简约型t1_走向深度学习的简约教学-华为云

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简约型t1 内容精选换一换
Merge Join

100000 --执行结果。 gaussdb=# EXPLAIN SELECT /*+ MERGEJOIN(t2 t1) */ * FROM t2 JOIN t1 ON (t1.id=t2.id); QUERY PLAN

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Hint的错误、冲突及告警

析完的hint有效。例如： 1 leading((t1 t2)) nestloop(t1) rows(t1 t2 #10) nestloop(t1)存在语法错误，则终止解析，可用hint只有之前解析的leading((t1 t2))。语义错误表不存在，存在多个，或在lea

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简约型t1 相关内容
并发写入示例

开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行COPY，事务T2开始执行SELECT，事务T1和事务T2都执行成功。事务T2中查询看不到事务T1新COPY进来的数据。场景2： READ COMMITTED级别开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1开始执行C

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流程控制函数

TABLE t1(c1 float); CREATE TABLE m_db=# INSERT INTO t1 VALUES(2.123); INSERT 0 1 -- GaussDB 的行为。 m_db=# SELECT ifnull(c1, c1) FROM t1; ifnull

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简约型t1 更多内容
Hint可以指定表的查询块名和schema名

示例 sel$2的t1被提升至sel$1，存在t1指代不清的问题。 gaussdb=# explain(blockname on,costs off) select /*+ indexscan(t1)*/ * from t1, (select c2 from t1 where c1=1)

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Unique

TABLE t1 (id INT , number INT); CREATE TABLE gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(generate_series(1,50), 1); INSERT 0 50 gaussdb=# INSERT INTO t1 VA

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Append

--数据准备。 gaussdb=# DROP TABLE IF EXISTS t1; gaussdb=# DROP TABLE IF EXISTS t2; gaussdb=# CREATE TABLE t1(c1 number, c2 number, c3 number); CREATE

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ALTER SYNONYM

--创建同义词t1。 openGauss=# CREATE OR REPLACE SYNONYM t1 FOR ot.t1; --创建新用户u1。 openGauss=# CREATE USER u1 PASSWORD '********'; --修改同义词t1的owner为u1。

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案例：选择合适的分布列

CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int); 执行如下查询： 1 SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b; 优化分析如果将a作为t1和t2的分布列： 1 2

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Unique

TABLE t1 (id INT , number INT); CREATE TABLE gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(generate_series(1,50), 1); INSERT 0 50 gaussdb=# INSERT INTO t1 VA

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类型转换函数

SELECT cast(content as varchar) FROM T1; 结果： "5" cast (v1 as int) 将v1转换为int, v1可以是数值类型或字符类。表T1: | content (STRING) | | -------------

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Result

--数据准备。 gaussdb=# CREATE TABLE t1(c1 number, c2 number, c3 number); CREATE TABLE gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(generate_series(1, 100),

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其他函数

MySQL返回5和2。 CREATE TABLE t1(a INT, b INT); INSERT INTO t1 VALUES(1, 5); INSERT INTO t1 VALUES(2, 4); INSERT INTO t1 VALUES(2, 2); CREATE TABLE

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ALTER TABLE修改表结构

，Merge以及Distributed等引擎表。使用示例 --给表t1增加列test01 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN test01 String DEFAULT 'defaultvalue'; --查询修改后的表t1 desc t1 ┌─name────┬─type─┬─de

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Sample Scan

DROP TABLE IF EXISTS t1; gaussdb=# CREATE TABLE t1 (c1 number, c2 number, c3 number); CREATE TABLE gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(generate_series(1

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ALTER TABLE修改表结构

，Merge以及Distributed等引擎表。使用示例 --给表t1增加列test01 ALTER TABLE t1 ADD COLUMN test01 String DEFAULT 'defaultvalue'; --查询修改后的表t1 desc t1 ┌─name────┬─type─┬─de

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执行计划

第三层：Seq Scan on t1 表扫描算子，用Seq Scan的方式扫描表t1。这一层的作用是把表t1的数据从buffer或者磁盘上读上来输送给上层节点参与hash join计算。第四层：Hash Join join算子，主要作用是将t1表和t2表的数据通过hash join的方式连接，并输出结果数据。

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使用

--准备数据。 gaussdb=# CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int); gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(1, 1); gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(2, 2); --创建增量物化视图。 gaussdb=#

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参数化路径动态剪枝

(VERBOSE ON, COSTS OFF) SELECT /*+ nestloop(t1 t2) indexscan(t1) indexscan(t2) */ * FROM t2 JOIN t1 ON t1.c1 = t2.c1;

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连接时内表物化的Hint

。示例 t1表作为内表物化，(t1 t2)的结果作为连接的内表被物化。 gaussdb=# explain (costs off) select /*+materialize_inner(t1) materialize_inner(t1 t2)*/ * from t1,t2,t3

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使用

--准备数据。 gaussdb=# CREATE TABLE t1(c1 int, c2 int); gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(1, 1); gaussdb=# INSERT INTO t1 VALUES(2, 2); --创建增量物化视图。 gaussdb=#

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