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如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。
如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。
案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。
典型场景 当查询语句涉及子查询，需要多次查询同一批数据时，优化器会选择Materialize算子来缓存子查询的结果，从而大大减少扫描的执行时间。子查询常存在于关键字包括IN、ANY、ALL、EXISTS等子句中。 连接操作选择Nest Loop作为连接算子。
事务监控 通过设置事务超时预警，可以监控自动回滚的事务并定位其中的语句问题，并且也可以监控执行时间过长的语句。
事务监控 通过设置事务超时预警，可以监控自动回滚的事务并定位其中的语句问题，并且也可以监控执行时间过长的语句。
事务监控 通过设置事务超时预警，可以监控自动回滚的事务并定位其中的语句问题，并且也可以监控执行时间过长的语句。
====== Query Summary =====： 这一部分主要打印总的执行时间和网络流量，包括了初始化和结束阶段的最大最小执行时间，以及当前语句执行时系统可用内存、语句估算内存等信息。 父主题： 执行计划详解
以TPCH Q1为例，使用行执行引擎时，扫描算子的执行时间为405210ms，聚集操作的执行时间为2618964ms。
以TPCH Q1为例，使用行执行引擎时，扫描算子的执行时间为405210ms，聚集操作的执行时间为2618964ms。
PL_EXECUTION_TIME：PL/SQL（存储过程）的执行时间。 PL_COMPILATION_TIME：PL/SQL（存储过程）编译时间。 NET_SEND_TIME：网络上的时间花销。 DATA_IO_TIME：I/O时间上的花销。
PL_EXECUTION_TIME：plpgsql（存储过程）的执行时间。 PL_COMPILATION_TIME：plpgsql（存储过程）编译时间。 NET_SEND_TIME：网络上的时间花销。 DATA_IO_TIME：I/O时间上的花销。
min_cpu_time bigint 该算子在所有DN上的最小执行时间(ms)。 max_cpu_time bigint 该算子在所有DN上的最大执行时间(ms)。 total_cpu_time bigint 该算子在所有DN上的总执行时间(ms)。
min_cpu_time bigint 该算子在所有DN上的最小执行时间(ms)。 max_cpu_time bigint 该算子在所有DN上的最大执行时间(ms)。 total_cpu_time bigint 该算子在所有DN上的总执行时间(ms)。
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min_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的最小执行时间（ms）。 max_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的最大执行时间（ms）。 total_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的总执行时间（ms）。
min_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的最小执行时间（ms)。 max_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的最大执行时间（ms)。 total_cpu_time bigint 该算子在数据库节点上的总执行时间（ms)。
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