Result 算子说明 Result用于处理仅需要一次计算的条件表达式(2 > 1)或者insert中仅有一个VALUES子句,从而控制流程是否可以提前返回,不需要进行后续操作。 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
UPDATE 【规格】不支持UPDATE语句中直接使用LIMIT,应使用WHERE条件明确需要更新的目标行。 【规格】不支持多表更新。 多表更新即在单条SQL语句中,对多个表进行更新。 【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
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 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 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
指定是否使用partition-wise scan优化的hint 在SMP场景下,对于分区表的并发扫描方式分为两种: 每个线程会遍历所有分区,但是只读取分区的一部分数据,线程之间读取的数据没有交集,所有线程读取的数据合并后是分区的全部数据。 每个线程只和一部分分区绑定,线程之间绑定的分区没有交集
Merge Join 算子说明 合并连接(Merge Join)是一种高效的连接方法,它依赖于排序操作。在进行合并连接时,GaussDB会对两个表的连接字段进行排序,然后同步扫描两个表,寻找匹配的行。 Merge Join的时间复杂度为O(n+m), 其中n和m分别代表两个表的行数
指定是否使用Partition-wise Scan优化的hint 在SMP场景下,对于分区表的并发扫描方式分为两种: 每个线程会遍历所有分区,但是只读取分区的一部分数据,线程之间读取的数据没有交集,所有线程读取的数据合并后是分区的全部数据。 每个线程只和一部分分区绑定,线程之间绑定的分区没有交集
Merge Join 算子说明 合并连接(Merge Join)是一种高效的连接方法,它依赖于排序操作。在进行合并连接时,GaussDB会对两个表的连接字段进行排序,然后同步扫描两个表,寻找匹配的行。 Merge Join的时间复杂度为O(n+m), 其中n和m分别代表两个表的行数
UPDATE 【规格】在GTM-FREE模式下,不允许跨节点事务,因此更新HASH分布中数据表时WHERE条件中必须指定分布列等值过滤条件。 【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
Merge Join 算子说明 合并连接(Merge Join)是一种高效的连接方法,它依赖于排序操作。在进行合并连接时,GaussDB会对两个表的连接字段进行排序,然后同步扫描两个表,寻找匹配的行。 Merge Join的时间复杂度为O(n+m), 其中n和m分别代表两个表的行数
Merge Join 算子说明 合并连接(Merge Join)是一种高效的连接方法,它依赖于排序操作。在进行合并连接时,GaussDB会对两个表的连接字段进行排序,然后同步扫描两个表,寻找匹配的行。 Merge Join的时间复杂度为O(n+m), 其中n和m分别代表两个表的行数
检查隐式转换的性能问题 在某些场景下,数据类型的隐式转换可能会导致潜在的性能问题。请看如下场景: SET enable_fast_query_shipping = off; CREATE TABLE t1(c1 VARCHAR, c2 VARCHAR); CREATE INDEX
概述 背景信息 在SQL语言中,每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类
概述 背景信息 在SQL语言中,每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类
概述 背景信息 在SQL语言中,每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类
检查隐式转换的性能问题 在某些场景下,数据类型的隐式转换可能会导致潜在的性能问题。请看如下的场景: SET enable_fast_query_shipping = off; CREATE TABLE t1(c1 VARCHAR, c2 VARCHAR); CREATE INDEX
概述 背景信息 在SQL语言中,每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类
概述 背景信息 在SQL语言中,每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类
概述 背景信息 在SQL语言中,每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关。GaussDB提供一个可扩展的数据类型系统,该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因而,GaussDB中大多数类型转换是由通用规则来管理的,这种做法允许使用混合类型的表达式。 GaussDB扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类