join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示，如果t2

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哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述：对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述：对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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c2 -> Hash Join Hash Cond: (t.c2 = s1.c2) -> Seq Scan on t -> Hash

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示，如果t2

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哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述：对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述：对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval 示例： 1 2 3 4 5 openGauss=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述：对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型：hll_hashval 示例： 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在NULL值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有NULL值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示，如果t2

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示，如果t2

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示，如果t2

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下：

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下：

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下：

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Scan的方式扫描表t2。这一层的作用是把表t2的数据从buffer或者磁盘上读上来输送给上层节点参与计算。 第二层：Hash Hash算子，作用是把下层计算输送上来的算子计算hash值，为后续hash join操作做数据准备。 第三层：Seq Scan on t1 表扫描算子，用Seq Scan的

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JOIN来实现，而NOT EXISTS则可以通过HASH ANTI JOIN来实现。在join列不存在NULL值的情况下，NOT EXISTS和NOT IN等价。因此在没有NULL值时，可以通过将NOT IN转换为NOT EXISTS，通过生成HASH JOIN来提升查询效率。 建表语句如下：

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join来实现，而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not in转换为not exists，通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下：

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支持多种数据类型，包括：整型数据、字符型数据、浮点型数据、时间型数据等。 支持算术表达式计算（+、-、*、%、/、|、&），条件表达式运算（<、<=、>、>=、<>、between/and、In等），逻辑运算（or、and、not等），一般函数（字符函数、整型函数、时间函数等），聚合函数（count/sum/avg/min/max）等等。

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JARO_DISTANCE('hello', 'hell');-- 0.9333333333333332 FNV_HASH(type v) 描述：计算字符串的hash值。 select FNV_HASH('hello');-- -6615550055289275125 word_stem(word)

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执行性能差于Hash Join。 如果源数据已经被排序过，在执行融合连接时，并不需要再排序，此时Merge Join的性能优于Hash Join。 (Sonic) HashJoin 哈希连接，内外表使用join列的hash值建立hash表，相同值的必在同一个hash桶。等值连接的

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JOIN来实现，而NOT EXISTS则可以通过HASH ANTI JOIN来实现。在join列不存在NULL值的情况下，NOT EXISTS和NOT IN等价。因此在确保没有NULL值时，可以通过将NOT IN转换为NOT EXISTS，通过生成HASH JOIN来提升查询效率。 建表语句如下：

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