案例：调整局部聚簇键 局部聚簇 (Partial Cluster Key，简称PCK)，列存储下一种通过min/max稀疏索引实现基表快速扫描的索引技术。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。PCK适用于列存大表点查询加速。 优化前 创建一个

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TABLE的SET WITHOUT CLUSTER形式把索引设置为可用于后续的聚簇操作或清除任何之前的设置。 不含参数的CLUSTER会将当前用户所拥有的数据库中的先前做过聚簇的所有表重新聚簇，如果是系统管理员调用，则是所有已被聚簇过的表。 在对一个表进行聚簇的时候，会在其上请求一个ACCESS

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WITHOUT CLUSTER形式把索引设置为可用于后续的聚簇操作或清除任何之前的设置。 不含参数的CLUSTER会将当前用户所拥有的数据库中的先前做过聚簇的所有表重新聚簇，如果是系统管理员调用，则是所有已被聚簇过的表。 在对一个表进行聚簇的时候，会在其上请求一个ACCESS E

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案例：调整局部聚簇键 局部聚簇 (Partial Cluster Key，简称PCK)，列存储下一种通过min/max稀疏索引实现基表快速扫描的索引技术。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。PCK适用于列存大表点查询加速。 优化前 创建一个

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在对一个表聚簇之后， GaussDB 会记录该表在哪个索引上建立了聚簇。CLUSTER table_name将在该表之前记录过的聚簇索引上重新聚簇。用户也可以用ALTER TABLE table_name CLUSTER on index_name来设置指定表用于后续聚簇操作的索引，或使用ALTER

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功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指定GaussDB通过索引名指定的索引聚簇由表名指定的表。表名上必须已经定义该索引。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理存储。聚簇是一次性操作：当表被更新之后，更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。

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功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指定GaussDB通过索引名指定的索引聚簇由表名指定的表。表名上必须已经定义该索引。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理存储。聚簇是一次性操作：当表被更新之后，更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。

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功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指定GaussDB通过索引名指定的索引聚簇由表名指定的表。表名上必须已经定义该索引。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理存储。聚簇是一次性操作：当表被更新之后，更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。

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功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指定GaussDB通过索引名指定的索引聚簇由表名指定的表。表名上必须已经定义该索引。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理存储。聚簇是一次性操作：当表被更新之后，更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。

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功能描述 根据一个索引对表进行聚簇排序。 CLUSTER指定GaussDB通过索引名指定的索引聚簇由表名指定的表。表名上必须已经定义该索引。 当对一个表聚簇后，该表将基于索引信息进行物理存储。聚簇是一次性操作：当表被更新之后，更改的内容不会被聚簇。也就是说，系统不会试图按照索引顺序对新的存储内容及更新记录进行重新聚簇。

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NULL和DEFAULT约束外，其他约束都可以显式命名。 局部聚簇 Partial Cluster Key（局部聚簇，简称PCK）是列存表的一种局部聚簇技术，在GaussDB(DWS)中，使用PCK可以通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注

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NULL和DEFAULT约束外，其他约束都可以显式命名。 局部聚簇 Partial Cluster Key（局部聚簇，简称PCK）是列存表的一种局部聚簇技术，在GaussDB(DWS)中，使用PCK可以通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注

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场景描述 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储。 聚簇键：是排序键的前缀子集，数据按照聚簇键聚簇在一起。

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分为两类： rebuild：需要重建表（重新组织聚簇索引）。比如optimize table、添加索引、添加/删除列、修改列NULL/NOT NULL属性等。 no-rebuild：不需要重建表，只需要修改表的元数据，比如删除索引、修改列名、修改列默认值、修改列自增值等。 对于r

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审视和修改表定义概述 好的表定义至少需要达到以下几个目标： 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。 父主题： 审视和修改表定义

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Cluster Key（局部聚簇，简称PCK）通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】针对表达式过滤条件列创建PCK（形如col op const，op为操作符

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整分布键 案例：调整局部聚簇键 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询

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单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。 减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通过选择join-condition或者group

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Cluster Key（局部聚簇，简称PCK）通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】针对表达式过滤条件列创建PCK（形如col op const，op为操作符

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