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INET6_ATON, INET6_NTOA() – 当 new collation 打开时，支持 MPP 模式下的 Shuffled Hash Join 和 Shuffled Hash Aggregation 运算 – 优化基础代码提升 MPP 性能 – 支持将 STRING 类型转换为 DOUBLE 类型 – 通过多线程优化右外连接中的非连接数据 – 支持在 MPP 查询中自动清理过期的 被允许设置为非预期的过大值，而可能造成事务隔离性被破坏的问题 #25680 – 修复 ODBC 类常数（例如 {d '2020-01-01'}）不能被用作表达式的问题 #25531 – 修复 SELECT DISTINCT 被转化为 Batch Get 而导致结果不正确的问题 #25320 – 修复无法触发将查询从 TiFlash 回退到 TiKV 的问题 #23665 #24421 33 – 修复在检查 由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count

由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count digest | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: �→ (291638, 291737)]; ******* digest | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: �→ (215420, 215519)]; *******

多键排序算法：快速排序的扩展 ● 假设待排序数组为a，数组元素是长度为K的字符串， 多键排序 41 多键排序 42 ● Group Aggregation ● Merge Join ● Distinct Aggregation ● Sorted Motion 排序在Greenplum中的应用 43 ● Greenplum的聚集节点使用两种聚集方式：哈希聚集和分组聚集。 2： 排序， tuplesort_performsort(peraggstate->sortstate); ● Step 3： 去重，如果当前元组distinct键和上一个元组相同，或者同为NULL，则 跳过当前元组。否则执行转移函数。 Distinct聚集 46 ● Motion的Receiver需要接收多个Sender的数据，虽然每个Sender的数据保证 有序，但Receiver端也需要保证数据全局有序。

由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count digest | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: �→ (291638, 291737)]; ******* digest | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: �→ (215420, 215519)]; *******

列表，功能是将每一条输入数据映射成新的输出数据。 Aggregation 对应 SQL 语句中的 Group By 语句或者没有 Group By 语句但是存在聚合函数，例如 count 或 sum 函数等。TiDB 支持两种聚合算法：Hash Aggregation 以及 Stream Aggregation（待补充）。 Hash Aggregation 是基于哈希的聚合算法，如果 Hash Aggregation 紧邻 Table 算法进行连接计算。 值得注意的是，Apply 一般会被查询优化器自动转换为 Join 操作。用户在编写 SQL 的过程中应尽量避免 Apply 算子的出现。 Selection Projection Aggregation Join Apply 理解 TiDB 执行计划 - 63 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 统计信息 TiDB 优化器会根据统计信息来选择最优的执行计划。统计信息收 表的元信息 列的元信息 统计信息 - 65 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 column_name 列名 is_index 是否是索引列 update_time 更新时间 distinct_count 不同值数量 null_count NULL 的数量 avg_col_size 列平均长度 你可以通过 SHOW STATS_BUCKETS 来查看直方图每个桶的信息。 语法：

比如说，你希望知道哪些年出生的作家比较多，你可以将作家基本信息按照 birth_year 列进行分组，然后分 别统计在当年出生的作家数量： SELECT birth_year, COUNT(DISTINCT id) AS author_count FROM authors GROUP BY birth_year ORDER BY author_count DESC; public class Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(""" SELECT birth_year, COUNT(DISTINCT id) AS author_count FROM authors GROUP BY birth_year ORDER BY author_count DESC; """); while 由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count

由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count digest | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: �→ (291638, 291737)]; ******* digest | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: �→ (215420, 215519)]; *******

比如说，你希望知道哪些年出生的作家比较多，你可以将作家基本信息按照 birth_year 列进行分组，然后分 别统计在当年出生的作家数量： SELECT birth_year, COUNT(DISTINCT id) AS author_count FROM authors GROUP BY birth_year ORDER BY author_count DESC; public class Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(""" SELECT birth_year, COUNT(DISTINCT id) AS author_count FROM authors GROUP BY birth_year ORDER BY author_count DESC; """); while 由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： 929 select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count

比如说，你希望知道哪些年出生的作家比较多，你可以将作家基本信息按照 birth_year 列进行分组，然后分 别统计在当年出生的作家数量： SELECT birth_year, COUNT(DISTINCT id) AS author_count FROM authors GROUP BY birth_year ORDER BY author_count DESC; public class Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(""" SELECT birth_year, COUNT(DISTINCT id) AS author_count FROM authors GROUP BY birth_year ORDER BY author_count DESC; """); while 由于统计信息过时，或者统计信息因为误差无法精确反映数据的真实分布情况时，可能导致同类型 SQL 的执 行计划发生改变导致执行变慢，可以用以下 SQL 查询哪些 SQL 具有不同的执行计划： 913 select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count