细说GaussDB(DWS)的2种查询优化技术
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内容提要
本文介绍了GaussDB(DWS)中的查询优化技术，包括优化器、SQL执行流程、调优流程、静态调优和动态调优。静态调优从表定义、存储类型、分布列、局部聚簇和分区表等方面介绍。动态调优包括收集统计信息、查看执行计划、不下推分析、Performance分析、Scan性能优化和Join性能优化。最后介绍了GaussDB(DWS)的优秀性能特性。
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关键要点
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大数据时代，数据量爆发式增长，影响数据仓库性能。
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GaussDB(DWS)使用基于成本的优化器(CBO)进行查询优化。
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执行计划描述SQL语句在数据库中的执行过程，是SQL调优的重要工具。
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调优流程分为静态调优和动态调优，静态调优关注表定义，动态调优关注SQL执行情况。
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静态调优包括表定义、存储类型、分布列、局部聚簇和分区表等方法。
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动态调优包括收集统计信息、查看执行计划和针对性优化措施。
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统计信息是优化器生成执行计划的核心输入，准确的统计信息能提高查询性能。
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不下推分析是优化器在分布式环境下的性能问题，需通过日志定位原因。
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Scan性能优化和Join性能优化是动态调优的重要策略。
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SQL改写可以通过相关子链接改写、Join条件改写和NOT IN改写来提升性能。
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GaussDB(DWS)具有优秀的性能特性，适合大规模数据处理。
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