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ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用词，则返回空数组；如果是一个不可识别的词则返回NULL
图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化后 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。
GaussDB(DWS)子查询表达式 子查询允许在一个查询中嵌套另一个查询，从而实现更复杂的数据查询和分析。 子查询表达式 EXISTS/NOT EXISTS 首先执行子查询，然后根据子查询的结果是否满足条件来决定是否继续执行主查询。
GaussDB(DWS)子查询表达式 子查询允许在一个查询中嵌套另一个查询，从而实现更复杂的数据查询和分析。 子查询表达式 EXISTS/NOT EXISTS 首先执行子查询，然后根据子查询的结果是否满足条件来决定是否继续执行主查询。
图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化后 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。
智能运维将自动分析用户注册的时间段，在每个时间段内运行运维任务。 对于自动Vacuum运维任务，用户配置时间窗时，应避开业务高峰期。否则自动Vacuum将有可能与用户业务产生死锁冲突。
集群类型 分析集群 元数据 本地元数据 填写硬件配置参数，单击“下一步”。
使用外表功能实现GaussDB(DWS)集群间数据迁移 大数据融合分析场景下，支持同一区域内的多套GaussDB(DWS)集群之间的数据互通互访，本实践将演示通过Foreign Table方式从远端DWS导入数据到本地端DWS。
助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 本文以创建3节点的GaussDB(DWS)集群为例，通过导入OBS桶上csv格式的数据，完成简单的数据查询。
易扩展 按需扩展：Shared-Nothing开放架构，可随时根据业务情况增加节点，扩展系统的数据存储能力和查询分析性能。 扩容后性能线性提升：容量和性能随集群规模线性提升，线性比0.8。
ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用词，则返回空数组；如果是一个不可识别的词则返回NULL
资源优化 成本中心可以通过监控云服务器的历史消费情况和CPU使用率，为客户提供云服务器资源的空闲识别和优化建议，寻找节约成本的机会。您还可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，通过云监控服务监控资源的使用情况，确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。
分析表 “分析”统计表和表索引的数据，在数据库内部表中存储统计的信息。数据库中，查询优化器可以访问信息并根据该信息制定更好的查询规划策略。 右键单击表，选择“分析”。“分析表”对话框和状态栏显示所有操作的状态信息。 截断表 该操作将删除当前表的所有数据。
规则4.2 避免同时对多个协同分析外表进行跨集群并发访问 原理说明：在A集群通过协同分析访问B集群数据时，A集群所有DN会与B集群CN建立连接和活跃会话。 违反规范的影响： B集群（远端集群）中CN压力过大，导致连接和活跃会话资源超限，访问异常。
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。
报表分析类业务的优先级和实时性相对较低，但是复杂度更高，为有效进行资源管控，将报表分析和核心交易业务进行数据库用户分离，例如核心交易业务使用数据库用户budget_config_user，报表分析业务使用数据库用户report_user。
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。即任何一个类型匹配、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。
前提条件 用户执行的任务需是SQL探针类、负荷分析、DDL一键审核或监控采集项的相关操作。 操作步骤 登录GaussDB(DWS) 管理控制台。 在“集群 > 专属集群”页面，找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”，系统将显示集群概览页面。
概述 数据库的系统资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）是有限的，GaussDB(DWS)在同时运行多种类型的业务（如数据加载、批量分析、实时查询等）时，各类型业务之间可能会竞争资源，从而出现资源性能瓶颈，导致吞吐量下降，造成整体的查询性能低下。
根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景，可以将数据按照时间分为：热数据、冷数据。 冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。
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