详解GaussDB(DWS) explain分布式执行计划的示例-数据库

首先需要了解GaussDB(DWS)是什么，它是一个分布式数据库系统，支持海量数据存储和高性能的OLAP业务处理。而explain分布式执行计划则是GaussDB(DWS)中的一个关键功能，它可以帮助用户更好地了解和优化查询执行计划。

首先需要了解GaussDB(DWS)是什么，它是一个分布式数据库系统，支持海量数据存储和高性能的OLAP业务处理。而explain分布式执行计划则是GaussDB(DWS)中的一个关键功能，它可以帮助用户更好地了解和优化查询执行计划。

下面是一个详细的攻略，来帮助大家了解如何使用explain分布式执行计划来分析查询执行计划。

1. 确认数据库版本和参数设置

首先，我们需要确认GaussDB(DWS)的数据库版本，并且确认以下参数是否正确设置，以确保我们可以正确的生成和查看执行计划。

接下来，我们可以在GaussDB(DWS)中执行我们要分析的查询。在查询的前面加上explain分布式执行计划可以帮助我们生成执行计划，并且在查询结束后显示出来。

EXPLAIN DISTRIBUTED SELECT * FROM table1 WHERE column1 = 'value';

执行以上语句后，GaussDB(DWS)会生成一个执行计划，并将其显示在查询结果中。

接下来，我们需要仔细分析执行计划，并根据需要进行优化。以下是两个示例说明。

假设我们有一张包含10亿条记录的表，我们想要查询其中符合某个条件的记录。如果我们直接对这张表执行查询，可能会非常慢，影响查询效率。但是，如果我们将该表分为10个分区，并将每个分区分别存储在不同的节点上，那么我们就可以并行查询每个分区，提高查询效率。

假设我们有两张大表，需要对它们执行Join操作。如果我们采用传统的Join方式，可能需要将一张表全部加载到内存中，因此查询开销非常大。但是，如果我们改为使用Hash Join方式，就可以通过将其中一张表拆分成多个子表，然后将这些子表放在不同的节点上进行关联操作，从而提高查询效率。

在完成了需要的查询和计划分析之后，我们需要关闭explain_perf_mode和enable_show_plan_statistics参数，以确保在日常使用中不会出现额外的性能开销。

以上就是详解GaussDB(DWS) explain分布式执行计划的示例的完整攻略，希望能对大家有所帮助。