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扫描器给下面查询表达式的参数赋予bigint的初始类型： 1 2 3 4 5 6 gaussdb=# SELECT 40 !
local_roundrobin hint只有在表扫描并行度为1的时候才会生效，建议和scandop hint一起使用。 父主题： 使用Plan Hint进行调优
s：“稳定的”（stable）函数，（对于固定输入）其结果在一次扫描里不变。 v：“易变”（volatile）函数，其结果可能在任何时候变化，也用于那些有副作用的函数，因此调用它们无法得到优化。 pronargs smallint 参数数目。
docs_scanned Integer 扫描的文档数。 database String 日志所属的数据库库名。 collection String 日志所属的数据库表名。 log_time String 日志产生时间，UTC时间。
未经外部系统主体授权，禁止利用Flexus L实例对外部系统发起扫描、渗透等探测行为。 禁止在Flexus L实例上部署任何违法违规网站和应用。 禁止利用Flexus L实例发送垃圾、骚扰邮件或从事其他侵犯个人隐私的行为。
s：“稳定的”（stable）函数，（对于固定输入）其结果在一次扫描里不变。 v：“易变”（volatile）函数，其结果可能在任何时候变化，也用于那些有副作用的函数，因此调用它们无法得到优化。 pronargs smallint 参数数目。
防止在数据库启动时，由于扫描表文件耗时过久，导致业务不可用。 逻辑复制 创建的逻辑复制槽名需要在40个字节长度以下，否则可能导致全量备份失败。 使用逻辑复制时，注意删除不再使用的复制槽，防止数据库膨胀。
评估业务SQL的执行计划，添加索引避免全表扫描。 扩容CPU规格，满足计算型业务需求。 TaurusDB CPU使用率高的解决方法 内存超限风险 内存使用率 (%) 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 扩容实例规格，满足业务需求。 优化SQL，减少临时表等的使用。
扫描器给下面查询表达式的参数赋予bigint的初始类型： 1 2 3 4 5 6 gaussdb=# SELECT 40 !
Aggregate模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对count(*)查询不友好。同时因为固定了Value列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语义正确性。
在缓存过期后，将重新扫描Hive表以加载最新的数据。 参数 默认值 类型 说明 lookup.join.cache.ttl 60 min Duration 查找连接中构建表的缓存 TTL（例如 10 分钟）。默认情况下，TTL 为 60 分钟。
对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。
predpushforce：尝试下推谓词到子查询中，尽量利用参数化路径的索引扫描。 predpush：利用代价在predpushnormal和predpushforce中选择一个最优的分布式计划，但是会增加优化时间。
predpushforce：尝试下推谓词到子查询中，尽量利用参数化路径的索引扫描。 predpush：利用代价在predpushnormal和predpushforce中选择一个最优的分布式计划，但是会增加优化时间。
STABLE 表示该函数不能修改数据库，对相同参数值，在同一次表扫描里，该函数的返回值不变，但是返回值可能在不同SQL语句之间变化。 VOLATILE 表示该函数值可以在一次表扫描内改变，因此不会做任何优化。
STABLE 表示该函数不能修改数据库，对相同参数值，在同一次表扫描里，该函数的返回值不变，但是返回值可能在不同SQL语句之间变化。 VOLATILE 表示该函数值可以在一次表扫描内改变，因此不会做任何优化。
N/A memoryEconomicalScanForUpload 可选 上传文件夹时，是否使用内存占用更少的扫描方式，为true时表示使用，默认为true。
对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。
*数据库 呈现待扫描的数据库。单击数据库后的“设置”，设置待扫描的数据库范围。单击“清除”，可对已选择的数据库进行修改。 *数据表 对于DLI和DWS类型的敏感数据发现任务，您需要设置选择表的方式，当前支持手动筛选、通配符匹配和全部三种方式。
对庞大的数据集查询需要耗费大量的时间去处理，在许多场景下，可以通过建立Hive分区方法减少每一次扫描的总数据量，这种做法可以显著地改善性能。 Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现，每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。
