方案优势 查询性能提升：通过索引设计以及分区策略减少数据的扫描量。 存储成本优化：合理选择数据类型可节省30%以上的空间优化。 维护效率提高：分区独立维护降低业务影响。 并发处理增强：多分区并行访问提升业务吞吐量。 父主题： 表设计最佳实践（分布式）
它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
它和在目标表上进行无条件的DELETE有同样的效果，但由于TRUNCATE不做表扫描，因而快得多。在大表上操作效果更明显。 注意事项 TRUNCATE TABLE在功能上与不带WHERE子句DELETE语句相同：二者均删除表中的全部行。
目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的Hint。
UPDATE 【规则】UPDATE语句中必须有WHERE子句，避免全表扫描。 【规则】不允许在UPDATE子句同时更新多个列时，被更新列同样是更新源。 同时更新多列，且更新源相同，在不同的数据库下行为不同，为了避免带来兼容性问题，业务层应避免上述操作。
Nested Loop Join的时间复杂度是O(n*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。 典型场景 当内部表或外部表（或者两者都）非常小的时候。
算子说明 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够减小用户对表查询、变更等语句操作的影响范围；能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描
目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的Hint。
Nested Loop Join的时间复杂度是O(n*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。 典型场景 当内部表或外部表（或者两者都）非常小的时候。
算子说明 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够减小用户对表查询、变更等语句操作的影响范围；能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描
与全量创建物化视图不同在于目前增量物化视图所支持场景较小，目前物化视图创建语句仅支持基表扫描语句或者UNION ALL语句。 父主题： 增量物化视图
目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的Hint。
【规则】DELETE语句中必须有WHERE子句，避免全表扫描。 【规则】DELETE语句中禁止使用ORDER BY、GROUP BY子句，避免不必要的排序。 【规则】如果需要清空一张表，建议使用TRUNCATE，而不是DELETE。
end time: 0.017 ms Planner runtime: 0.391 ms Query Id: 1945836514001883020 Total runtime: 382.624 ms (6 rows) 从执行结果来看，执行时间需要382.624ms（全表扫描
end time: 0.017 ms Planner runtime: 0.391 ms Query Id: 1945836514001883020 Total runtime: 382.624 ms (6 rows) 从执行结果来看，执行时间需要382.624ms（全表扫描
目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的hint。
Nested Loop Join的时间复杂度是O(n*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。 典型场景 当内部表或外部表（或者两者都）非常小的时候。
Partitioned Seq Scan 分区表的扫描方式。 Selected Partitions 一级分区剪枝的结果。示例3中Selected Partitions: 1..2 代表1、2分区被选中。 父主题： 分区剪枝相关信息
目前支持行数、扫描方式、连接方式、连接顺序、PBE custom/generic计划选择、语句级参数设置、参数化路径的hint。
Nested Loop Join的时间复杂度是O(n*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。 典型场景 当内部表或外部表（或者两者都）非常小的时候。
