华为云用户手册

注意事项 支持对行存表、行存分区表、复制表、unlogged表、hash表定义行访问控制策略。 不支持外表、临时表定义行访问控制策略。 不支持对视图定义行访问控制策略。 同一张表上可以创建多个行访问控制策略，一张表最多创建100个行访问控制策略。 系统管理员不受行访问控制影响，可以查看表的全量数据。 通过SQL语句、视图、函数、存储过程查询包含行访问控制策略的表，都会受影响。 不支持对添加了行级访问控制策略的表字段进行修改数据类型操作。

语法格式 1 2 3 4 5 CREATE [ ROW LEVEL SECURITY ] POLICY policy_name ON table_name [ AS { PERMISSIVE | RESTRICTIVE } ] [ FOR { ALL | SELECT | UPDATE | DELETE } ] [ TO { role_name | PUBLIC | CURRENT_USER | SESSION_USER } [, ...] ] USING ( using_expression );

功能描述 对表创建行访问控制策略。 当对表创建了行访问控制策略，只有打开该表的行访问控制开关(ALTER TABLE ... ENABLE ROW LEVEL SECURITY)，策略才能生效。否则不生效。 当前行访问控制影响数据表的读取操作(SELECT、UPDATE、DELETE)，暂不影响数据表的写入操作(INSERT、MERGE INTO)。表所有者或系统管理员可以在USING子句中创建表达式，在客户端执行数据表读取操作时，数据库后台在查询重写阶段会将满足条件的表达式拼接并应用到执行计划中。针对数据表的每一条元组，当USING表达式返回TRUE时，元组对当前用户可见，当USING表达式返回FALSE或NULL时，元组对当前用户不可见。 行访问控制策略名称是针对表的，同一个数据表上不能有同名的行访问控制策略；对不同的数据表，可以有同名的行访问控制策略。 行访问控制策略可以应用到指定的操作(SELECT、UPDATE、DELETE、ALL)，ALL表示会影响SELECT、UPDATE、DELETE三种操作；定义行访问控制策略时，若未指定受影响的相关操作，默认为ALL。 行访问控制策略可以应用到指定的用户(角色)，也可应用到全部用户(PUBLIC)；定义行访问控制策略时，若未指定受影响的用户，默认为PUBLIC。

语法 定义record类型的语法为： TYPE type_name IS_RECORD (field_declaration [,...] ); 其中field_declaration为： field_name datatype [ [NOT_NULL] { := | DEFAULT } expression] 对以上语法格式的解释如下： type_name：声明的类型名称。 field_name：record类型中的成员名称。 datatype：record类型中成员的类型。 expression：设置默认值的表达式。

示例 --创建一个普通表。 gaussdb=# CREATE TABLE my_table (c1 int, c2 int); --创建全量物化视图。 gaussdb=# CREATE MATERIALIZED VIEW my_mv AS SELECT * FROM my_table; --创建增量物化视图。 gaussdb=# CREATE INCREMENTAL MATERIALIZED VIEW my_imv AS SELECT * FROM my_table; --基表写入数据。 gaussdb=# INSERT INTO my_table VALUES(1,1),(2,2); --对全量物化视图my_mv进行全量刷新。 gaussdb=# REFRESH MATERIALIZED VIEW my_mv; --对增量物化视图my_imv进行全量刷新。 gaussdb=# REFRESH MATERIALIZED VIEW my_imv; --删除增量物化视图。 gaussdb=# DROP MATERIALIZED VIEW my_imv; --删除全量物化视图。 gaussdb=# DROP MATERIALIZED VIEW my_mv; --删除表my_table。 gaussdb=# DROP TABLE my_table;

规格约束 告警字符串长度上限为2048。如果告警信息超过这个长度（例如存在大量未收集统计信息的超长表名、列名等信息）则不告警，只上报warning： WARNING, "Planner issue report is truncated, the rest of planner issues will be skipped" 如果query存在limit节点（即查询语句中包含limit），则不会上报limit节点以下的Operator级别的告警。 对于“数据倾斜”和“估算不准”两种类型告警，在某一个plan树结构下，只上报下层节点的告警，上层节点不再重复告警。主要是因为这两种类型的告警可能是因为底层触发上层的。例如，如果在scan节点已经存在数据倾斜，那么在上层的hashagg等其他算子很可能也出现数据倾斜。

告警场景 目前支持对以下7种导致性能问题的场景上报告警。 多列/单列统计信息未收集 如果存在单列或者多列统计信息未收集，则上报相关告警。 告警信息示例： 整表的统计信息未收集： Statistic Not Collect: schema_test.t1 单列统计信息未收集： Statistic Not Collect: schema_test.t2(c1,c2) 多列统计信息未收集: Statistic Not Collect: schema_test.t3((c1,c2)) 单列和多列统计信息未收集： Statistic Not Collect: schema_test.t4(c1,c2) schema_test.t4((c1,c2)) SQL不下推 对于不下推的SQL，尽可能详细上报导致不下推的原因。调优方法请参见语句下推调优。 对于因函数而导致的不下推，会告警对应的函数信息。 对于不支持下推的语法，会告警对应语法不支持下推，例如：含有With Recursive、Distinct On、row表达式和返回值为record类型的，会告警相应语法不支持下推等。 告警信息示例： SQL is not plan-shipping, reason : "With Recursive" can not be shipped" SQL is not plan-shipping, reason : "Function now() can not be shipped" SQL is not plan-shipping, reason : "Function string_agg() can not be shipped" HashJoin中大表做内表 如果在表连接过程中使用了Hashjoin，且连接的内表行数是外表行数的10倍或以上，同时内表在每个DN上的平均行数大于10万行，且发生了下盘，则上报相关告警。调优方法请参见使用plan hint调优执行计划。 告警信息示例： PlanNode[7] Large Table is INNER in HashJoin “Vector Hash Aggregate” 大表等值连接使用Nestloop 如果在表连接过程中使用了nestloop，并且两个表中较大表的行数平均每个DN上的行数大于10万行，表的连接中存在等值连接，则上报相关告警。调优方法请参见使用plan hint调优执行计划。 告警信息示例： PlanNode[5] Large Table with Equal-Condition use Nestloop"Nested Loop" 大表Broadcast 如果在Broadcast算子中，平均每DN的行数大于10万行，则告警大表broadcast。调优方法请参见使用plan hint调优执行计划。 告警信息示例： PlanNode[5] Large Table in Broadcast "Streaming(type: BROADCAST dop: 1/2)" 数据倾斜 某表在各DN上的分布，存在某DN上的行数是另一DN上行数的10倍或以上，且有DN中的行数大于10万行，则上报相关告警。 告警信息示例： PlanNode[6] DataSkew:"Seq Scan", min_dn_tuples:0, max_dn_tuples:524288 估算不准 如果优化器的估算行数和实际行数中的较大值平均每DN行数大于10万行，并且估算行数和实际行数中较大值是较小值的10倍或以上，则上报相关告警。调优方法请参见使用plan hint调优执行计划。 告警信息示例： PlanNode[5] Inaccurate Estimation-Rows: "Hash Join" A-Rows:0, E-Rows:52488

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 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE tbl_test(c1 int); gaussdb=# INSERT INTO tbl_test VALUES (generate_series(1,20)); --建立一个名为cursor1的游标。 gaussdb=# BEGIN; gaussdb=# CURSOR cursor1 FOR SELECT * FROM tbl_test ORDER BY 1; --使用MOVE命令使游标向后移动5行，不返回结果。 gaussdb=# MOVE FORWARD 5 FROM cursor1; MOVE 5 --使用FETCH命令检索两行数据。 gaussdb=# FETCH FORWARD 2 FROM cursor1; c1 ---- 6 7 (2 rows) --关闭游标并结束事务。 gaussdb=# CLOSE cursor1; gaussdb=# END; --删除。 gaussdb=# DROP TABLE tbl_test;

语法格式 1 MOVE [ direction [ FROM | IN ] ] cursor_name; 其中direction子句为可选参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 NEXT | PRIOR | FIRST | LAST | ABSOLUTE count | RELATIVE count | count | ALL | FORWARD | FORWARD count | FORWARD ALL | BACKWARD | BACKWARD count | BACKWARD ALL

GS_SPM_EVOLUTION GS_SPM_EVOLUTION是SPM计划管理特性中的系统表，当前该特性在分布式中不支持。它用于存储计划演进结果的系统表，具备sysadmin权限的用户可以对该系统表进行读操作，但只有初始用户才可以对该系统表进行写的操作。 表1 GS_SPM_EVOLTOIN字段 名称 类型 描述 sql_namespace oid schema oid。 sql_hash bigint SPM中SQL的唯一标识。 plan_hash bigint plan id。 better boolean 是否是正向收益演进： t表示正向收益演进。 f表示负向收益演进。 refer_plan bigint 报告生成主要参考的plan hash。 status integer 演进过程中是否出现异常： 0表示没有发生异常。 1表示有异常发生。 reason text 演进报告的内容。 user oid 生成演进结果的用户。 creation_time timestamp with time zone 创建演进结果的时间。 父主题： SPM计划管理

简化版查询 通过使用TABLE语法，直接指定具体的表进行查询操作。 该操作与使用SELECT语法进行全表信息简单查询功能一致。 --创建表。 gaussdb=# CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int, c3 int); --插入数据。 gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES (1,2,3); c1 | c2 | c3 ----+----+---- 1 | 2 | 3 (1 row) --查询表的数据。 gaussdb=# TABLE t1; c1 | c2 | c3 ----+----+---- 1 | 2 | 3 (1 row) --删除。 gaussdb=# DROP TABLE t1; 父主题： SELECT

列级字符集字符序 每个字符串类型（即类型为CHAR 、VARCHAR、 TEXT等字符串类型）的列都可以设置列的字符集和列的字符序。 CREATE TABLE table_name ( column_name data_type [ CHARACTER SET | CHARSET charset ] [ COLLATE collation ] ); 语法说明： table_name 表名称。 data_type 字段的数据类型，字符串类型支持字符集、字符序语法。 CHARACTER SET | CHARSET charset 指定表字段的字符集，单独指定时会将字段的字符序设置为指定字符集的默认字符序。 COLLATE collation COLLATE子句指定列的字符序（该列的数据类型必须支持字符序）。如果没有指定，则使用默认的排序规则。 GaussDB 通过以下方式选择表字段的字符集和字符序： 如果同时指定了charset和collation，则使用字符集charset和字符序collation ，且charset和collation需要对应，不对应会产生报错。 如果仅指定了charset，则使用字符集 charset 及其默认字符序。 如果仅指定了collation，则使用与collation关联的字符集和指定的字符序。 如果既不指定charset也不指定collation，则使用表的默认字符集和默认字符序。 default_charset仅支持指定为带有默认字符序的字符集，如果指定的字符集没有默认字符序则报错。 default_collation仅支持指定为MYSQL模式下的字符序，指定其他字符序报错。 如果表字段为文本类型且指定的字符序为binary ，则文本类型会转换为对应的二进制类型，字符序为指定的binary字符序。 分区表的分区键的字符集必须与数据库字符集相同。 暂不支持设置表字段的默认字符集和默认字符序与数据库字符集server_encoding不同。 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 -- 仅设置字符集，字符序为字符集的默认字符序 gaussdb=# CREATE TABLE test(c1 text CHARSET utf8); -- 仅设置字符序，字符集为字符序关联的字符集 gaussdb=# CREATE TABLE test(c1 text COLLATE utf8_bin); -- 同时设置字符集与字符序，字符集和字符序需对应 gaussdb=# CREATE TABLE test(c1 text CHARSET utf8 COLLATE utf8_bin); 父主题： 字符集与字符序

GS_AUDITING_POLICY_FILTERS GS_AUDITING_POLICY_FILTERS系统表记录统一审计相关的过滤策略相关信息，每条记录对应一个设计策略。需要有系统管理员或安全策略管理员权限才可以访问此系统表。 表1 GS_AUDITING_POLICY_FILTERS字段 名称 类型 描述 oid oid 行标识符（隐含属性，必须明确选择）。 filtertype name 过滤类型。目前值仅为logical_expr。 labelname name 名称。目前值仅为logical_expr。 policyoid oid 所属审计策略的OID，对应审计策略系统表GS_AUDITING_POLICY中的oid。 modifydate timestamp without time zone 创建或修改的最新时间戳。 logicaloperator text 过滤条件的逻辑字符串。 父主题： 审计

bgwriter_lru_multiplier 参数说明：数据库内核根据当前缓冲区大小设置shared_buffers，在内核实际运行业务时发现当前设置的shared_buffers过小或过大，通过调整bgwriter_lru_multiplier参数给出最优推荐值，推荐值为该参数和shared_buffers的乘积。设置为推荐值之后，在数据库重新启动时生效。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0 ~ 10 默认值：2 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议： 写“脏”缓存区到磁盘的数目取决于服务器最近几次使用的缓存区数目。最近使用buffers数目的平均值乘以bgwriter_lru_multiplier是为了评估下次服务器进程需要使用的buffers数目。在有足够多的干净的、可用的缓存区之前，后端写线程会一直写“脏”缓存区（每次写的缓存区数目不会超过bgwriter_lru_maxpages的值）。 设置bgwriter_lru_multiplier为1.0表示一种“实时”策略，其作用是准确预测下次写“脏”缓冲区的数目。设置为较大的值可以应对突然的需求高峰，而较小的值则可以让服务器进程执行更多的写操作。 设置较小的bgwriter_lru_maxpages和bgwriter_lru_multiplier，会减小后端写线程导致的额外I/O开销，但是服务器进程会发出写操作，增加了对查询的响应时间。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

max_io_capacity 参数说明：设置后端pagewriter刷页线程批量刷脏每秒的I/O上限。 参数类型：整型 参数单位：kB 取值范围：30720 ~ 10485760 默认值：512000（即500MB） 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。取值不带单位，则默认为kB；取值如果要带单位，必须为kB、MB、GB。例如：max_io_capacity=512000，max_io_capacity=512000kB，max_io_capacity=500MB都表示设置max_io_capacity为500MB。 设置建议：根据具体业务场景和磁盘I/O能力进行设置。比如磁盘I/O带宽为500MB，建议设置带宽为500MB以内。要求更小的RTO时间或者在大容量场景，可以调大max_io_capacity，例如设置为2GB。 设置不当的风险与影响：设置过小时，刷脏速度慢于业务产生脏页的速度，会导致缓冲区脏页满，从而导致性能劣化。设置过大时，会导致写放大，影响存储设备寿命。

pagewriter_thread_num 参数说明：增量检查点打开后，设置后台刷页的线程数，将按照脏页置脏的先后顺序刷盘，产生干净的缓冲区页面，并推进用于打检查点的恢复点。 参数类型：整型 参数单位：无 取值范围：1 ~ 16 默认值：4 设置方式：该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

postmaster_parallel_init_thread_num 参数说明：设置数据库启动时可使用的并行线程数量。 参数类型：整型 参数单位：无 取值范围：1 ~ 256 默认值：16 设置方式：该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：该数值表示并行初始化的线程数量，因此建议设置值不超过（环境CPU核数量-1）。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

dirty_page_percent_max 参数说明：增量检查点打开后，设置脏页数量占shared_buffers的最大期望百分比。达到这个设定值时，后台刷页线程将以设置的max_io_capacity刷脏。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0.1 ~ 1 默认值：0.9 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

pagewriter_sleep 参数说明：增量检查点模式下，设置pagewriter刷页线程的刷脏周期。 参数类型：整型 参数单位：ms（毫秒） 取值范围：0 ~ 3600000 默认值：2000（即2s） 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：建议CN保持为默认值。DN不宜设置大于2s，脏页产生很快的情况下，建议设置100ms - 500ms，因为设置过大会导致redo点推进过慢，影响xlog回收。 设置不当的风险与影响：设置过大时，会导致刷页速度降低，redo点推进过慢，进而影响Xlog回收；同时，由于停止实例时需要等待该参数设置的时间，设置过大时可能导致进程退出超时。

enable_consider_usecount 参数说明：设置缓冲区的页面淘汰算法是否考虑页面冷热程度。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示考虑页面冷热程度。 off：表示不考虑页面冷热程度。 默认值：off 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：建议大容量场景等频繁执行单页面淘汰的场景开启此参数。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

dw_file_num 参数说明：设置批量双写文件的数量。 参数类型：整型 参数单位：无 取值范围：1 ~ 16 默认值：1 设置方式：该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：该参数值与pagewriter_thread_num有关，不会大于pagewriter_thread_num。如果dw_file_num设置过大，内部会纠正为pagewriter_thread_num大小。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

candidate_buf_percent_target 参数说明：当增量检查点打开时，设置干净页面候选链表占整体缓冲区页面数量百分比的期望值。若当干净页面链表中的页面比例小于该值，bgwriter线程会启动，扫描缓冲区页面将干净的页面放入链表，把脏页刷盘后再放入链表。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0.1 ~ 0.85 默认值：0.3 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：该参数直接影响bgwriter线程刷页个数。当数据量大于shared_buffers时，candidate_buf_percent_target设置过小，会影响性能。若数据量是shared_buffers的2倍及以上，该值不宜小于默认值；其他场景下，若要降低I/O，可适当调小该参数。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

bgwriter_lru_maxpages 参数说明：设置后端写线程每次脏页刷盘的脏页数量上限。 参数类型：整型 参数单位：无 取值范围：0 ~ 1000。0表示禁用后端写功能，禁用后端写功能不会对checkpoints产生影响。 默认值：100 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

bgwriter_delay 参数说明：定期循环逐块扫描缓冲区刷脏的时间间隔。全量checkpoint模式下，根据bgwriter_lru_maxpages参数控制每次写的量，然后休眠bgwriter_delay毫秒后才再次启动；增量checkpoint模式下，根据设定candidate_buf_percent_target计算目标空闲缓冲页面个数，当候选缓冲页面不足时，每隔bgwriter_delay毫秒扫描一次10GB的缓冲区页面，当遇到脏页时把脏页刷盘后再放进候选链表，当遇到干净的页面直接放进候选链表。在许多系统上，休眠延时的有效分辨率是10毫秒。因此，设置一个不是10倍数的数值与把它设置为一个10的倍数是一样的效果。 参数类型：整型 参数单位：ms（毫秒） 取值范围：10 ~ 10000 默认值：2000（即2s） 设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议： 增量checkpoint模式：数据量是shared_buffers多倍时，bgwriter_delay设置值不宜大于2s；数据量比shared_buffers小时，如果为了节省I/O，bgwriter_delay可以适当调大。 全量checkpoint模式：保持默认值即可，但是磁盘能力差的，可以适当调大。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改。

SUMMARY_WORKLOAD_TRANSACTION 显示集群内汇聚的负载事务信息，如表1所示。 表1 SUMMARY_WORKLOAD_TRANSACTION字段 名称 类型 描述 workload name 负载的名称。 commit_counter numeric 用户事务commit数量。 rollback_counter numeric 用户事务rollback数量。 resp_min bigint 用户事务最小响应时间（单位：微秒）。 resp_max bigint 用户事务最大响应时间（单位：微秒）。 resp_avg bigint 用户事务平均响应时间（单位：微秒）。 resp_total numeric 用户事务总响应时间（单位：微秒）。 bg_commit_counter numeric 后台事务commit数量。 bg_rollback_counter numeric 后台事务rollback数量。 bg_resp_min bigint 后台事务最小响应时间（单位：微秒）。 bg_resp_max bigint 后台事务最大响应时间（单位：微秒）。 bg_resp_avg bigint 后台事务平均响应时间（单位：微秒）。 bg_resp_total numeric 后台事务总响应时间（单位：微秒）。 dbid oid 统计信息所属的数据库id。 父主题： Workload

GS_JOB_ARGUMENT GS_JOB_ARGUMENT系统表提供了DBE_SCHEDULER定时任务和程序的参数属性。 表1 GS_JOB_ARGUMENT字段 名称 类型 描述 oid oid 行标识符（隐含字段）。 argument_position integer 定时任务或程序的参数位置。 argument_type name 定时任务或程序的参数类型。 job_name text 定时任务或程序名。 argument_name text 定时任务或程序的参数名（定时任务继承了程序的参数名，所以为空）。 argument_value text 定时任务的参数值（程序本身无法绑定值）。 default_value text 程序的参数默认值。 父主题： 其他系统表

获取ODBC包以及依赖库 ODBC包以及依赖库支持两种操作系统（Linux和Windows），请用户根据实际情况进行选择。 Linux系统： 从驱动包中获取，包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Odbc.tar.gz。Linux环境下，开发应用程序要用到unixODBC提供的头文件（sql.h、sqlext.h等）和库libodbc.so。 这些头文件和库可从unixODBC-2.3.7的源码包中获得。 Windows系统： 从驱动包中获取，包名为GaussDB-Kernel_数据库版本号_Windows_X86_Odbc.tar.gz（32位）和GaussDB-Kernel_数据库版本号_Windows_X64_Odbc.tar.gz（64位）。 Windows环境下，开发应用程序用到的相关头文件和库文件由系统自带

获取驱动包 下载表1中的驱动包和驱动包校验包。 表1 驱动包下载列表 版本 下载地址 V2.0-8.x 驱动包 驱动包校验包 为了防止软件包在传递过程或存储期间被恶意篡改，下载软件包时需下载对应的校验包对软件包进行校验，校验方法如下： Linux操作系统软件包完整性校验： 上传软件包和软件包校验包到虚拟机的同一目录下。 执行如下命令，校验软件包完整性。 cat GaussDB_driver.zip.sha256 | sha256sum --check 如果回显OK，则校验通过。 GaussDB_driver.zip: OK Windows操作系统软件包完整性校验： 使用快捷键“Win+R”打开“运行”窗口。 在“打开”栏，输入“cmd”，按“Enter”回车，打开命令行页面。 执行以下命令，获取驱动包的Hash值。 certutil -hashfile {驱动包本地目录}\{驱动包名} sha256 {驱动包本地目录}：请根据实际下载目录进行替换。例如：C:\Users {驱动包名}：请根据实际下载的驱动包名进行替换。例如：GaussDB_driver.zip 示例：certutil -hashfile C:\Users\GaussDB_driver.zip sha256 将2获取到的Hash值和表1中获取到的驱动包校验包的Hash值进行比较。 若一致则通过校验。 若不一致，请重新下载驱动包，重复1~3进行校验。

示例 创建示例表和索引： create table t1(c1 int, c2 int, c3 int); create table t2(c1 int, c2 int, c3 int); create table t3(c1 int, c2 int, c3 int); create index it1 on t1(c1,c2); create index it2 on t2(c1,c2); create index it3 on t1(c3,c2); -- 下面TPCH数据表需要插入10X数据量已匹配给出的计划示例 create table store ( s_store_sk integer not null, s_store_id char(16) not null, s_rec_start_date date , s_rec_end_date date , s_closed_date_sk integer , s_store_name varchar(50) , s_number_employees integer , s_floor_space integer , s_hours char(20) , s_manager varchar(40) , s_market_id integer , s_geography_class varchar(100) , s_market_desc varchar(100) , s_market_manager varchar(40) , s_division_id integer , s_division_name varchar(50) , s_company_id integer , s_company_name varchar(50) , s_street_number varchar(10) , s_street_name varchar(60) , s_street_type char(15) , s_suite_number char(10) , s_city varchar(60) , s_county varchar(30) , s_state char(2) , s_zip char(10) , s_country varchar(20) , s_gmt_offset decimal(5,2) , s_tax_precentage decimal(5,2) , primary key (s_store_sk) ); create table store_sales ( ss_sold_date_sk integer , ss_sold_time_sk integer , ss_item_sk integer not null, ss_customer_sk integer , ss_cdemo_sk integer , ss_hdemo_sk integer , ss_addr_sk integer , ss_store_sk integer , ss_promo_sk integer , ss_ticket_number integer not null, ss_quantity integer , ss_wholesale_cost decimal(7,2) , ss_list_price decimal(7,2) , ss_sales_price decimal(7,2) , ss_ext_discount_amt decimal(7,2) , ss_ext_sales_price decimal(7,2) , ss_ext_wholesale_cost decimal(7,2) , ss_ext_list_price decimal(7,2) , ss_ext_tax decimal(7,2) , ss_coupon_amt decimal(7,2) , ss_net_paid decimal(7,2) , ss_net_paid_inc_tax decimal(7,2) , ss_net_profit decimal(7,2) , primary key (ss_item_sk, ss_ticket_number) ); create table store_returns ( sr_returned_date_sk integer , sr_return_time_sk integer , sr_item_sk integer not null, sr_customer_sk integer , sr_cdemo_sk integer , sr_hdemo_sk integer , sr_addr_sk integer , sr_store_sk integer , sr_reason_sk integer , sr_ticket_number integer not null, sr_return_quantity integer , sr_return_amt decimal(7,2) , sr_return_tax decimal(7,2) , sr_return_amt_inc_tax decimal(7,2) , sr_fee decimal(7,2) , sr_return_ship_cost decimal(7,2) , sr_refunded_cash decimal(7,2) , sr_reversed_charge decimal(7,2) , sr_store_credit decimal(7,2) , sr_net_loss decimal(7,2) , primary key (sr_item_sk, sr_ticket_number) ); create table customer ( c_customer_sk integer not null, c_customer_id char(16) not null, c_current_cdemo_sk integer , c_current_hdemo_sk integer , c_current_addr_sk integer , c_first_shipto_date_sk integer , c_first_sales_date_sk integer , c_salutation char(10) , c_first_name char(20) , c_last_name char(30) , c_preferred_cust_flag char(1) , c_birth_day integer , c_birth_month integer , c_birth_year integer , c_birth_country varchar(20) , c_login char(13) , c_email_address char(50) , c_last_review_date char(10) , primary key (c_customer_sk) ); create table promotion ( p_promo_sk integer not null, p_promo_id char(16) not null, p_start_date_sk integer , p_end_date_sk integer , p_item_sk integer , p_cost decimal(15,2) , p_response_target integer , p_promo_name char(50) , p_channel_dmail char(1) , p_channel_email char(1) , p_channel_catalog char(1) , p_channel_tv char(1) , p_channel_radio char(1) , p_channel_press char(1) , p_channel_event char(1) , p_channel_demo char(1) , p_channel_details varchar(100) , p_purpose char(15) , p_discount_active char(1) , primary key (p_promo_sk) ); create table customer_address ( ca_address_sk integer not null, ca_address_id char(16) not null, ca_street_number char(10) , ca_street_name varchar(60) , ca_street_type char(15) , ca_suite_number char(10) , ca_city varchar(60) , ca_county varchar(30) , ca_state char(2) , ca_zip char(10) , ca_country varchar(20) , ca_gmt_offset decimal(5,2) , ca_location_type char(20) , primary key (ca_address_sk) ); create table item ( i_item_sk integer not null, i_item_id char(16) not null, i_rec_start_date date , i_rec_end_date date , i_item_desc varchar(200) , i_current_price decimal(7,2) , i_wholesale_cost decimal(7,2) , i_brand_id integer , i_brand char(50) , i_class_id integer , i_class char(50) , i_category_id integer , i_category char(50) , i_manufact_id integer , i_manufact char(50) , i_size char(20) , i_formulation char(20) , i_color char(20) , i_units char(10) , i_container char(10) , i_manager_id integer , i_product_name char(50) , primary key (i_item_sk) ); 本章节大部分示例使用下述语句，便于Plan Hint支持的各方法作对比，示例语句及不带hint的原计划如下所示：

SUMMARY_USER_ LOG IN SUMMARY_USER_LOGIN用来记录所有CN节点上用户登录和退出次数的相关信息，如表1所示。 表1 SUMMARY_USER_LOGIN字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 user_name text 用户名称。 user_id integer 用户oid（同pg_authid中的oid字段）。 login_counter bigint 登录次数。 logout_counter bigint 退出次数。 dbid oid 用户登录的数据库id。 父主题： Utility