true：支持，目前仅支持Hive表的predicate下压。 false：不支持 true spark.sql.hive.filesourcePartitionFileCacheSize 启用内存中分区文件元数据的缓存大小。 所有表共享一个可以使用指定的num字节进行文件元数据的缓存。 只有当“spark

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By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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设置这个参数，要考虑 GaussDB 的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB实际运行时分配的共享内存大小没有影响，它只用于计划生成阶段的估算。该数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 该参数属于U

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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force：表示只要查询中不包含向量化引擎不支持的类型或者表达式，则查询的基表为行存表，强制将查询转换为向量化的执行计划执行计算。在这种情况下，针对不同的查询场景可能出现性能下降。 optimal：表示在force的基础上，由优化器根据查询的复杂度进行选择是否将查询语句转换为向量化的执行计划，尽可能避免转换为向量化的执行计划后出现性能下降。

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设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：设置较高可能会导致GEQO算法更快地集中在一些优秀的计划上，而不是探索可行计划中的多样性。这可能会减少算法找到全局最优解的可能性，但可以加快找到可行的较优解的速度。 geqo_seed 参数说明：控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值，用来从顺序

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tream回表计划的性能不一定是最优的，对于查询语句Q2，由于包含limit 1的条件，GSI非Stream回表计划的性能依然是最优的。 enable_material 参数说明：控制优化器对实体化的使用。消除整个实体化是不可能的，但是可以关闭这个参数以防止优化器插入实体节点。 参数类型：布尔型

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用的磁盘缓冲区的有效大小。 设置这个参数，要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区，还要考虑预计在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB实际运行时分配的共享内存大小没有影响，它只用于计划生成阶段的估算。该数值用磁盘页来计算，通常每个页面是8192字节。

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summary：是在pretty的基础上增加了对打印信息的分析。 run：在summary的基础上，将统计的信息输出到csv格式的文件中，以便于进一步分析。 默认值：pretty pretty模式当前只支持包含stream算子的计划，不支持下发语句到DN节点的计划。因此显示格式会受en

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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网格安装初始化完成后，所有服务实例（Pod）的Envoy中只存储了CGW组件的路由信息。 当某个服务Service A的实例（Pod）第一次访问另一个服务Service B时，由于Service A实例的Envoy中没有Service B的路由信息，Envoy会将请求发送到CGW上。 CGW保存了网格全局的服务路由

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enable_indexonlyscan=on 控制优化器对仅索引扫描规划类型的使用。 enable_seqscan=on 控制优化器对顺序扫描规划类型的使用。完全消除顺序扫描是不可能的，但是关闭这个变量会让优化器在存在其他方法的时候优先选择其他方法。 enable_sort=on 控制优化器使用的排序步骤。该设置

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Group和由当前用户具有COMPUTE权限的所有Node Group包含的所有DN构成的Node Group。 query：候选计算Node Group列表包含算子操作对象所在的Node Group和由当前查询涉及的所有基表所在Node Group包含的所有DN构成的Node Group。 bi

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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enable_indexonlyscan=on 控制优化器对仅索引扫描规划类型的使用。 enable_seqscan=on 控制优化器对顺序扫描规划类型的使用。完全消除顺序扫描是不可能的，但是关闭这个变量会让优化器在存在其他方法的时候优先选择其他方法。 enable_sort=on 控制优化器使用的排序步骤。该设置

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设置这个参数，还要考虑GaussDB(DWS)的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB(DWS)分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随着集群状态的变化，多少会发生一

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Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根据自己的业务场景，为driver设置合理的内存。 根据自己的业务目标

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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