在GaussDB200中，如何优化存储过程以处理大数据，并比较列存表与行存表的性能差异？

要在GaussDB200中优化存储过程处理大数据，首先需要了解存储过程的基本概念和调用方式，然后结合大数据的特点，编写高效的数据处理逻辑。存储过程的优化可以从减少数据库的I/O操作、合理使用索引、避免不必要的数据转换和尽量减少网络传输等方面入手。例如，可以使用临时表存储中间数据，利用批处理技术处理大量数据，或者对存储过程进行编译优化等。

参考资源链接：[H13-723 HCIP-Big-data：存储过程与大数据查询优化](https://wenku.csdn.net/doc/2y459h0ppb?spm=1055.2569.3001.10343)

在比较列存表与行存表的性能差异时，需要知道这两种存储方式对不同类型的数据查询和处理的影响。通常，对于分析型的大数据查询，列存表提供了更快的数据读取速度，因为它们能够高效地读取和处理涉及整列数据的查询。而对于需要频繁更新或需要处理整行数据的应用场景，行存表可能更加适合。

根据提供的辅助资料《H13-723 HCIP-Big-data：存储过程与大数据查询优化》，在GaussDB200中，列存表在处理特定列的范围查询时表现更优，因为列存表的数据是按列存储的，这样当进行列查询时，只需读取相关列的数据，减少了I/O操作，提高了查询效率。例如，在执行一个范围查询时，列存表可能只需要查询数据量的3.6%，而行存表则需要查询数据量的9.6%，这样的差异在处理大量数据时会更加明显。

总结来说，优化存储过程并比较列存表与行存表的性能差异，需要结合大数据处理的特定需求，合理选择存储结构，并对存储过程进行针对性的优化设计，以达到提升查询效率和处理能力的目的。

参考资源链接：[H13-723 HCIP-Big-data：存储过程与大数据查询优化](https://wenku.csdn.net/doc/2y459h0ppb?spm=1055.2569.3001.10343)