云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL中看执行计划怎么是 ROWS 是7亿呢？

在 AnalyticDB PostgreSQL 中，执行计划中的 "ROWS" 表示查询语句返回的估计行数。这个值是优化器根据统计信息和查询条件等因素进行估算的结果。

如果您在执行计划中看到 "ROWS" 值为 7亿，这意味着优化器估计该查询将返回大约 7亿行的结果。这仅仅是一个估计值，并不代表实际查询结果的确切行数。

在优化器生成执行计划时，它会基于表的统计信息、索引选择性和查询条件等数据来估计查询的行数。然而，由于统计信息可能不完全准确或查询条件复杂，实际返回的行数可能与预估值有所偏差。

如果您对查询的行数估计存在疑问，可以考虑以下操作：

1. 更新统计信息：使用 ANALYZE 命令更新相关表的统计信息，以确保优化器具备最新的数据分布和索引选择性信息。

2. 检查查询条件：确保查询条件正确且合理，它们可以帮助优化器更准确地估计行数。

3. 执行实际查询：执行查询并观察实际返回的行数，以验证优化器的估计是否准确。

请注意，执行计划中的 "ROWS" 值只是一个估计值，实际结果可能会有所偏差。最终的返回行数受多个因素影响，包括数据分布、索引选择性、查询条件和集群负载等。

执行计划中的ROWS指的是执行计划中每个步骤（节点）处理的行数，而不是查询结果的总行数。因此，ROWS的值可能会受到多种因素的影响，例如查询的复杂度、索引的使用情况、数据分布等。

在您的情况下，如果两张表都是100多万数据，join的key也是唯一的，那么执行计划中ROWS为7亿可能是由于以下原因导致的：

数据分布不均衡：如果参与join的表数据分布不均衡，例如其中一张表的数据有很多重复，那么在join操作时会产生大量的中间结果，从而导致执行计划中ROWS的值变大。

未使用索引或索引失效：如果join的key没有建立索引或者索引失效，那么在执行join操作时需要进行全表扫描，从而导致执行计划中ROWS的值变大。

查询复杂度高：如果查询中包含复杂的子查询、聚合函数或者大量的计算，那么在执行计划中的每个步骤中处理的行数可能会变大，从而导致ROWS的值变大。

针对问题1的回答：那是估算。看后面的 9249。此回答整理自钉群“云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版交流群”