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统计信息调优 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relp
Query执行流程 SQL引擎从接受SQL语句到执行SQL语句需要经历的步骤如图1和表1所示。其中,红色字体部分为DBA可以介入实施调优的环节。 图1 SQL引擎执行查询类SQL语句的流程 表1 SQL引擎执行查询类SQL语句的步骤说明 步骤 说明 1、语法&词法解析 按照约定的
MY_TRIGGERS MY_TRIGGERS视图显示当前用户拥有的触发器的信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 MY_TRIGGERS字段 名称 类型 描述 trigger_name character varying(64) 触发器名称。
说明 通用型 基础版 底层使用ECS通用计算实例,这种实例侧重于资源共享,可以提供更高的性价比,但在主机重负载的情况下可能会出现资源争抢,从而导致计算性能波动,不适合部署大型业务,因此企业版也就不再提供通用型规格。 独享型 基础版 企业版 底层使用ECS通用计算增强型实例(X86架
MY_TRIGGERS MY_TRIGGERS视图显示当前用户拥有的触发器的信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 MY_TRIGGERS字段 名称 类型 描述 owner character varying(128) 触发器的所有者。 trigger_name
MY_TRIGGERS MY_TRIGGERS视图显示当前用户拥有的触发器的信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 MY_TRIGGERS字段 名称 类型 描述 trigger_name character varying(64) 触发器名称。
统计信息调优 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re
统计信息调优 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re
DB_TRIGGERS DB_TRIGGERS视图显示当前用户能访问到的触发器信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 DB_TRIGGERS字段 名称 类型 描述 trigger_name character varying(64) 触发器名称。
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ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序,以.pgc为后缀名,ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译器编译为可执行文件,运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理:ecpg
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application_name text 用户发起的请求的应用程序名称。 L0 client_addr text 用户发起的请求的客户端地址。 L0 client_port integer 用户发起的请求的客户端端口。 L0 unique_query_id bigint 归一化SQL
ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序,以.pgc为后缀名,ecpg负责将其转换成可被编译器编译的C语言程序。 生成的C语言程序被编译器编译为可执行文件,运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理:ecpg
Values Scan 算子说明 读取 VALUES 子句中指定的值列表,并将其作为一组虚拟行返回给查询计划器。这些虚拟行可以被其他扫描器或操作符使用,例如 HashJoin 或 MergeJoin。 典型场景 该算子提供了一种快速且简便的方法来指定一组值,无需从表中读取数据。这
更新统计信息 在数据库中,统计信息是优化器生成计划的源数据。没有收集统计信息或者统计信息陈旧往往会造成执行计划严重劣化,从而导致性能问题。 背景信息 ANALYZE语句可收集与数据库中表内容相关的统计信息,统计结果存储在系统表PG_STATISTIC中。查询优化器会使用这些统计数