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Index Only Scan 算子说明 Index Only Scan是GaussDB中的一种查询优化技术，它可以通过只扫描索引而不需要访问表数据来提高查询性能。在执行查询时，如果查询条件只涉及到表的某个索引列，就可以使用Index Only Scan来优化查询。Index Only
Index Only Scan 算子说明 Index Only Scan是GaussDB中的一种查询优化技术，它可以通过只扫描索引而不需要访问表数据来提高查询性能。在执行查询时，如果查询条件只涉及到表的某个索引列，就可以使用Index Only Scan来优化查询。Index Only
Index Only Scan 算子说明 Index Only Scan是GaussDB中的一种查询优化技术，它可以通过只扫描索引而不需要访问表数据来提高查询性能。在执行查询时，如果查询条件只涉及到表的某个索引列，就可以使用Index Only Scan来优化查询。Index Only
表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。 将表的扫描压力均匀分散在各个
Index Scan 算子说明 在索引扫描中，数据库使用语句指定的索引列，通过遍历索引树来检索行。数据库为一个值扫描索引时，发生 n 次 I/O 就能找到其要查找的值，其中 n 即 B-tree索引的高度。Index Scan通常用于检索表数据，数据库以轮流方式先读取索引块，找到对应的索引键值
Index Scan 算子说明 在索引扫描中，数据库使用语句指定的索引列，通过遍历索引树来检索行。数据库为一个值扫描索引时，发生n次 I/O 就能找到其要查找的值，其中 n 即 B-tree索引的高度。Index Scan通常用于检索表数据，数据库以轮流方式先读取索引块，找到对应的索引键值
Index Scan 算子说明 在索引扫描中，数据库使用语句指定的索引列，通过遍历索引树来检索行。数据库为一个值扫描索引时，发生n次I/O 就能找到其要查找的值，其中n即B-tree索引的高度。Index Scan通常用于检索表数据，数据库以轮流方式先读取索引块，找到对应的索引键值
Index Scan 算子说明 在索引扫描中，数据库使用语句指定的索引列，通过遍历索引树来检索行。数据库为一个值扫描索引时，发生n次 I/O 就能找到其要查找的值，其中 n 即 B-tree索引的高度。Index Scan通常用于检索表数据，数据库以轮流方式先读取索引块，找到对应的索引键值
SQL执行计划概述 SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。 使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值
SQL执行计划概述 SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。 使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值
SQL执行计划概述 SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。 使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值
SQL执行计划概述 SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。 使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值
SQL执行计划概述 SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。 使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值
SQL执行计划概述 SQL执行计划是一个节点树，显示GaussDB执行一条SQL语句时执行的详细步骤。每一个步骤为一个数据库运算符。 使用EXPLAIN命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。EXPLAIN给每个执行节点都输出一行，显示基本的节点类型和优化器为执行这个节点预计的开销值
案例：使用全局二级索引加速查询 全局二级索引仅索引扫描 在对基表非分布列进行查询时，因无法进行DN下推查询或利用索引扫描，产生性能问题。 场景一：普通查询。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
安全加固 解决安全漏洞： CVE-2024-52804 无 表2 V2.0-8.201.0版本更新说明 时间 需求名称 描述 规格及约束 2024.11 M兼容隔离框架-集中式大行客户语法兼容条目 此特性在现有M兼容隔离框架的基础上，补充语法条目支持： 支持field函数。
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义
案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
