB值等表的特征值，以及一定的代价计算模型，计算出每一个执行步骤的不同执行方式的输出元组数和执行代价(cost)，进而选出整体执行代价最小/首元组返回代价最小的执行方式进行执行。这些特征值就是统计信息。从上面描述可以看出统计信息是查询优化的核心输入，准确的统计信息将帮助优化
型选择的问题。根据首选类型和可用的隐含转换，就可能保证有歧义的表达式（那些有多个候选解析方案的）得到有效的方式解决。 所有类型转换规则都是建立在下面几个基本原则上的： 隐含转换绝不能有奇怪的或不可预见的输出。 如果一个查询不需要隐含的类型转换，分析器和执行器不应该进行更多的额外操
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GE INTO五种SQL的节点级和用户级统计结果，识别当前业务负载较重的query类型，衡量整个集群和单个节点执行某种类型查询的能力。通过对以上五类SQL查询进行计数，获得指定时刻的统计结果，经计算可以得到指定QPS等统计信息。例如，T1时刻，USER1的SELECT计数结果为X
Join）是一种高效的连接方法，它依赖于哈希技术。在进行哈希连接时，GaussDB会先选取两个表中的一个（通常是小表），接下来根据连接条件，建立一个哈希表。哈希表的键是小表的连接字段，值是小表的其他字段。然后，对于大表中的每一行，计算连接字段的哈希值，并在哈希表中查找是否有匹配的行。 Hash
ddl_count numeric DDL语句的数量。 dml_count numeric DML语句的数量。 dcl_count numeric DCL语句的数量。 total_select_elapse numeric 总select的时间花费（单位：微秒）。 avg_select_elapse
into语句统计结果。 ddl_count bigint DDL语句的数量。 dml_count bigint DML语句的数量。 dcl_count bigint DCL语句的数量。 total_select_elapse bigint 总select的时间花费（单位：微秒）。 avg_select_elapse
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如何并行创建索引？ 答：GaussDB支持并行创建索引技术，以提高创建索引的效率。 示例如下： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=#
如何并行创建索引？ 答：GaussDB支持并行创建索引技术，以提高创建索引的效率。 示例如下： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=#
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写（可以使用通用的术语缩写）进行命名。例如，在命名中可以使用具有实际业务含义的英文词汇或汉语拼音，但规则应该在数据库实例范围内保持一致。 变量名的关键是要具有描述性，即变量名要有一定的意义，变量名要有前缀标明该变量的类型。 表对象的命名应该可以表征该表的重要特征。例如，在表对象命
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