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新增EVS存储类型的第二代规格，用户可进行存储类型和存储容量的自定义选择。 用户在创建集群时，可根据需要选择“第二代”规格，该规格为针对使用EVS盘的规格，支持用户在可选范围内自定义集群使用的存储类型与存储容量；话单计费上，第二代EVS盘规格采用存储资源独立计费的方式。 商用 创建集群
隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DROP，SELECT语句中不必明确定义游标。 属性 隐式游标属性为： SQL%FOU
模式可见性查询函数 每个函数对数据库对象执行可见性检查。对于函数和操作符，如果在前面的搜索路径中没有相同的对象名称和参数的数据类型，则此对象是可见的。对于操作符类，则要同时考虑名字和相关索引的访问方法。 所有这些函数都需要使用OID来标识要需要检查的对象。如果用户想通过名字测试对象，则可使用O
隐式游标的相关属性，来完成相应的操作。在隐式游标的工作区中，所存放的数据是最新处理的一条SQL语句所包含的数据，与用户自定义的显式游标无关。 格式调用为： SQL% INSERT，UPDATE，DROP，SELECT语句中不必明确定义游标。 属性 隐式游标属性为： SQL%FOU
录不全。 在某些异常的情况下，历史TopSQL中的状态信息列可能会显示为unknown，其记录的监控信息会导致不准确。 历史TopSQL能够记录的SQL语句的规格与实时TopSQL能够记录的SQL语句的规格一致。请参考实时TopSQL中能够记录的SQL语句的规格。 历史TopSQ
=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。 对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法，把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表，拆分常见的场景包括但不限于： 作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash
在数据仓库类型的数据库中，大表的分布列选择对于数据库和语句查询性能都有至关重要的影响。 如果表的分布列选择不当，在数据导入后有可能出现数据分布倾斜，进而导致某些磁盘的使用明显高于其他磁盘，极端情况下会导致集群只读。对于Hash分表策略，存在数据倾斜情况下，查询时出现部分DN的I/O短板
GaussDB(DWS)提供了集群中数据表关键运行状态的统计数据与诊断工具。其中包括： 表倾斜率：对于集群中数据表统计信息进行监控分析，展示倾斜率高于5%且表大小TOP50的表信息。 表脏页率：对于集群中数据表统计信息进行监控分析，展示脏页率高于50%且表大小TOP50的表信息。 表倾斜率 不合理的分布列选择，将引发
指定子查询不提升的hint 功能描述 优化器在对查询进行逻辑优化时通常会将可以提升的子查询提升到上层以避免嵌套执行，但对于某些场景，嵌套执行不会导致性能下降过多，而提升之后扩大了查询路径的搜索范围，可能导致性能变差。对于此类情况，可以使用no merge hint指定子查询不提升
GaussDB(DWS)提供了集群中数据表关键运行状态的统计数据与诊断工具。其中包括： 表倾斜率：对于集群中数据表统计信息进行监控分析，展示倾斜率高于5%且表大小TOP50的表信息。 表脏页率：对于集群中数据表统计信息进行监控分析，展示脏页率高于50%且表大小TOP50的表信息。 表倾斜率 不合理的分布列选择，将引发
表倾斜率”，页面将展示集群中符合统计条件的表信息。 表脏页率 背景信息 对于数据表的DML操作将影响数据表数据导致存在无用的脏数据， 过多的脏数据将占据磁盘空间，影响集群可用容量。用户可通过查询表的脏页率，根据表的大小和脏页率，对较大表和脏页率过高的表进行处理。 处理方式参考磁盘使用率高&集群只读处理方案。
通LRU2Q的淘汰策略，对于频繁使用的小表来说可能会发生A1in满了然后淘汰到A1out，再次命中进入Am的过程，这样会频繁发生网络IO去重新缓存小表的数据，此时会极大的降低大表join小表的性能。 调优语法 当前提供了一种新的调优策略，即允许用户将上述描述场景中的小表数据直接入
目前GaussDB(DWS)提供包年/包月、按需计费模式。 对于包年/包月模式，您在购买时一次性付费，使用过程中不会再额外计费。包周期到期后，资源会依次进入宽限期、保留期，若需要继续使用，请及时续费。详情请参见资源到期说明。 对于按需计费模式，系统会按小时扣减费用，只要您账户上有足够余
模式可见性查询函数 每个函数对数据库对象执行可见性检查。对于函数和操作符，如果在前面的搜索路径中没有相同的对象名称和参数的数据类型，则此对象是可见的。对于操作符类，则要同时考虑名字和相关索引的访问方法。 所有这些函数都需要使用OID来标识要需要检查的对象。如果用户想通过名字测试对象，则可使用O
anyarray - 一个最常用的非空元素的列表。 most_common_elem_freqs real[] - 一个最常用元素的频率的列表。 elem_count_histogram real[] - 对于独立的非空元素的统计直方图。 父主题： 系统视图
JSON对象由嵌套或并列的name-value对组成，具有顺序无关性，当导入JSON格式数据时，需要通过字段名与name的自动对应来确定字段与value的对应关系。用户需要定义恰当的字段名，否则可能导致导入结果不符合预期。字段名与name的自动对应规则如下： 无嵌套无数组的情况下，字段名应当与name一致，不区分大小写。
=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。 对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法，把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表，拆分常见的场景包括但不限于： 作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash
anyarray - 一个最常用的非空元素的列表。 most_common_elem_freqs real[] - 一个最常用元素的频率的列表。 elem_count_histogram real[] - 对于独立的非空元素的统计直方图。 父主题： 系统视图
anyarray - 一个最常用的非空元素的列表。 most_common_elem_freqs real[] - 一个最常用元素的频率的列表。 elem_count_histogram real[] - 对于独立的非空元素的统计直方图。 父主题： 系统视图
=或<>操作符、null值判断、or连接、参数隐式转换。 对复杂SQL语句进行拆分。 对于过于复杂并且不易通过以上方法调整性能的SQL可以考虑拆分的方法，把SQL中某一部分拆分成独立的SQL并把执行结果存入临时表，拆分常见的场景包括但不限于： 作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash
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