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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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 EXC

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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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便节省了磁盘访问的时间，加速了查询。 在聚簇过程中，系统会先创建一个按照索引顺序建立的表的临时备份，同时也建立表上的每个索引的临时备份。因此，聚簇过程中需要保证磁盘上有足够的剩余空间，至少是表大小与全部索引大小之和。 因为CLUSTER记录着哪些索引曾被用于聚簇，所以用户可以在第

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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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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 EXC

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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 EXC

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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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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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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】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

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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】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

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只创建必要的索引，创建索引必须选择合适的列和顺序 违反规范的影响： 冗余索引浪费空间，索引多影响入库效率。 组合索引中列顺序错误，影响查询效率。 最佳实践： 索引的使用需兼顾以下条件： 索引列必须是常用于过滤条件或JOIN关联条件的列。 索引列必须是DISTINCT值多的列。 创建

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只创建必要的索引，创建索引必须选择合适的列和顺序 违反规范的影响： 冗余索引浪费空间，索引多影响入库效率。 组合索引中列顺序错误，影响查询效率。 最佳实践： 索引的使用需兼顾以下条件： 索引列必须是常用于过滤条件或JOIN关联条件的列。 索引列必须是DISTINCT值多的列。 创建

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Store节点存储数据信息。 图1 备份原理 如图1所示，GaussDB(for MySQL)实例的备份是由计算层和存储层各自完成的。 计算层的主节点读取存储层的Common Log节点的日志信息，通过主节点备份到 对象存储服务 (OBS)中。 计算层的主节点向存储层的Slice Store节点发送命令备份数据信息，通过Slice

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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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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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Inplace采用在原表上进行更改的方法，不需要生成临时表，不需要进行数据copy的过程。可分为两类： 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

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