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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程:试跑Query,判断性能是否满足要求;如果不满足要求,则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化;然后重新试跑和优化,直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题: SQL调优指南
典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程:试跑Query,判断性能是否满足要求;如果不满足要求,则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化;然后重新试跑和优化,直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题: SQL调优指南
典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程:试跑Query,判断性能是否满足要求;如果不满足要求,则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化;然后重新试跑和优化,直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 长查询和长事务调优 父主题: SQL调优指南
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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程:试跑Query,判断性能是否满足要求;如果不满足要求,则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化;然后重新试跑和优化,直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题: SQL调优指南
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的where条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用and连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下。 子查询中where条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的Selec
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包含聚集函数的等值相关子查询的提升 子查询的WHERE条件中必须含有来自上一层的列,而且此列必须和子查询本层涉及表中的列做相等判断,且这些条件必须用AND连接。其它地方不能包含上层的列。其它限制条件如下: 子查询中WHERE条件包含的表达式(列名)必须是表中的列。 子查询的SELEC
IG,GS_SESSION_MEMORY_DETAIL视图的warning字段可以获得对应查询可能导致性能问题的告警信息,为性能调优提供参考。 SQL自诊断的告警类型与GUC参数resource_track_level的设置有关系。如果resource_track_level设置
为性能瓶颈(带宽、存储、计算等)。在进行性能调优的时候,应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景 在GaussDB优化器中如果想要支持语句下
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息,主要包括:pg_class表中的relpages和reltuples
统计信息调优介绍 GaussDB是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据analyze收集的统计信息进行行数估算和代价估算,因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过analyze收集全局统计信息,主要包括:pg_class表中的relpages和reltuples
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子,然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中,Hashagg算子的执行时间占总时间的:(51016-13535)/
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子,然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中,Hashagg算子的执行时间占总时间的:(51016-13535)/
一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子,然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中,Hashagg算子的执行时间占总时间的:(51016-13535)/
为性能瓶颈(带宽、存储、计算等)。在进行性能调优的时候,应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景 在GaussDB优化器中如果想要支持语句下