收到。多谢。

请教一下：对于“动态采样 (前台)​​”的收集方式时， 问题1：是否每次执行SQL，都会进行？ 问题2：如何控制采集的时间，避免因查询大表，而导致SQL的执行时长过久。比如目标SQL只有1秒就能完成，但为了收集SQL中涉及的表的统计信息，却花了10秒的情况发生。 问题3：如果“动态采样 (前台)​​”时获取的统计信息，与存储在系统表中的统计信息不一致时，优化器会如何选择？

在本论坛中发现了一个贴子：【技术解读】 GaussDB关键技术原理：高性能（五）链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02127156061533518038-1-1.html 在该贴子中，提到了“3.12 SQL-BYPASS执行优化”。从其介绍中看，是对简单查询采用了“ SQL-BY-PASS 框架，其核心思想是对执行路径 inline 处理优化，减少不必要的执行器函数迭代的开销，在 parse 层对这类查询做简单的模式判别后，进入到特殊的执行路径里，跳过经典的执行器执行框架，包括算子的初始化与执行、表达式与投影等经典框架，直接重写一套简洁的执行路径，并且直接调用存储接口，这样可以大大加快简单查询的执行速度。以分区表点差举例，通过 SqlByPass 技术将分区表的执行过程进行扁平化 inline 处理，将原来 SQL 执行引擎中很深的调用栈扁平化，性能提升 30%。”。从这个描述看，网友柠檬味拥抱的回答是最接近这个描述的。

在本论坛中发现了一个贴子：【技术解读】 GaussDB关键技术原理：高性能（五）在该贴子中，提到了“3.12 SQL-BYPASS执行优化”。从其介绍中看，是对简单查询采用了“ SQL-BY-PASS 框架，其核心思想是对执行路径 inline 处理优化，减少不必要的执行器函数迭代的开销，在 parse 层对这类查询做简单的模式判别后，进入到特殊的执行路径里，跳过经典的执行器执行框架，包括算子的初始化与执行、表达式与投影等经典框架，直接重写一套简洁的执行路径，并且直接调用存储接口，这样可以大大加快简单查询的执行速度。以分区表点差举例，通过 SqlByPass 技术将分区表的执行过程进行扁平化 inline 处理，将原来 SQL 执行引擎中很深的调用栈扁平化，性能提升 30%。”。从这个描述看，网友柠檬味拥抱的回答是最接近这个描述的。 

BYPASS是指对CN的“减负”， 是吗？

可以理解为出现BYPASS字样，是执行计划更优的意思吗？

但是，当使用另一个非分布键列--unique2做为过滤条件列，且该列上也存在索引时，结果如下：testdb=> set max_datanode_for_plan=3;SETtestdb=> explain select * from tenk1 where unique2=10;                                                                                          QUERY PLAN---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Data Node Scan  (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)   Node/s: All datanodes Remote SQL: SELECT unique1, unique2, two, four, ten, twenty, hundred, thousand, twothousand, fivethous, tenthous, odd, even, stringu1, stringu2, string4 FROM user1.tenk1 WHERE unique2 = 10 Datanode Name: dn_6001_6002_6003   [Bypass]   Index Scan using tenk1_unique2 on tenk1  (cost=0.00..2.28 rows=1 width=244)     Index Cond: (unique2 = 10) Datanode Name: dn_6004_6005_6006   [Bypass]   Index Scan using tenk1_unique2 on tenk1  (cost=0.00..2.28 rows=1 width=244)     Index Cond: (unique2 = 10) Datanode Name: dn_6007_6008_6009   [Bypass]   Index Scan using tenk1_unique2 on tenk1  (cost=0.00..2.28 rows=1 width=244)     Index Cond: (unique2 = 10)(19 rows)testdb=> 如上，即使要访问所有DN，也会有Bypass。 此外，如果继续使用unique1列进行过滤，比如把条件改为 unique1=10, 这时，满足条件的数据，大概率是会分布在所有DN上的。此时的执行计划，也仍然有BYPASS字样。其执行计划与上边的类似，故这里不另外提供了。