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能力说明：
了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
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索引优化通常需要依赖运维或开发人员对数据库引擎内部优化和执行原理的深入理解。为优化体验和降低操作门槛，PolarDB-X推出了基于代价优化器的索引推荐功能，可根据查询语句分析并推荐索引，帮助您降低查询耗时，提升数据库性能。
本文介绍如何管理执行计划，将重复或者复杂查询的执行计划长久地保存下来。
本文介绍PolarDB-X的SQL执行器如何执行SQL中无法下推的部分。
下推是查询改写的一项重要优化，利用PolarDB-X的拆分信息来优化执行计划，使得算子尽量下推以达到提前过滤数据、减少网络传输、并行计算等目的。
查询优化器通过优化逻辑计划从而输出物理计划，其主要阶段包含查询改写和计划枚举。本文将会介绍查询优化器的基本原理包含关系代数算子、查询改写（RBO阶段）、查询计划枚举（CBO阶段）。
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本文介绍了PolarDB-X支持的字符串类型。
本文介绍了PolarDB-X支持的数值类型
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分布式数据库相对单机数据库架构有差异，所有在单机数据库的调优经验上分布式数据库又有着自身特点的调优手段。在使用PolarDB-X的过程中，我们会基于统计信息、执行计划和并发策略和执行之后反馈的运行时长等信息，找出导致SQL执行慢的原因，针对性调优。
背景信息 本文主要提供数据库上云后OLTP+OLAP一体化架构的最佳实践，既HTAP。主要面对的业务应用范围： 混合型HTAP数据库需求：如ORACLE数据库改造上云，云上数据库方案选型； OLTP系统查询慢，存在分析型场景和瓶颈的客户； 读写分离需求。
本文介绍了如何判断查询语句是否为“点查”，以及如何将查询优化为“点查”。 “点查”是应用访问OLTP数据库的一种常见方式，特点是返回结果前只扫描表中的少量数据，在淘宝上查看订单/商品信息对应到数据库上的操作就是点查。PolarDB-X对点查的响应时间（Response Time, RT）和资源占用做了较多优化，能够支持较高的吞吐，适合高并发读取场景使用。
本文介绍了在应用内通过代码高效抽取数据的方法。
数据库实际应用场景中经常需要进行数据导入导出，本文将介绍如何使用数据导入导出工具。
Batch Insert语句是常见的数据库写入数据的方式，PolarDB-X兼容MySQL协议和语法，Batch Insert语法为：
本文将介绍如何在PolarDB-X中做IN查询时，选择最佳的Values个数。
本文介绍了PolarDB-X支持的算术运算符。
本文介绍了PolarDB-X支持的逻辑运算符。
PolarDB-X支持JSON类型。 与MySQL不同，PolarDB-X支持的JSON类型暂不支持作为分区键。 详细信息请参见MySQL Json类型。
本文介绍了PolarDB-X支持的日期时间类型。
本文介绍了PolarDB-X支持的字符串类型。
本文介绍了PolarDB-X支持的数值类型
本文简单介绍了PolarDB-X语法及操作。
本文介绍了PolarDB-X数据库开发过程中的使用限制。 PolarDB-X高度兼容MySQL协议和语法，但由于分布式数据库和单机数据库存在较大的架构差异，存在SQL使用限制。本文将介绍数据库开发过程中的使用限制。
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2022-12-09
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