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分析业务场景发现a.id不为NULL，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 select count(*) from normal_date n, normal_date
分析业务场景发现a.ca_address_sk不为NULL，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1 2 3 4 5 select count(*) from customer_address_001 a4, customer_address_001 a where a4
分析业务场景发现a.ca_address_sk不为null，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1 2 3 4 5 select count(*) from customer_address_001 a4, customer_address_001 a where a4
分析执行计划可知，在顺序扫描阶段耗时较多。
为什么查询中无法识别表名或者列名？ 答：无法识别名称最常见的原因是创建过程中表名或者列名使用了双引号引入了大小写。使用双引号时，表名和列名（称为标识符）在存储是区分大小写的，所以在查询时必须使用双引号且大小写需要与创建时匹配。
为什么查询中无法识别表名或者列名？ 答：无法识别名称最常见的原因是创建过程中表名或者列名使用了双引号引入了大小写。使用双引号时，表名和列名（称为标识符）在存储是区分大小写的，所以在查询时必须使用双引号且大小写需要与创建时匹配。
导出的备份信息列表为csv文件，您可以对其进行分析，以满足业务需求。 查看导出的数据库备份。 父主题： 管理备份
根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。
CM相当于一个机器管家，定期的收集和分析DN的状态，判断DN当前是不是健康运行，一旦发现DN异常，它会尝试修复，例如把DN重启，或者把备DN升级成主DN。
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作。这就是说，任何一个类型匹配、格式清晰的查询不应该在分析器里耗费更多的时间，也不应该向查询中引入任何不必要的隐含类型转换调用。
PARSER和COPY选项是互相排斥的，因为当一个现有配置被复制，其分析器配置也被复制了。 若仅声明分析器，那么新的文本搜索配置初始没有从符号类型到词典的映射， 因此会忽略所有的单词。
GaussDB数据库所以对于分析类的复杂查询能够获得更好的查询性能。但列存表在数据插入和数据更新上表现不佳，对于存在数据频繁插入和更新的业务无法使用列存表。 为了提升行存表在分析类的复杂查询上的查询性能，GaussDB数据库提供行存表使用向量化执行引擎的能力。
需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引建立在数据库表中的某些列上。因此，在创建索引时，应该仔细考虑在哪些列上创建索引。 在经常需要搜索查询的列上创建索引，可以加快搜索的速度。
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analyze_count bigint 该表被手动分析的次数。 autoanalyze_count bigint 该表被autovacuum守护进程分析的次数。 父主题： Object
analyze_count numeric 这个表被手动分析的次数。 autoanalyze_count numeric 这个表被autovacuum守护进程分析的次数。 父主题： Object
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