表，包含任意分区键子集即可。 静态剪枝支持范围如下所示： 支持分区类型：范围分区、哈希分区、列表分区。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式、数组表达式。 目前静态剪枝不支持子查询表达式。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会将分区键上的过滤条件强制转换

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分区表查询优化 本小节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区算子执行优化 分区索引 父主题： 分区表

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分区表查询优化 本节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区算子执行优化 分区索引 分区表统计信息 父主题： 分区表

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分区表，包含任意分区键子集即可。 静态剪枝支持范围如下所示： 支持分区类型：范围分区、哈希分区、列表分区。 支持表达式类型：比较表达式（<，<=，=，>=，>）、逻辑表达式、数组表达式。 目前静态剪枝不支持子查询表达式。 为了支持分区表剪枝，在计划生成时会将分区键上的过滤条件强制

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分区表动态剪枝 对于检索条件中存在带有变量的分区表查询语句，由于优化器阶段无法获取用户的绑定参数，因此优化器阶段仅能完成indexscan、bitmapindexscan、indexonlyscan等算子检索条件的解析，后续会在执行器阶段获得绑定参数后，完成分区筛选。算子包含的检

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如果业务明确不允许对分区键所在列进行更新操作，建议关闭分区表行迁移。 例如，创建列表分区表，并开启分区表行迁移，此时可以跨分区更新分区键所在列；关闭分区表行迁移后，对分区键所在列进行跨分区更新会业务报错。 CREATE TABLE list_sales ( product_id INT4 NOT

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案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范

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分区表动态剪枝 对于检索条件中存在带有变量的分区表查询语句，由于优化器阶段无法获取用户的绑定参数，因此优化器阶段仅能完成indexscan、bitmapindexscan、indexonlyscan等算子检索条件的解析，后续会在执行器阶段获得绑定参数后，完成分区筛选。算子包含的检

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起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会显示匹配上的所有分区信息。 注意事项 所要查看分区的表必须存在且是分区表，否则会出错。 示例 查看student表下面的所有的分区。

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分区表DQL/DML 由于分区的实现完全体现在数据库内核中，用户对分区表的DQL/DML与非分区表相比，在语法上没有任何区别。 出于分区表的易用性考虑， GaussDB 支持指定分区的DQL/DML操作，指定分区可以通过PARTITION (partname)或者PARTITION FOR

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如果业务明确不允许对分区键所在列进行更新操作，建议关闭分区表行迁移。 例如，创建列表分区表，并开启分区表行迁移，此时可以跨分区更新分区键所在列；关闭分区表行迁移后，对分区键所在列进行跨分区更新会业务报错。 CREATE TABLE list_sales ( product_id INT4 NOT

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分区表查询优化 本节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区索引 分区表统计信息 父主题： 分区表

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runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。

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案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范

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起来。 partition_specs 分区信息，key=value形式，key为分区字段，value为分区值。若分区字段为多个字段，可以不包含所有的字段，会显示匹配上的所有分区信息。 注意事项 所要查看分区的表必须存在且是分区表，否则会出错。 示例 查看student表下面的所有的分区。

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk_part。修改后结果如下，性能提升近1倍。

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获取 数据仓库 列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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verifyPartitionPath 配置读取HIVE分区表时，是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 “true”：过滤掉分区路径不存在的分区； “false”：不进行过滤。 false 在spark-submit命令提交应用时，通过“--conf”参数配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 示例： spark-submit

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verifyPartitionPath 配置读取Hive分区表时，是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 “true”：过滤掉分区路径不存在的分区； “false”：不进行过滤。 false 在spark-submit命令提交应用时，通过“--conf”参数配置是否过滤掉分区表分区路径不存在的分区。 示例： spark-submit

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分区表对导入操作的性能影响 在GaussDB内核实现中，分区表数据的插入的处理过程相比非分区表增加分区路由部分的开销，因从整体上分区表场景的数据插入开销主要看成：（1）heap-insert基表插入、（2）partition-routing分区路由两个部分，其中heap基表插入解

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分区路由的主要处理逻辑根据导入数据元组的分区键计算其所在分区的过程，相比非分区表这部分为额外增加的开销，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和 服务器 CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。

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