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数据分区查找优化 - 云数据库 GaussDB
由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果,如图2所示。
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EXPLAIN - 云数据库 GaussDB
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,这是计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
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EXPLAIN - 云数据库 GaussDB
执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式,如:简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表,执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销,这是计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
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Max/Min - 云数据库 GaussDB
Max/Min 场景描述 当对分区表使用min/max函数时,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 + Limit操作。
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RCR UB-tree可见性机制 - 云数据库 GaussDB
RCR UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查,能够自主鉴别旧版本元组并进行回收,同时索引层的可见性检查使得索引扫描(Index Scan)及仅索引扫描(IndexOnly Scan)的概率大大提升。
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RCR UB-tree可见性机制 - 云数据库 GaussDB
RCR UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查,能够自主鉴别旧版本元组并进行回收,同时索引层的可见性检查使得索引扫描(Index Scan)及仅索引扫描(IndexOnly Scan)的概率大大提升。
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表设计 - 云数据库 GaussDB
【关注】将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上,而导致性能瓶颈。例如,在事实表上使用等值过滤条件时,将会导致扫描压力不均匀。 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 【关注】尽量减少随机I/O。
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表设计 - 云数据库 GaussDB
将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上,而导致性能瓶颈。例如,在事实表上使用等值过滤条件时,将会导致扫描压力不均匀。 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。
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SQL执行计划概述 - 云数据库 GaussDB
不同的表访问模式有不同的扫描节点类型:顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据(不是直接从表中读取的数据),如VALUES子句和返回行集的函数,它们有自己的扫描节点类型。
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SQL执行计划概述 - 云数据库 GaussDB
不同的表访问模式有不同的扫描节点类型:顺序扫描、索引扫描等。最底层节点的扫描对象也可能是非表行数据(不是直接从表中读取的数据),如VALUES子句和返回行集的函数,它们有自己的扫描节点类型。