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
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），能够让用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，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
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），能够让用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，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
Merge Append 场景描述 当对分区表进行全局排序时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描，然后进行Sort排序操作，这样难以利用数据分区分治的算法思想进行全局排序，假如ORDER BY排序列包含索引
Tid Scan 算子说明 行号扫描，该算子主要利用行号（ctid）过滤元组并返回。ASTORE场景下，数据按行存储在HEAP PAGE中，在B-tree 索引中除了存储字段的value，还会存储对应的行号，因此GaussDB中支持通过行号进行快速检索。
Cte Scan 算子说明 CTE（Common Table Expression）是一种临时表达式，Cte Scan用于扫描CTE表达式生成的临时表。 在GaussDB中，可以通过使用with关键字来指定一个或多个CTE，然后在后续的查询中多次使用。
Foreign Scan 算子说明 在GaussDB中，Foreign Scan是一种用于访问外部数据源的扫描器。它可以将外部数据源中的数据作为关系型数据库中的表来处理，从而实现对外部数据源的查询和操作。在GaussDB中，Foreign Scan可以通过扩展API来实现。
Tid Scan 算子说明 行号扫描，该算子主要利用行号（ctid）过滤元组并返回。ASTORE场景下，数据按行存储在HEAP PAGE中，在B-tree 索引中除了存储字段的value，还会存储对应的行号，因此GaussDB中支持通过行号进行快速检索。
Cte Scan 算子说明 CTE（Common Table Expression）是一种临时表达式，Cte Scan用于扫描CTE表达式生成的临时表。 在GaussDB中，可以通过使用with关键字来指定一个或多个CTE，然后在后续的查询中多次使用。
这些虚拟行可以被其他扫描器或操作符使用，例如 HashJoin 或 MergeJoin。 典型场景 该算子提供了一种快速且简便的方法来指定一组值，无需从表中读取数据。这在测试或调试期间，或需要插入少量数据时非常有用。 示例 示例：插入语句中带VALUES。 --数据准备。
当GaussDB执行一个查询语句时，它会将查询结果存储在一个临时表中，然后使用WorkTable Scan来扫描这个临时表，以获取查询结果。WorkTable Scan的优点是可以减少磁盘I/O操作，提高查询性能。
典型场景 Result节点用于优化常量条件表达式的查询，条件表达不依赖于扫描的数据，比如：select * from t1 where 1 > 2。
这些虚拟行可以被其他扫描器或操作符使用，例如 HashJoin 或 MergeJoin。 典型场景 该算子提供了一种快速且简便的方法来指定一组值，无需从表中读取数据。这在测试或调试期间，或需要插入少量数据时非常有用。 示例 示例：插入语句中带VALUES。 --数据准备。
当GaussDB执行一个查询语句时，它会将查询结果存储在一个临时表中，然后使用WorkTable Scan来扫描这个临时表，以获取查询结果。WorkTable Scan的优点是可以减少磁盘I/O操作，提高查询性能。
典型场景 Result节点用于优化常量条件表达式的查询，条件表达不依赖于扫描的数据，比如：select * from t1 where 1 > 2。
【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。
Merge Append 场景描述 当对分区表进行全局排序时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort排序操作，这样难以利用数据分区分治的算法思想进行全局排序，假如ORDER BY排序列包含索引
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），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的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
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），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的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
典型场景 Result节点用于优化常量条件表达式的查询，条件表达不依赖于扫描的数据，比如：select * from t1 where 1 > 2。
