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--- /dev/null
+++ "b/content/zh/post/2022/openGauss\347\232\204SQL\345\274\225\346\223\216\345\234\250\347\211\210\346\234\254\344\270\255\345\201\232\344\272\206\345\223\252\344\272\233\344\274\230\345\214\226.md"
@@ -0,0 +1,42 @@
++++
+
+title = "openGauss的SQL引擎在版本中做了哪些优化系"
+
+date = "2022-10-10"
+
+tags = [ "SQL引擎优化"]
+
+archives = "2022-010"
+
+author = "王天庆"
+
+summary = "性能专项"
+
+img = "/zh/post/2022/title/img7.png"
+
+times = "12:30"
+
++++
+
+# openGauss的SQL引擎在版本中做了哪些优化？
+
+查询执行能力对数据库来说至关重要，这直接决定了查询语句生成的执行计划以何种方式进行执行，如果哪个执行算子的执行表现不好，将会对数据库的整体性能产生极大的影响。同时，执行算子的实现也极大考验一款数据库的工程实现能力。为此，openGauss数据库在3.1.0版本中，进一步优化了当前的部分执行算子，并希望通过优化执行算子的实现，来提高数据库的整体表现。下面介绍一下在该版本中，openGauss数据库都做了哪些SQL引擎的优化。
+
+## **分区表页面估算优化**
+
+目前分区表的统计信息，代价模型使用的是普通表的机制，由于分区表和普通表结构上的不同，所以不能完全依赖普通表的机制去处理分区表的代价问题。由于分区表存在天然的分区优势，所以在分区剪枝的情况下，SQL语句在查询过程中不会访问所有分区。对于分区存在剪枝的场景，分区表页面统计时就不能单纯的统计所有分区的页面。在剪枝场景下只需要统计剪枝后的分区页面数即可。由于目前分区表没有统计每个分区的页面数，因此基于均匀性假设（分区页面不倾斜），用以下公式估算分区页面数：
+
+剪枝后分区页面数 = 分区表总页面数 \* （剪枝后分区数 / 总分区数）
+
+通过改进分区表页面的估算方法，可以优化数据库的表扫描性能，从而提升数据库在分区表场景中的执行表现。该特性可通过GUC参数partition\_page\_estimation控制。
+
+## **Partition Iterator算子优化**
+
+在openGauss数据库中，分区表是依靠分区迭代算子进行分区扫描的，迭代算子控制每一个分区依次扫描数据。当分区剪枝结果只有一个分区时，迭代算子已经失去了迭代器的作用，在此情况下消除迭代算子，可以避免执行时迭代算子计算的开销。由于执行器的pipeline架构，迭代算子会被重复执行，在数据量比较大的场景下消除迭代算子的收益将十分可观。故在该版本中，我们通过对迭代算子进行改进，消除分区扫描时的overhead，进而提升数据库在该场景下的执行性能。该特性可通过GUC参数partition\_iterator\_elimination控制。
+
+## **SeqScan算子优化**
+
+开启该优化，当用户不采集cpu信息时\(例如explain cpu off\)，关闭cpu信息采集功能（例如执行CPUUsageGetCurrent函数），从而减少cpu执行周期。该特性不影响正常的cpu信息采集，相关监控视图和系统函数不受影响。同时，从磁盘读取数据时，优化mdread机制，减少冗余的checksum检查，进而通过消除无用的操作来提升数据库性能。该特性可通过GUC参数enable\_seqscan\_fusion控制。
+
+上面的三个方面是该版本对openGauss数据库的SQL引擎的优化，后续我们还会对更多的openGauss数据库内部执行逻辑进行优化，敬请关注。
+
diff --git "a/content/zh/post/2022/\350\247\243\345\257\206openGauss\346\225\260\346\215\256\345\272\223\344\270\255\347\232\204\345\207\275\346\225\260\344\276\235\350\265\226\345\205\263\347\263\273.md" "b/content/zh/post/2022/\350\247\243\345\257\206openGauss\346\225\260\346\215\256\345\272\223\344\270\255\347\232\204\345\207\275\346\225\260\344\276\235\350\265\226\345\205\263\347\263\273.md"
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--- /dev/null
+++ "b/content/zh/post/2022/\350\247\243\345\257\206openGauss\346\225\260\346\215\256\345\272\223\344\270\255\347\232\204\345\207\275\346\225\260\344\276\235\350\265\226\345\205\263\347\263\273.md"
@@ -0,0 +1,113 @@
+#
+
++++
+
+title = "解密openGauss数据库中的函数依赖关系"
+
+date = "2022-10-10"
+
+tags = [ "函数依赖关系"]
+
+archives = "2022-010"
+
+author = "王天庆"
+
+summary = "函数依赖关系"
+
+img = "/zh/post/2022/title/img7.png"
+
+times = "12:30"
+
++++
+
+# 解密openGauss数据库中的函数依赖关系
+
+生活中总是存在着错综复杂的联系，例如喜欢打篮球的人，身高普遍比较高；喜欢穿艳丽色衣服的人，性格会普遍比较开朗；在超市买炸鸡的人，会大概率买啤酒。而反过来，这种联系并不一定成立。
+
+在数据库领域，表中的不同属性就像生活中不同的事物，也会存在着各种类似的关联关系。如何利用这种关联关系来提升数据库查询性能？这篇文章可以解密openGauss的一种应用方案，该特性可通过GUC参数enable\_functional\_dependency进行控制。
+
+## 1 函数依赖的用途
+
+函数依赖特性就是用一个介于0\~1的值来量化这种关联关系的强弱程度，这个数值又被称为函数依赖度，其中0表示没有关联，1表示完全关联。函数依赖，是多列统计信息的一种，可以描述两个属性之间的关联关系的强弱，也可以用于描述多个属性与另一个属性的关联关系的强弱，其主要用途是提高选择率计算的准确性。其中选择率的定义为
+
+
+
+选择率是对SQL查询结果规模的预期，取值0\~1。如果选择率比较大，即接近于1，那么查询优化器会倾向于使用顺序扫描，如果选择率比较小，即接近于0，查询优化器会倾向于使用索引扫描，如果介于两者之间，查询优化器倾向于使用位图扫描。所以选择率能否估算准确，会直接影响到执行计划的选择，进而影响到数据库的查询效率。函数依赖特性的加入，能一定程度上提高选择率估算的准确性。
+
+在引用函数依赖特性之前，数据库会使用条件独立假设的方法来估算选择率。举一个生活中的例子，在一个班级中，男女生的比例是1：1，喜欢篮球的人数占比为20%，身高175cm以上的人数占比为50%。我们可以说喜欢篮球且身高在175cm以上的男生的占比为50% \* 20% \* 50% = 5%吗？显然这个计算结果会比实际结果低，因为这几个属性之间有关联关系，喜欢篮球的人普遍身高偏高，喜欢篮球的人中男生占多数，男生的身高较女生普遍偏高。
+
+## 2 理论推导
+
+下面我们从理论上来对比，条件独立假设和函数依赖在计算选择率时的差异。假设一个表 t\(a int, b int, c int\)，A是只与属性\{a\}相关的等式约束条件，B是只与属性\{b\}相关的等式约束条件。在条件独立假设下，同时满足约束条件A和约束条件B的选择率的计算公式为
+
+
+
+这会导致选择率一定程度的低估，因为约束条件A和约束条件B会存在或强或弱关联，而这里并没有考虑在内。引入函数依赖特性，并应用函数依赖关系来计算选择率s\(A, B\)的理论公式为
+
+
+
+其中，为一个实数，取值0\~1。类似地，对于含有三个属性的函数依赖关系"a , b=\> c: "，计算选择率s\(A, B, C\)的理论公式为
+
+
+
+但是在实际应用中，考虑到最终的选择率不能大于任何一个属性列的选择率，需要对上述的理论公式做一个轻微变形，用min\(s\(A\), s\(B\)\)来代替第一项的s\(A\)，min\(s\(A, B\), s\(C\)\)来代替第一项的s\(A, B\)。这种变形会对计算不满足函数依赖的数值的选择率，产生一定的修正作用。
+
+
+
+
+
+## 3 应用示例
+
+上面我们已经对openGauss数据库中的函数依赖关系进行了理论上的介绍，下面我们看看在具体实践中，应该如何操作。下面的几个例子，可以很好地展现openGauss数据库的该特性。
+
+--优化SQL查询的行数估计模型前
+
+```
+create table t5 (a int, b int, c int, d int, e int);
+insert into t5 select 1, 1, 1, 1, 1 from generate_series(1,100) i;
+insert into t5 select 2, 2, 2, 2, 2 from generate_series(1,100000) i;
+insert into t5 select 3, 3, 3, 3, 3 from generate_series(1,10000) i;
+insert into t5 select 4, 4, 4, 4, 4 from generate_series(1,10000) i;
+analyze t5;
+```
+
+--执行explain analyze select \* from t5 where b=1 and c=1;并查看计划。真实行数为100，估算行数为1，行数估计准确率较低，为0.01。
+
+
+
+--执行explain analyze select \* from t5 where b=2 and c=2;并查看计划。真实行数为100000，估算行数为83396，行数估计准确率略低，为0.834。
+
+
+
+--执行explain analyze select \* from t5 where b=3 and c=3; 并查看计划。真实行数为10000，估算行数为832，行数估计准确率较低，为0.083。
+
+
+
+--设置ANALYZE的采样方式为百分比采样，采样率为2%
+
+```
+set default_statistics_target=-2;
+```
+
+--开启GUC参数，生成函数依赖统计信息
+
+```
+set enable_functional_dependency=on;
+alter table t5 add statistics ((a, b, c));
+analyze t5((a, b, c));
+```
+
+--执行explain analyze select \* from t5 where b=1 and c=1; 并查看计划。真实行数为100，估算行数为72，所以行数估计准确率为0.72。应用函数依赖统计信息，准确率从0.01提升为0.72，提升72倍。
+
+
+
+--执行explain analyze select \* from t5 where b=2 and c=2; 并查看计划。真实行数为100000，估算行数为99708，所以行数估计准确率为0.997。应用函数依赖统计信息，准确率从0.834提升为0.997，提升1.19倍。
+
+
+
+--执行explain analyze select \* from t5 where b=3 and c=3; 并查看计划。真实行数为10000，估算行数为10066，所以行数估计准确率为0.993。应用函数依赖统计信息，准确率从0.083提升为0.993，提升11.96倍。
+
+
+
+通过在openGauss中使用函数依赖关系的数据库优化技术，我们可以看到数据库的查询优化性能得到了显著的提升。如果大家对该特性感兴趣，欢迎下载最新的openGauss数据库进行体验！
+
diff --git "a/content/zh/post/wzr/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\232\204\345\210\233\345\273\272.md" "b/content/zh/post/wzr/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\232\204\345\210\233\345\273\272.md"
index 16304e57eb7704d4fa5531e820334fab57afedfc..254009cee78c0bb6a2a2cd064aae31948704dd3f 100644
--- "a/content/zh/post/wzr/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\232\204\345\210\233\345\273\272.md"
+++ "b/content/zh/post/wzr/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\232\204\345\210\233\345\273\272.md"
@@ -1,13 +1,13 @@
-+++
-title="openGauss社区入门(opengauss-数据库的创建)"
-date="2022-09-30"
-tags=["openGauss社区开发入门"]
-archives="2022-09"
-author="wangrururu"
-summary="openGauss社区开发入门"
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-times="21:15"
-+++
++++
+title="openGauss社区入门(opengauss-函数的创建)"
+date="2022-09-26"
+tags=["openGauss社区开发入门"]
+archives="2022-09"
+author="wangrururu"
+summary="openGauss社区开发入门"
+img="/zh/post/wzr/title/title.jpg"
+times="21:15"
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# 1.数据库的创建语法