EXPLAIN_INSTANCE 表是所有 Explain 信息的主控制表。 说明表中的每行数据都显式链接到此表中的一个唯一行。 EXPLAIN_INSTANCE 表提供有关要说明的 SQL 语句的源的基本信息以及有关进行说明的环境的信息。 表1. EXPLAIN_INSTANCE 表。 PK 表示该列是主键的一部分;FK 表示该列是外键的一
除了 EXPLAIN_INSTANCE 和 EXPLAIN_STATEMENT 表中提供的说明信息以外,不会捕获其他说明信息。 使用快照 此子句指示除了常规说明信息外,还将生成说明快照。 EXPLAIN 语句的缺省行为是仅收集常规说明信息,而不是收集说明快照。 缺省值 (既未指定 FOR SNAPSHOT ,也未指定 WITH SNAPSHOT) 将说明信息放入说明表中。
查询计划Fragment instance数量,数值越大表示计划越多,文件数越多。 straggler_worker_id 表示该资源指标消耗最大的Worker节点的id。 算子含义 SCAN seq scan Seq Scan表示顺序地从表中读取数据,会进行全表扫描。on后对应的是所扫描的表名。 示例:对一张普通内表查询,在执行计划中会有Seq scan。 EXPLAIN SELECT ...
要理解 Explain 信息,您需要掌握的最重要概念是timeron。timeron 是 DB2 优化器使用的计量单位,用来计量完成查询的时间和资源数量。timeron 综合了时间、CPU 利用率、I/O 和其它因素。由于这些参数值是变化的,因此执行某个查询所需的 timeron 数量是动态的,每次执行该查询所需的 timeron 都不同。timeron 还是一...
If you want to query execution plans with higher readability, we recommend that you upgrade your Hologres instance to V1.3.4x or later. EXPLAIN Syntax You can execute the following EXPLAIN statement to query the execution plan that is estimated by the QO: EXPLAIN <sql>; Example In this ...
TableFunctionPtr table_function_ptr = TableFunctionFactory::instance().get(table_function->name, context); main_table_storage = table_function_ptr->execute(table_func_ptr, context, table_function_ptr->getName()); } else main_table_storage = context.tryGetTable(main_table.database, main_table...
1 | | | |FRAGMENT-INSTANCE[Id: 20240315_115800_00030_1.2.0][IP: 127.0.0.1][DataRegion: 4][State: FINISHED]| | Total Wall Time: 25 ms | | Cost of initDataQuerySource: 0.175 ms | | Seq File(unclosed): 0, Seq File(closed): 1 | | UnSeq File(unclosed): 0, UnSeq File(closed)...
EXPLAIN SELECT deployment_id,node_instance_id FROM resource; 因为查询的deployment_id,node_instance_id和索引的顺序数量一样(即覆盖了索引),所以使用了复合索引,所以key不为空 回到顶部 6.key_len 表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引长度。在不失精度的情况下,长度越短越好。
explaining表解释/ in other words/in simpler terms/namely that is/that is to say to put it differently/to put it in another way in fact/ as a matter of fact/actually/frankly(honestly) speaking For example/for instance/in this case 智课网曲根老师词汇课程页面：http://www.smart...
A great example of this is that Azure Data Factory can create a pipeline to an analytical data platform such as Spark pools in an Azure Synapse Analytics instance to perform a complex calculation using python. Another example could be to send data to an Azure SQL Database instance to...