华为云用户手册

管理UN LOG GED表 UNLOGGED表即非日志表。在非日志表中写入的数据不会被写入到预写日志中，这样就会比普通表快很多。但是非日志表在冲突、执行操作系统重启、强制重启、切断电源操作或异常关机后会被自动清理，会造成数据丢失的风险。非日志表中的内容也不会被复制到备服务器中。在非日志表中创建的索引也不会被自动记录。 使用场景：非日志表不能保证数据的安全性，需要在确保数据已经做好备份的前提下使用，例如系统升级时进行数据的备份。在创建非日志表时应将cnretry关闭（即设置GUC参数max_query_retry_times=0）。 故障处理：当异常关机等操作导致非日志表上的索引发生数据丢失时，用户应该对发生错误的索引进行重建。 9.1.0版本后，UNLOGGED表默认存储在pg_unlogged表空间下，且不可迁移或指定到其他表空间。 从低版本升级到9.1.0版本后，旧版本创建的UNLOGGED表还存储在原表空间下。 9.1.0版本提供UNLOGGED表迁移脚本switch_unlogged_tablespace.py，配合GUC参数enable_unlogged_tablespace_compat，可以优化RTO。 脚本位于 $GPHOME/script目录，可以通过-?获取帮助信息。 迁移所有UNLOGGED表（建议） 1 python3 switch_unlogged_tablespace.py -t switch 3. 迁移成功后，GUC参数enable_unlogged_tablespace_compat会自动设置为off。 建议在升级到9.1.0版本后通过以下两步操作提升实例重启RTO： 使用switch_unlogged_tablespace.py脚本将UNLOGGED表全部迁移到pg_unlogged表空间。 如果旧版本没有使用UNLOGGED表，建议将GUC参数enable_unlogged_tablespace_compat设置为OFF。

创建表 CREATE TABLE命令创建一个表，创建表时可以定义以下内容： 表的列及数据类型。 表约束的定义，即任何用于限制列或者表中数据的表约束或者列约束。参见表约束的定义。 表分布的定义，即表的分布策略，它决定 GaussDB (DWS)数据库如何在片（Segment）之间划分数据。 参见表分布的定义。 表存储格式。参见选择GaussDB(DWS)表存储模型。 分区表定义。参见创建和管理GaussDB(DWS)分区表。

表分布的定义 GaussDB(DWS)支持的分布方式：复制表（Replication）、哈希表（Hash）和轮询表（Roundrobin）。 轮询表（Roundrobin）分布方式仅8.1.2及以上集群版支持。 策略 描述 适用场景 优势与劣势 复制表（Replication） 集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。 小表、维度表。 Replication优点是每个DN上都有此表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程) Replication缺点是每个DN都保留了表的完整数据，造成数据的冗余。一般情况下只有较小的维度表才会定义为Replication表。 哈希表（Hash） 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大幅度提升表的读/写速度。 一般情况下大表（1000000条记录以上）定义为Hash表。 轮询表（Roundrobin） 表的每一行被轮番地发送给各个DN，数据会被均匀地分布在各个DN中。 数据量较大的事实表，且使用Hash分布时找不到合适的分布列。 Roundrobin优点是保证了数据不会发生倾斜，从而提高了集群的空间利用率。 Roundrobin缺点是无法像Hash表一样进行DN本地化优化，查询性能通常不如Hash表。 一般在大表无法找到合适的分布列时，定义为Roundrobin表，若大表能够找到合适的分布列，优先选择性能更好的Hash分布。

hive_compat_options 参数说明：用于GaussDB(DWS)的MySQL模式下，控制INSERT INTO VALUES方式插入数据到数值类型字段和INSERT INTO SELECT方式插入数据到字符类型字段时是否将空串转为NULL。该参数仅9.1.0.210及以上集群版本支持。 参数类型：USERSET 取值范围：枚举型 empty_str_to_null，表示INSERT INTO VALUES方式插入数据到数值类型字段和INSERT INTO SELECT方式插入数据到字符类型字段时，会将空串转为NULL。 空，表示INSERT INTO VALUES方式插入数据到数值类型字段和INSERT INTO SELECT方式插入数据到字符类型字段时，对空串不做任何处理。 默认值：空

transform_null_equals 参数说明：控制表达式expr = NULL（或NULL = expr）当做expr IS NULL处理。如果expr得出NULL值则返回真，否则返回假。 正确的SQL标准兼容的expr = NULL总是返回NULL（未知）。 Microsoft Access里的过滤表单生成的查询使用expr = NULL来测试空值。打开这个选项，可以使用该接口来访问数据库。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示控制表达式expr = NULL（或NULL = expr）当做expr IS NULL处理。 off表示不控制，即expr = NULL总是返回NULL（未知）。 默认值：off 新用户经常在涉及NULL的表达式上语义混淆，故默认值设为off。

td_compatible_truncation 参数说明：控制是否开启与Teradata数据库相应兼容的特征。该参数在用户连接上与TD兼容的数据库时，可以将参数设置成为on（即超长字符串自动截断功能启用），该功能启用后，在后续的insert语句中，对目标表中char和varchar类型的列插入超长字符串时，会按照目标表中相应列定义的最大长度对超长字符串进行自动截断。保证数据都能插入目标表中，而不是报错。 超长字符串自动截断功能不适用于insert语句包含外表的场景。 如果向字符集为字节类型编码（SQL_ASCII，LATIN1等）的数据库中插入多字节字符数据（如汉字等），且字符数据跨越截断位置，这种情况下，按照字节长度自动截断，自动截断后会在尾部产生非预期结果。如果用户有对于截断结果正确性的要求，建议用户采用UTF8等能够按照字符截断的输入字符集作为数据库的编码集。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示启动超长字符串自动截断功能。 off表示停止超长字符串自动截断功能。 默认值：off

常见问题处理 Server common name "xxxx" does not match host name "xxxxx" 此问题的原因是使用了SSL加密的“verify-full”选项，这时驱动程序会验证证书中的主机名与实际部署数据库的主机名是否一致。碰到此问题可以使用“verify-ca”选项，不再校验主机名；或者重新生成一套与数据库所在主机名相同的CA证书。 connect to server failed: no such file or directory 此问题可能的原因： 配置了错误的/不可达的数据库地址，或者端口 请检查数据源配置中的Servername及Port配置项。 服务器监听不正确 如果确认Servername及Port配置正确，请根据“操作步骤”中数据库服务器的相关配置，确保数据库监听了合适的网卡及端口。 防火墙及网闸设备 请确认防火墙设置，将数据库的通信端口添加到可信端口中。 如果有网闸设备，请确认相关的设置。 在指定的DSN中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配 此问题可能的原因：在64位程序中使用了32位驱动，或者相反。 C:\Windows\SysWOW64\odbcad32.exe：这是32位ODBC驱动管理器。 C:\Windows\System32\odbcad32.exe：这是64位ODBC驱动管理器。 The password-stored method is not supported. 此问题可能原因： 数据源中未配置sslmode配置项，请调整此项至allow或以上级别，允许SSL连接，此选项的更多说明，请见表1。 authentication method 10 not supported. 使用开源客户端碰到此问题，可能原因： 数据库中存储的口令校验只存储了SHA256格式哈希，而开源客户端只识别MD5校验，双方校验方法不匹配报错。 数据库并不存储用户口令，只存储用户口令的哈希码。 早期版本（V100R002C80SPC300之前的版本）的数据库只存储了SHA256格式的哈希，并未存储MD5的哈希，所以无法使用MD5做用户口令校验。 新版本（V100R002C80SPC300及之后版本）的数据库当用户更新用户口令或者新建用户时，会同时存储两种格式的哈希码，这时将兼容开源的认证协议。 但是当老版本升级到新版本时，由于哈希的不可逆性，所以数据库无法还原用户口令，进而生成新格式的哈希，所以仍然只保留了SHA256格式的哈希，导致仍然无法使用MD5做口令认证。 要解决该问题，参见以下操作： 联系技术支持人员检查数据库参数password_encryption_type是否为1，如果取值不为1，需要将该参数修改为1。 新建一个数据库用户用于连接，或者重置准备使用的数据库用户的密码。 如果您使用的是管理员账号，参见重置密码。 如果是普通用户，可以先通过其他客户端工具（例如Data Studio）连接数据库后，使用ALTER USER语句来修改密码。 再尝试连接数据库。 unsupported frontend protocol 3.51: server supports 1.0 to 3.0 目标数据库版本过低，或者目标数据库为开源数据库。请使用对应版本的数据库驱动连接目标数据库。 FATAL: GSS authentication method is not allowed because XXXX user password is not disabled. 或：GSSAPI authentication not supported. 目标CN的pg_hba.conf里配置了当前客户端IP使用“gss”方式来做认证，该认证算法不支持用作客户端的身份认证，请修改到“sha256”后再试。 同时请注意，数据库当前不支持在集群内跨节点连接数据库，如果是在集群内跨节点连接CN出现此问题，请将业务程序调整到集群外后重试。

前提条件 如果您使用的是开源的JDBC驱动程序，应确保数据库参数password_encryption_type取值设置为1，如果参数值不为1，可能会出现连接失败，典型的报错信息比如：“none of the server's SASL authentication mechanisms are supported”，可参考如下操作进行处理： 联系技术支持人员检查数据库参数password_encryption_type是否为1，如果取值不为1，需要将该参数修改为1。 新建一个数据库用户用于连接，或者重置准备使用的数据库用户的密码。 如果您使用的是管理员账号，参见重置密码。 如果是普通用户，可以先通过其他客户端工具（例如Data Studio）连接数据库后，使用ALTER USER语句来修改密码。 再尝试连接数据库。 需要执行以上操作的原因： 调整参数的原因：当前MD5算法已被证实可以人工碰撞，已严禁将之用于密码校验算法。GaussDB(DWS)采用默认安全设计，默认禁止MD5算法的密码校验，可能导致开源客户端无法正常连接的问题。所以需要调整密码算法参数password_encryption_type，打开MD5算法。 修改密码的原因：GaussDB(DWS) 中是不会存储您的密码原文的，而是存储的密码HASH摘要（默认是SHA256摘要），在密码校验时该摘要会与客户端发来的密码摘要进行比对（中间会有加盐操作）。故当您只是单纯调整了密码算法策略时，数据库是无法还原您的密码进而再生成MD5的摘要值的，必须要求您手动修改一次密码或者创建一个新用户，这时新的密码将会采用您设置的HASH算法进行摘要存储，用于下次连接认证。

参数 表1 数据库连接参数 参数 描述 url gsjdbc4.jar数据库连接描述符。格式如下： jdbc:postgresql:database jdbc:postgresql://host/database jdbc:postgresql://host:port/database jdbc:postgresql://host:port[,host:port][...]/database 说明： 使用gsjdbc200.jar时，将“jdbc:postgresql”修改为“jdbc:gaussdb” database为要连接的数据库名称。 host为数据库服务器名称或IP地址，当集群绑定弹性负载均衡(ELB)时，应设置为ELB的IP地址。 由于安全原因，数据库CN禁止集群内部其他节点无认证接入。如果要在集群内部访问CN，请将JDBC程序部署在CN所在机器，host使用"127.0.0.1"。否则可能会出现“FATAL: Forbid remote connection with trust method!”错误。 建议业务系统单独部署在集群外部，否则可能会影响数据库运行性能。 port为数据库服务器端口。缺省情况下，会尝试连接到localhost的8000端口的database。 支持多ip端口配置形式，jdbc自动实现了负载均衡，多ip端口配置形式是采取随机访问+failover的方式，这个过程系统会自动忽略不可达IP。 以","隔开，例如jdbc:postgresql://10.10.0.13:8000,10.10.0.14:8000/database 使用JDBC连接集群时集群链接地址只支持指定jdbc连接参数，不支持增加变量参数。 info 数据库连接属性。常用的属性如下： user：String类型。表示创建连接的数据库用户。 password：String类型。表示数据库用户的密码。 ssl：Boolean类型。表示是否使用SSL连接。 loggerLevel：string类型。为LogStream或LogWriter设置记录进DriverManager当前值的日志信息量。目前支持"OFF"、"DEBUG"和"TRACE"。 值为"DEBUG"时，表示只打印DEBUG级别以上的日志，将记录非常少的信息。值等于TRACE时，表示打印DEBUG和TRACE级别的日志，将产生详细的日志信息。默认值为OFF，表示不打印日志。 prepareThreshold：integer类型。用于确定在转换为服务器端的预备语句之前，要求执行方法PreparedStatement的次数。缺省值是5。 batchMode : boolean类型，用于确定是否使用batch模式连接。 fetchsize ： integer类型，用于设置数据库链接所创建statement的默认fetchsize。 ApplicationName：string类型。应用名称，在不做设置时，缺省值为PostgreSQL JDBC Driver。 allowReadOnly:boolean类型，用于设置connection是否允许设置readonly模式，默认为false，若该参数不被设置为true，则执行connection.setReadOnly不生效。 blobMode:string类型，用于设置setBinaryStream方法为不同的数据类型赋值，设置为on时表示为blob数据类型赋值，设置为off时表示为bytea数据类型赋值，默认为on。 connectionExtraInfo：Boolean类型。表示驱动是否上报当前驱动的部署路径、进程属主用户到数据库。 说明： 取值范围：true或false，默认值为true。设置connectionExtraInfo为true，JDBC驱动会将当前驱动的部署路径、进程属主用户上报到数据库中，记录在connection_info参数（参见connection_info）里；同时可以在PG_STAT_ACTIVITY和PGXC_STAT_ACTIVITY中查询到。 user 数据库用户。 password 数据库用户的密码。

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 //以下用例以gsjdbc4.jar为例，如果要使用gsjdbc200.jar，请替换驱动类名（将代码中的“org.postgresql”替换成“com.huawei.gauss200.jdbc”）与连接URL串前缀（将“jdbc:postgresql”替换为“jdbc:gaussdb”）。 //以下代码将获取数据库连接操作封装为一个接口，可通过给定用户名和密码来连接数据库。 public static Connection GetConnection(String username, String passwd) { //驱动类。 String driver = "org.postgresql.Driver"; //数据库连接描述符。 String sourceURL = "jdbc:postgresql://10.10.0.13:8000/postgres?currentSchema=test"; Connection conn = null; try { //加载驱动。 Class.forName(driver); } catch (ClassNotFoundException e ){ e.printStackTrace(); return null; } try { //创建连接。 conn = DriverManager.getConnection(sourceURL, username, passwd); System.out.println("Connection succeed!"); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); return null; } return conn; }

PG_THREAD_WAIT_STATUS 通过PG_THREAD_WAIT_STATUS视图可以检测当前实例中工作线程（backend thread）以及辅助线程（auxiliary thread）的阻塞等待情况。 表1 PG_THREAD_WAIT_STATUS字段 名称 类型 描述 node_name text 当前节点的名称。 db_name text 数据库名称。 thread_name text 线程名称。 query_id bigint 查询ID，对应debug_query_id。 tid bigint 当前线程的线程号。 lwtid integer 当前线程的轻量级线程号。 ptid integer streaming线程的父线程。 tlevel integer streaming线程的层级。 smpid integer 并行线程的ID。 wait_status text 当前线程的等待状态。等待状态的详细信息请参见表2。 wait_event text 如果wait_status是acquire lock、acquire lwlock、wait io三种类型，此列描述具体的锁、轻量级锁、IO的信息。否则为空。 wait_status列的等待状态有以下状态。 表2 等待状态列表 wait_status值 含义 none 未等任意事件。 acquire lock 等待加锁，要么加锁成功，要么加锁等待超时。 acquire lwlock 等待获取轻量级锁。 wait io 等待IO完成。 wait cmd 等待完成读取网络通信包。 wait pooler get conn 等待pooler完成获取连接。 wait pooler abort conn 等待pooler完成终止连接。 wait pooler clean conn 等待pooler完成清理连接。 pooler create conn: [nodename], total N 等待pooler建立连接，当前正在与nodename指定节点建立连接，且仍有N个连接等待建立。 get conn 获取到其他节点的连接。 set cmd: [nodename] 在连接上执行SET/RESET/TRANSACTION BLOCK LEVEL PARA SET/SESSION LEVEL PARA SET，当前正在nodename指定节点上执行。 cancel query 取消某连接上正在执行的SQL语句。 stop query 停止某连接上正在执行的查询。 wait node: [nodename](plevel), total N, [phase] 等待接收与某节点的连接上的数据，当前正在等待nodename节点plevel线程的数据，且仍有N个连接的数据待返回。如果状态包含phase信息，则可能的阶段状态有： begin：表示处于事务开始阶段。 commit：表示处于事务提交阶段。 rollback：表示处于事务回滚阶段。 wait transaction sync: xid 等待xid指定事务同步。 wait wal sync 等待特定LSN的wal log完成到备机的同步。 wait data sync 等待完成数据页到备机的同步。 wait data sync queue 等待把行存的数据页或列存的CU放入同步队列。 flush data: [nodename](plevel), [phase] 等待向网络中nodename指定节点的plevel对应线程发送数据。如果状态包含phase信息，则可能的阶段状态为wait quota，即当前通信流正在等待quota值。 stream get conn: [nodename], total N 初始化stream flow时，等待与nodename节点的consumer对象建立连接，且当前有N个待建连对象。 wait producer ready: [nodename](plevel), total N 初始化stream flow时，等待每个producer都准备好，当前正在等待nodename节点plevel对应线程的producer对象准备好，且仍有N个producer对象处于等待状态。 synchronize quit stream plan结束时，等待stream线程组内的线程统一退出。 nodegroup destroy stream plan结束时，等待销毁stream node group。 wait active statement 等待作业执行，正在资源负载管控中。 wait global queue 等待作业执行，正在全局队列排队。 wait respool queue 等待作业执行，正在资源池上排队。 wait ccn queue 等待作业执行，正在中心协调节点(CCN)中排队。 gtm connect 等待与GTM建连。 gtm get gxid 等待从GTM获取事务xid。 gtm get snapshot 等待从GTM获取事务快照snapshot。 gtm begin trans 等待GTM开始事务。 gtm commit trans 等待GTM提交事务。 gtm rollback trans 等待GTM执行事务回滚。 gtm create sequence 等待GTM创建sequence。 gtm alter sequence 等待GTM修改sequence。 gtm get sequence val 等待从GTM获取sequence的下一个值。 gtm set sequence val 等待GTM设置sequence的值。 gtm drop sequence 等待GTM删除sequence。 gtm rename sequence 等待GTM重命名sequence。 analyze: [relname], [phase] 当前正在对表relname执行analyze。如果状态包含phase信息，则为autovacuum，表示是数据库自动开启AutoVacuum线程执行的analyze分析操作。 vacuum: [relname], [phase] 当前正在对表relname执行vacuum。如果状态包含phase信息，则为autovacuum，表示是数据库自动开启AutoVacuum线程执行的vacuum清理操作。 vacuum full: [relname] 当前正在对表relname执行vacuum full清理。 create index 当前正在创建索引。 HashJoin - [ build hash | write file ] 当前是HashJoin算子，主要关注耗时的执行阶段。 build hash：表示当前HashJoin算子正在建立哈希表。 write file：表示当前HashJoin算子正在将数据写入磁盘。 HashAgg - [ build hash | write file ] 当前是HashAgg算子，主要关注耗时的执行阶段。 build hash：表示当前HashAgg算子正在建立哈希表。 write file：表示当前HashAgg算子正在将数据写入磁盘。 HashSetop - [build hash | write file ] 当前是HashSetop算子，主要关注耗时的执行阶段。 build hash：表示当前HashSetop算子正在建立哈希表。 write file：表示当前HashSetop算子正在将数据写入磁盘。 Sort | Sort - write file 当前是Sort算子做排序，write file表示Sort算子正在将数据写入磁盘。 Material | Material - write file 当前是Material算子，write file表示Material算子正在将数据写入磁盘。 wait sync consumer next step Consumer接收端同步等待下一轮迭代。 wait sync producer next step Producer发送端同步等待下一轮迭代。 wait agent release 正在释放当前agent(8.1.2及以上版本支持)。 wait stream task stream线程等待被复用(8.1.2及以上版本支持)。 当wait_status为acquire lwlock、acquire lock或者wait io时，表示有等待事件。正在等待获取wait_event列对应类型的轻量级锁、事务锁，或者正在进行IO。 其中，wait_status值为acquire lwlock（轻量级锁）时对应的wait_event等待事件类型与描述信息如下。（wait_event为extension时，表示此时的轻量级锁是动态分配的锁，未被监控。） 表3 轻量级锁等待事件列表 wait_event类型 类型描述 ShmemIndexLock 用于保护共享内存中的主索引哈希表。 OidGenLock 用于避免不同线程产生相同的OID。 XidGenLock 用于避免两个事务获得相同的xid。 ProcArrayLock 用于避免并发访问或修改ProcArray共享数组。 SInvalReadLock 用于避免与清理失效消息并发执行。 SInvalWriteLock 用于避免与其它写失效消息、清理失效消息并发执行。 WALInsertLock 用于避免与其它WAL插入操作并发执行。 WALWriteLock 用于避免并发WAL写盘。 ControlFileLock 用于避免pg_control文件的读写并发、写写并发。 CheckpointLock 用于避免多个checkpoint并发执行。 CLogControlLock 用于避免并发访问或者修改Clog控制数据结构。 MultiXactGenLock 用于串行分配唯一MultiXact id。 MultiXactOffsetControlLock 用于避免对pg_multixact/offset的写写并发和读写并发。 MultiXactMemberControlLock 用于避免对pg_multixact/members的写写并发和读写并发。 RelCacheInitLock 用于失效消息场景对init文件进行操作时加锁。 CheckpointerCommLock 用于向checkpointer发起文件刷盘请求场景，需要串行的向请求队列插入请求结构。 TwoPhaseStateLock 用于避免并发访问或者修改两阶段信息共享数组。 TablespaceCreateLock 用于确定tablespace是否已经存在。 BtreeVacuumLock 用于防止vacuum清理B-tree中还在使用的页面。 AutovacuumLock 用于串行化访问autovacuum worker数组。 AutovacuumScheduleLock 用于串行化分配需要vacuum的table。 SyncScanLock 用于确定heap扫描时某个relfilenode的起始位置。 NodeTableLock 用于保护存放CN和DN节点信息的共享结构。 PoolerLock 用于保证两个线程不会同时从连接池里取到相同的连接。 RelationMappingLock 用于等待更新系统表到存储位置之间映射的文件。 AsyncCtlLock 用于避免并发访问或者修改共享通知状态。 AsyncQueueLock 用于避免并发访问或者修改共享通知信息队列。 SerializableXactHashLock 用于避免对于可串行事务共享结构的写写并发和读写并发。 SerializableFinishedListLock 用于避免对于已完成可串行事务共享链表的写写并发和读写并发。 SerializablePredicateLockListLock 用于保护对于可串行事务持有的锁链表。 OldSerXidLock 用于保护记录冲突可串行事务的结构。 FileStatLock 用于保护存储统计文件信息的数据结构。 SyncRepLock 用于在主备复制时保护xlog同步信息。 DataSyncRepLock 用于在主备复制时保护数据页同步信息。 CS toreColspaceCacheLock 用于保护列存表的CU空间分配。 CStoreCUCacheSweepLock 用于列存CU Cache循环淘汰。 MetaCacheSweepLock 用于元数据循环淘汰。 DfsConnectorCacheLock 用于保护缓存HDFS连接的句柄的全局哈希表。 dummyServerInfoCacheLock 用于保护缓存加速集群连接信息的全局哈希表。 ExtensionConnectorLibLock 用于初始化ODBC连接场景，在加载与卸载特定动态库时进行加锁。 SearchServerLibLock 用于GPU加速场景初始化加载特定动态库时，对读文件操作进行加锁。 DfsUserLoginLock 用于保护HDFS用户信息的全局链表。 DfsSpaceCacheLock 用于控制HDFS表导入时文件ID单调递增。 LsnXlogChkFileLock 用于串行更新特定结构中记录的主备机的xlog flush位置点。 GTMHostInfoLock 用于避免并发访问或者修改GTM主机信息。 ReplicationSlotAllocationLock 用于主备复制时保护主机端的流复制槽的分配。 ReplicationSlotControlLock 用于主备复制时避免并发更新流复制槽状态。 ResourcePoolHashLock 用于避免并发访问或者修改资源池哈希表。 WorkloadStatHashLock 用于避免并发访问或者修改包含CN侧的SQL请求构成的哈希表。 WorkloadIoStatHashLock 用于避免并发访问或者修改用于统计当前DN的IO信息的哈希表。 WorkloadCGroupHashLock 用于避免并发访问或者修改Cgroup信息构成的哈希表。 OBSGetPathLock 用于避免对obs路径的写写并发和读写并发。 WorkloadUserInfoLock 用于避免并发访问或修改负载管理的用户信息哈希表。 WorkloadRecordLock 用于避免并发访问或修改在内存自适应管理时对CN收到请求构成的哈希表。 WorkloadIOUtilLock 用于保护记录iostat，CPU等负载信息的结构。 WorkloadNodeGroupLock 用于避免并发访问或者修改内存中的nodegroup信息构成的哈希表。 JobShmemLock 用于MPP兼容ORACLE定时任务功能中保护定时读取的全局变量。 OBSRuntimeLock 用于获取环境变量，如GAUSSHOME。 LLVMDumpIRLock 用于导出动态生成函数所对应的汇编语言。 LLVMParseIRLock 用于在查询开始处从IR文件中编译并解析已写好的IR函数。 RPNumberLock 用于加速集群的DN对正在执行计划的任务线程的计数。 ClusterRPLock 用于加速集群的CCN中维护的集群负载数据的并发存取控制。 CriticalCacheBuildLock 用于从共享或者本地缓存初始化文件中加载cache的场景。 WaitCountHashLock 用于保护用户语句计数功能场景中的共享结构。 BufMappingLock 用于保护对共享缓冲映射表的操作。 LockMgrLock 用于保护常规锁结构信息。 PredicateLockMgrLock 用于保护可串行事务锁结构信息。 OperatorRealTLock 用于避免并发访问或者修改记录算子级实时数据的全局结构。 OperatorHistLock 用于避免并发访问或者修改记录算子级历史数据的全局结构。 SessionRealTLock 用于避免并发访问或者修改记录query级实时数据的全局结构。 SessionHistLock 用于避免并发访问或者修改记录query级历史数据的全局结构。 CacheSlotMappingLock 用于保护CU Cache全局信息。 BarrierLock 用于保证当前只有一个线程在创建Barrier。 当wait_status值为wait io时对应的wait_event等待事件类型与描述信息如下。 表4 IO等待事件列表 wait_event类型 类型描述 BufFileRead 从临时文件中读取数据到指定buffer。 BufFileWrite 向临时文件中写入指定buffer中的内容。 ControlFileRead 读取pg_control文件。主要在数据库启动、执行checkpoint和主备校验过程中发生。 ControlFileSync 将pg_control文件持久化到磁盘。数据库初始化时发生。 ControlFileSyncUpdate 将pg_control文件持久化到磁盘。主要在数据库启动、执行checkpoint和主备校验过程中发生。 ControlFileWrite 写入pg_control文件。数据库初始化时发生。 ControlFileWriteUpdate 更新pg_control文件。主要在数据库启动、执行checkpoint和主备校验过程中发生。 CopyFileRead copy文件时读取文件内容。 CopyFileWrite copy文件时写入文件内容。 DataFileExtend 扩展文件时向文件写入内容。 DataFileFlush 将表数据文件持久化到磁盘 DataFileImmediateSync 将表数据文件立即持久化到磁盘。 DataFilePrefetch 异步读取表数据文件。 DataFileRead 同步读取表数据文件。 DataFileSync 将表数据文件的修改持久化到磁盘。 DataFileTruncate 表数据文件truncate。 DataFileWrite 向表数据文件写入内容。 LockFileAddToDataDirRead 读取"postmaster.pid"文件。 LockFileAddToDataDirSync 将"postmaster.pid"内容持久化到磁盘。 LockFileAddToDataDirWrite 将pid信息写到"postmaster.pid"文件。 LockFileCreateRead 读取LockFile文件"%s.lock"。 LockFileCreateSync 将LockFile文件"%s.lock"内容持久化到磁盘。 LockFileCreateWRITE 将pid信息写到LockFile文件"%s.lock"。 RelationMapRead 读取系统表到存储位置之间的映射文件 RelationMapSync 将系统表到存储位置之间的映射文件持久化到磁盘。 RelationMapWrite 写入系统表到存储位置之间的映射文件。 ReplicationSlotRead 读取流复制槽文件。重新启动时发生。 ReplicationSlotRestoreSync 将流复制槽文件持久化到磁盘。重新启动时发生。 ReplicationSlotSync checkpoint时将流复制槽临时文件持久化到磁盘。 ReplicationSlotWrite checkpoint时写流复制槽临时文件。 SLRUFlushSync 将pg_clog、pg_subtrans和pg_multixact文件持久化到磁盘。主要在执行checkpoint和数据库停机时发生。 SLRURead 读取pg_clog、pg_subtrans和pg_multixact文件。 SLRUSync 将脏页写入文件pg_clog、pg_subtrans和pg_multixact并持久化到磁盘。主要在执行checkpoint和数据库停机时发生。 SLRUWrite 写入pg_clog、pg_subtrans和pg_multixact文件。 TimelineHistoryRead 读取timeline history文件。在数据库启动时发生。 TimelineHistorySync 将timeline history文件持久化到磁盘。在数据库启动时发生。 TimelineHistoryWrite 写入timeline history文件。在数据库启动时发生。 TwophaseFileRead 读取pg_twophase文件。在两阶段事务提交、两阶段事务恢复时发生。 TwophaseFileSync 将pg_twophase文件持久化到磁盘。在两阶段事务提交、两阶段事务恢复时发生。 TwophaseFileWrite 写入pg_twophase文件。在两阶段事务提交、两阶段事务恢复时发生。 WALBootstrapSync 将初始化的WAL文件持久化到磁盘。在数据库初始化发生。 WALBootstrapWrite 写入初始化的WAL文件。在数据库初始化发生。 WALCopyRead 读取已存在的WAL文件并进行复制时产生的读操作。在执行归档恢复完后发生。 WALCopySync 将复制的WAL文件持久化到磁盘。在执行归档恢复完后发生。 WALCopyWrite 读取已存在WAL文件并进行复制时产生的写操作。在执行归档恢复完后发生。 WALInitSync 将新初始化的WAL文件持久化磁盘。在日志回收或写日志时发生。 WALInitWrite 将新创建的WAL文件初始化为0。在日志回收或写日志时发生。 WALRead 从xlog日志读取数据。两阶段文件redo相关的操作产生。 WALSyncMethodAssign 将当前打开的所有WAL文件持久化到磁盘。 WALWrite 写入WAL文件。 当wait_status值为acquire lock（事务锁）时对应的wait_event等待事件类型与描述信息如下。 表5 事务锁等待事件列表 wait_event类型 类型描述 relation 对表加锁。 extend 对表扩展空间时加锁。 partition 对分区表加锁。 partition_seq 对分区表的分区加锁。 page 对表页面加锁。 tuple 对页面上的tuple加锁。 transactionid 对事务ID加锁。 virtualxid 对虚拟事务ID加锁。 object 加对象锁。 cstore_freespace 对列存空闲空间加锁。 userlock 加用户锁。 advisory 加advisory锁。 父主题： 系统视图

通过本地文件导入导出数据 在使用JAVA语言基于GaussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，通过流方式，将数据库中的数据导出到本地文件或者将本地文件导入数据库中，文件格式支持CSV、TEXT等格式。 样例程序如下，执行时需要加载GaussDB(DWS) jdbc驱动。 以下用例以gsjdbc4.jar为例，如果要使用gsjdbc200.jar，请替换驱动类名（将代码中的“org.postgresql”替换成“com.huawei.gauss200.jdbc”）与连接URL串前缀（将“jdbc:postgresql”替换为“jdbc:gaussdb”）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.io.IOException; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.sql.SQLException; import org.postgresql.copy.CopyManager; import org.postgresql.core.BaseConnection; public class Copy{ public static void main(String[] args) { String urls = new String("jdbc:postgresql://10.180.155.74:8000/gaussdb"); //数据库URL String username = new String("jack"); //用户名 String password = new String("********"); //密码 String tablename = new String("migration_table"); //定义表信息 String tablename1 = new String("migration_table_1"); //定义表信息 String driver = "org.postgresql.Driver"; Connection conn = null; try { Class.forName(driver); conn = DriverManager.getConnection(urls, username, password); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(System.out); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(System.out); } 执行数据导入导出： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 // 将migration_table查询结果导出到本地文件d:/data.txt try { copyToFile(conn, "d:/data.txt", "(SELECT * FROM migration_table)"); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } //将d:/data.txt中的数据导入到migration_table_1中。 try { copyFromFile(conn, "d:/data.txt", migration_table_1); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } // 将migration_table_1中的数据导出到本地文件d:/data1.txt try { copyToFile(conn, "d:/data1.txt", migration_table_1); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static void copyFromFile(Connection connection, String filePath, String tableName) throws SQLException, IOException { FileInputStream fileInputStream = null; try { CopyManager copyManager = new CopyManager((BaseConnection)connection); fileInputStream = new FileInputStream(filePath); copyManager.copyIn("COPY " + tableName + " FROM STDIN", fileInputStream); } finally { if (fileInputStream != null) { try { fileInputStream.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } public static void copyToFile(Connection connection, String filePath, String tableOrQuery) throws SQLException, IOException { FileOutputStream fileOutputStream = null; try { CopyManager copyManager = new CopyManager((BaseConnection)connection); fileOutputStream = new FileOutputStream(filePath); copyManager.copyOut("COPY " + tableOrQuery + " TO STDOUT", fileOutputStream); } finally { if (fileOutputStream != null) { try { fileOutputStream.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } }

从MySQL向GaussDB(DWS)进行数据迁移 下面示例演示如何通过CopyManager从mysql向GaussDB(DWS)进行数据迁移的过程。 以下用例以gsjdbc4.jar为例，如果要使用gsjdbc200.jar，请替换驱动类名（将代码中的“org.postgresql”替换成“com.huawei.gauss200.jdbc”）与连接URL串前缀（将“jdbc:postgresql”替换为“jdbc:gaussdb”）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 import java.io.StringReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import org.postgresql.copy.CopyManager; import org.postgresql.core.BaseConnection; public class Migration{ public static void main(String[] args) { String url = new String("jdbc:postgresql://10.180.155.74:8000/gaussdb"); //数据库URL String user = new String("jack"); //DWS用户名 String pass = new String("********"); //DWS密码 String tablename = new String("migration_table"); //定义表信息 String delimiter = new String("|"); //定义分隔符 String encoding = new String("UTF8"); //定义字符集 String driver = "org.postgresql.Driver"; StringBuffer buffer = new StringBuffer(); //定义存放格式 化数据的缓存 try { //获取源数据库查询结果集 ResultSet rs = getDataSet(); //遍历结果集，逐行获取记录 //将每条记录中各字段值，按指定分隔符分割，由换行符结束，拼成一个字符串 //把拼成的字符串，添加到缓存buffer while (rs.next()) { buffer.append(rs.getString(1) + delimiter + rs.getString(2) + delimiter + rs.getString(3) + delimiter + rs.getString(4) + "\n"); } rs.close(); try { //建立目标数据库连接 Class.forName(driver); Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, pass); BaseConnection baseConn = (BaseConnection) conn; baseConn.setAutoCommit(false); //初始化表信息 String sql = "Copy " + tablename + " from STDIN DELIMITER " + "'" + delimiter + "'" + " ENCODING " + "'" + encoding + "'"; //提交缓存buffer中的数据 CopyManager cp = new CopyManager(baseConn); StringReader reader = new StringReader(buffer.toString()); cp.copyIn(sql, reader); baseConn.commit(); reader.close(); baseConn.close(); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(System.out); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(System.out); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 从源数据库返回查询结果集： private static ResultSet getDataSet() { ResultSet rs = null; try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance(); Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://10.119.179.227:3306/jack?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true", "jack", "********"); Statement stmt = conn.createStatement(); rs = stmt.executeQuery("select * from migration_table"); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return rs; } }

示例2 客户端内存占用过多解决 此示例主要使用setFetchSize来调整客户端内存使用，它的原理是通过数据库游标来分批获取服务器端数据，但它会加大网络交互，可能会损失部分性能。 由于游标事务内有效，故需要先关闭自动提交。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 // 关闭掉自动提交 conn.setAutoCommit(false); Statement st = conn.createStatement(); // 打开游标，每次获取50行数据 st.setFetchSize(50); ResultSet rs = st.executeQuery("SELECT * FROM mytable"); while (rs.next()){ System.out.print("a row was returned."); } rs.close(); // 关闭服务器游标。 st.setFetchSize(0); rs = st.executeQuery("SELECT * FROM mytable"); while (rs.next()){ System.out.print("many rows were returned."); } rs.close(); // Close the statement. st.close();

更多优化示例 示例1：修改基表为REPLICATION表，并且在过滤列上创建索引。 1 2 3 create table master_table (a int); create table sub_table(a int, b int); select a from master_table group by a having a in (select a from sub_table); 上述事例中存在一个相关性子查询，为了提升查询的性能，可以将sub_table修改为一个REPLICATION表，并且在字段a上创建一个index。

security_enable_options 参数说明：控制是否允许使用grant_to_public、grant_with_grant_option和foreign_table_options这三种功能，出于安全考虑，这些操作默认禁止，用户可根据实际需求进行配置。该参数仅8.2.0及以上集群版本支持。 参数类型：SIGHUP 取值范围：字符串 grant_to_public，表示允许使用grant to public功能。 grant_with_grant_option，表示允许使用with grant option功能。 foreign_table_options，表示允许使用外表操作功能，不需要显式赋予用户useft权限。 默认值：空 新安装集群场景下，该参数默认值为空，表示不允许使用grant_to_public、grant_with_grant_option和foreign_table_options中任何一种功能。 升级场景下，该参数的默认值保持前向兼容，若用户升级前原版本中GUC参数enable_grant_public和enable_grant_option默认为ON，那么升级后security_enable_options参数的默认值为“grant_to_public, grant_with_grant_option”。

应用示例 使用PGXC_BULKLOAD_INFO视图查询互联互通导入业务： SELECT * FROM PGXC_BULKLOAD_INFO; datid | dbname | schemaname | nodename | username | application_name | client_addr | client_hostname | client_port | query_band | block_time | start_time | finish_time | status s | queryid | query | session_id | address | direction | min_done_lines | max_done_lines | total_done_lines | min_done_by tes | max_done_bytes | total_done_bytes -------+----------+----------------+--------------+----------------+------------------+-------------+-----------------+-------------+------------+------------+-------------------------------+-------------------------------+------- ---+-------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------+-------------------+---------------+----------------+----------------+------------------+------------ ----+----------------+------------------ 16134 | postgres | "$user",public | coordinator1 | interconn_user | gsql | | | -1 | | 0 | 2023-09-25 10:27:47.184696+08 | 2023-09-25 10:27:48.709665+08 | finish ed | 72339069014639035 | INSERT INTO interconn_user.lineitem_dest SELECT * FROM interconn_user.ft_lineitem_local; | 1695608841.140482657154648.coordinator1 | 10.90.45.56:63755 | gds from pipe | 19479 | 20971 | 60175 | 3251258 | 3500876 | 10038234 16134 | postgres | "$user",public | coordinator1 | interconn_user | interconnection | 10.90.45.56 | | 47668 | | 0 | 2023-09-25 10:27:47.256095+08 | 2023-09-25 10:27:48.582366+08 | finish ed | 72339069014639046 | INSERT INTO pg_temp.ft_lineitem_local_72339069014639035_wo SELECT l_orderkey, l_partkey, l_suppkey, l_linenumber, l_quantity, l_extendedprice, l_discount, l_tax, l_returnflag, l_linestatus, l_shipdate, l_c ommitdate, l_receiptdate, l_shipinstruct, l_shipmode, l_comment FROM public.lineitem; | 1695608867.140482657156768.coordinator1 | 10.90.45.56 | gds to pipe | 19476 | 20934 | 60175 | 3249308 | 3489789 | 10038234 (2 rows)

示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 BEGIN FOR ROW_TRANS IN SELECT first_name FROM staffs LOOP DBMS_OUTPUT.PUT_LINE (ROW_TRANS.first_name ); END LOOP; END; / --创建表 CREATE TABLE integerTable1( A INTEGER) DISTRIBUTE BY hash(A); CREATE TABLE integerTable2( B INTEGER) DISTRIBUTE BY hash(B); INSERT INTO integerTable2 VALUES(2); --多游标共享游标属性的标量 DECLARE CURSOR C1 IS SELECT A FROM integerTable1;--声明游标 CURSOR C2 IS SELECT B FROM integerTable2; PI_A INTEGER; PI_B INTEGER; BEGIN OPEN C1;--打开游标 OPEN C2; FETCH C1 INTO PI_A; ---- C1%FOUND 和 C2%FOUND 值为 FALSE FETCH C2 INTO PI_B; ---- C1%FOUND 和 C2%FOUND 的值都为 TRUE --判断游标状态 IF C1%FOUND THEN IF C2%FOUND THEN DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Dual cursor share parameter.'); END IF; END IF; CLOSE C1;--关闭游标 CLOSE C2; END; / --删除临时表 DROP TABLE integerTable1; DROP TABLE integerTable2;

enable_sonic_hashjoin 参数说明：标识是否依据规则约束使用基于面向列的hash表设计的Hash Join算子。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示在满足约束条件时使用基于面向列的hash表设计的Hash Join算子。 off表示不使用面向列的hash表设计的Hash Join算子。 当前开关仅适用于Inner Join的场景。 在开启enable_sonic_hashjoin，查询对应的Hash Inner算子内存使用通常可获得精简。但对于代码生成技术可获得显著性能提升的场景，对应的算子查询性能可能会出现劣化。 开启enable_sonic_hashjoin，且查询达到约束条件使用基于面向列的hash表设计的Hash Join算子时，在Explain Analyze/Performance的执行计划和执行信息中，算子显示为“Sonic Hash Join”，而未达到该约束条件时，算子名称将显示为“Hash Join”。 默认值：on

plan_cache_mode 参数说明：标识在prepare语句中，选择生成执行计划的策略。 参数类型：USERSET 取值范围：枚举类型 auto表示按照默认的方式选择custom plan或者generic plan。 force_generic_plan表示强制走generic plan。 force_custom_plan表示强制走custom plan。 此参数只对prepare语句生效，一般用在prepare语句中参数化字段存在比较严重的数据倾斜的场景下。 custom plan是指对于preapre语句，在执行execute的时候，把execute语句中的参数嵌套到语句之后生成的计划。custom plan会根据execute语句中具体的参数生成计划，这种方案的优点是每次都按照具体的参数生成优选计划，执行性能比较好；缺点是每次执行前都需要重新生成计划，存在大量的重复的优化器开销。 generic plan是指对于preapre语句生成计划，该计划策略会在执行execute语句的时候把参数bind到plan中，然后执行计划。这种方案的优点是每次执行可以省去重复的优化器开销；缺点是当bind参数字段上数据存在倾斜时该计划可能不是最优的，部分bind参数场景下执行性能较差。 默认值：auto

expand_hashtable_ratio 参数说明：控制Hash Agg和Hash Join算子执行过程中hash表的大小扩大比例。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0, 0.5~10 默认值设置为0时表示hash表大小会根据当前内存进行自适应扩展。 默认值设置为0.5~10之间时，显式的是指定hash表扩大的倍数，通常hash表越大性能越好，但会占用更多内存空间，在内存不足场景可能造成数据提前下盘，带来性能劣化。 默认值：0

hashjoin_spill_strategy 参数说明：选择hashjoin下盘策略。（该参数8.1.2及以上版本支持） 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0～6 0：当内表较大且无法在数据库可用内存放下所有数据时，会将数据划分成不同的子分区，直到多次划分后无法分开且仍无法在内存放下所有数据时，尝试外表是否可以放到可用内存中建立哈希表。若外表可以放到可用内存中建立哈希表，则执行HashJoin。反之，则执行NestLoop。 1：当内表较大且无法在数据库可用内存放下所有数据时，会将数据划分成不同的子分区，直到多次划分后无法分开且仍无法在内存放下所有数据时，尝试外表是否可以放到可用内存中建立哈希表。如果内外表均很大，强制执行HashJoin。 2：当内表较大，并且多次下盘无法分开时，强制执行HashJoin。 3：当内表较大，并且多次下盘无法分开时，尝试外表是否可以放到数据库可用内存建立哈希表。如果内外表均很大，则报错。 4：当内表较大，并且多次下盘无法分开时，则报错。 5：当内表较大且无法在数据库可用内存放下所有数据时，如果外表数据可以放到内存中，则使用外表建立哈希表执行HashJoin。如果外表数据无法存放到内存中，则将数据划分成不同的子分区，直到内外表多次划分均无法分开时，执行NestLoop。 6：当内表较大且无法在数据库可用内存放下所有数据时，如果外表数据可以放到内存中，则使用外表建立哈希表执行HashJoin。如果外表数据无法存放到内存中，则将数据划分成不同的子分区，直到内外表多次划分均无法分开时，强制执行HashJoin。 此参数只对向量化HashJoin生效。 对于数据distinct值很小且数据量很大的场景，可能出现无法下盘导致使用内存过大产生内存不受控的问题。 取值0时通过尝试内外表交换或者Nestloop可以避免出现此类内存不受控问题。 执行Nestloop可能造成某些场景性能劣化。遇到此种场景，该参数可取值1、2、6强制执行HashJoin。 取值0对向量化Full Join不生效，行为与取值1相同。只尝试外表是否可建立哈希表，不执行NestLoop。 取值5和6相对于取值0和1的优势是如果内表数据量大到无法直接放于可用内存中，但是外表可以，则直接使用外表进行Hashjoin，减少后续多次下盘划分数据的时间消耗。当外表数据distinct较少时，使用外表建立哈希表可能导致性能劣化。此时可以将参数取值调整到0或者1。 默认值：0

enable_agg_limit_opt 参数说明：标识是否对select distinct col from table limit N 场景优化，其中N小于16384时生效, table为列存表。该参数仅8.2.0.101及以上集群版本支持。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示开启该优化。开启后可保证查询结果来自不同DN，且各个DN无需全部建立全量hash表，可显著提升查询性能。 off表示关闭该优化。 默认值：on

inlist_rough_check_threshold 参数说明：当enable_csqual_pushdown开启时、过滤条件为IN进行rough check条件下推时，控制IN条件中值的个数的最大值。IN过滤条件中值的个数超过该参数时，将获取IN条件中值的最大/最小值进行条件下推。该参数仅8.2.0.101及以上集群版本支持。 参数类型：SUSET 取值范围：整型，0～10000 默认值：100 如果IN条件在表的单列分布列上进行，可以在DN进行值的过滤，此时IN条件中值的个数的最大值为inlist_rough_check_threshold的DN倍。

stream_ctescan_refcount_threshold 参数说明：当enable_stream_ctescan开启时，控制CTE的最大引用次数。该参数需与stream_ctescan_max_estimate_mem共同使用。当CTE的估算内存大于stream_ctescan_max_estimate_mem且引用次数小于stream_ctescan_refcount_threshold时，将使用inline方式执行；反之，则使用share scan方式执行。该参数仅8.2.1及以上集群版本支持。 参数类型：SUSET 取值范围：整型，0~INT_MAX 默认值：4 该参数仅在取值大于0时生效，取值为0时仅依赖stream_ctescan_max_estimate_mem控制inline行为。

dict_plan_duplicate_ratio 参数说明：用于设置表的某一列的重复率大小，大于等于此阈值才会构建字典编码。字典的典型场景是该列distinct很少，重复率很大。该参数仅8.3.0及以上集群支持。 参数类型：USERSET 取值范围：0.0~100，单位：百分比 默认值：90 构建字典编码需同时满足dict_plan_distinct_limit和dict_plan_duplicate_ratio参数阈值。

enable_sonic_optspill 参数说明：标识是否优化sonic场景下HashJoin或者HashAgg的下盘文件个数。仅在enable_sonic_hashjoin或者 enable_sonic_hashagg开启情况下生效。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示开启下盘文件数优化。 off表示关闭下盘文件数优化。 满足sonic条件下的HashJoin或者HashAgg算子，在关闭此参数（设置为off）时每列会产生1个下盘文件。开启此参数（设置为on）时如果不同列数据类型相似，只会有1个下盘文件（最多5个文件）。 默认值：on

stream_ctescan_max_estimate_mem 参数说明：当enable_stream_ctescan开启时，控制CTE的最大估算内存值。该参数需与stream_ctescan_refcount_threshold共同使用。当CTE的估算内存大于stream_ctescan_max_estimate_mem且引用次数小于stream_ctescan_refcount_threshold时，将使用inline方式执行；反之，则使用sharescan方式执行。该参数仅8.2.1及以上集群版本支持。 参数类型：SUSET 取值范围：整型，32 * 1024(32MB)~INT_MAX，单位KB 默认值：256MB

max_streams_per_query 参数说明：控制查询计划中Stream节点的数目。（该参数仅8.1.1及以上集群版本支持） 参数类型：SUSET 取值范围：整型，-1～10000 -1，表示查询计划中Stream节点数目无限制。 0~10000，表示查询计划中Stream节点数目超过设定值后报错，查询计划不会被执行。 此参数只控制DN上的Stream节点，不考虑CN上的Gather节点。 此参数不影响Explain查询计划，但是对Explain analyze和Explain performance有影响。 默认值：-1

autoanalyze 参数说明: 标识是否允许在生成计划的时候，对于“统计信息完全缺失”或“修改量达到analyze阈值”的表进行统计信息自动收集，当前不支持对外表触发autoanalyze，不支持对带有ON COMMIT [DELETE ROWS|DROP]选项的临时表触发autoanalyze，如需收集，需用户手动执行analyze操作。如果在auto analyze某个表的过程中数据库发生异常，当数据库正常运行之后再执行语句有可能仍提示需要收集此表的统计信息。此时需要用户对该表手动执行一次analyze操作，以同步统计信息数据。 表的修改量达到analyze阈值是指：表的修改量超过autovacuum_analyze_threshold + autovacuum_analyze_scale_factor * reltuples，其中reltuples是pg_class中记录的表的估算行数。 参数类型：SUSET 取值范围：布尔型 on表示允许自动进行统计信息收集。 off表示不允许自动进行统计信息收集。 默认值：on