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通过编写shell脚本自动化执行查询和结果收集 登录ECS，进入到/opt目录下，使用vim命令生成query.conf和run_query.sh两个脚本文件。脚本内容如下，编辑后按:wq!保存脚本配置。 run_query.sh脚本如下： 1 2 3 4 5 6 7
先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系统性能，以便比较不同的设计对表的加载性能、存储空间和查询性能的影响。
创建弹性云服务器ECS 参考《弹性云服务器用户指南》创建弹性云服务器，创建的规格可参见下表。 由于TPC-DS、TPC-H数据集占用空间较大，以TPC-DS 1000X和TPC-H 1000X为例，分别占用930GB和1100GB。请创建弹性云服务器时，根据需求添加数据盘，举例如下：
海量数据搬迁场景下，使用Kettle自身提供的数据入库插件，入库速度在1500条/秒左右，数据搬迁耗时较高。而相同运行环境下，使用集成dws-client的自定义入库插件，数据入库速度在22000条/秒左右，入库速度提升15倍左右。 因此，在使用Kettle工具进行数据搬迁时，使
案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。
包。 客户端工具包包含以下内容： 数据库连接工具Linux gsql和测试样例数据的脚本 Linux gsql是一款运行在Linux环境上的命令行客户端，用于连接GaussDB(DWS)集群中的数据库。 测试样例数据的脚本是执行入门示例时用的。 Windows版本gsql Windows
优化前 t_ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的整数。 测试SQL如下： 1 2 3 4 5 SELECT count(1) FROM t_ddw_f10_op_cust_asset_mon
优化前 t_ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的整数。 测试SQL如下： 1 2 3 4 5 SELECT count(1) FROM t_ddw_f10_op_cust_asset_mon
法。 查询性能（速度）提升了54.4%，即查询时间减少了54.4%。 查询性能方面的提升源于对存储方式、分布方式和分布列的优化。在多字段表，统计分析类查询场景下，列存可以提升查询性能。对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，提升表的读/写速度。 重写查询和配置工作负载管理
在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest 上述jdbctest为测试用例程序的名称。 当使用gsjdbc200.jar时，上面的Driver类名相应修改为"com.huawei.gauss200.jdbc.Driver"
在JVM启动时参数传递：java -Djdbc.drivers=org.postgresql.Driver jdbctest 上述jdbctest为测试用例程序的名称。 当使用gsjdbc200.jar时，上面的Driver类名相应修改为"com.huawei.gauss200.jdbc.Driver"
cidr和inet操作符 操作符<<，<<=，>>，>>=对子网包含进行测试。它们只考虑两个地址的网络部分（忽略任何主机部分），然后判断其中一个网络是等于另外一个网络，还是另外一个网络的子网。 < 描述：小于 示例： 1 2 3 4 5 SELECT inet '192.168.1
table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发量视机器资源使用情况而定。可通过几个表测试，监控资源利用率，根据结果提高或减少并发量。常用资源监控命令有：内存和CPU监控top命令，I/O监控命令iostat，网络监控命令sar等。相关案例请参见多线程导出。
user_info varchar, primary key (id)) DISTRIBUTE BY HASH(id); 向示例表customer插入测试数据： 1 2 INSERT INTO customer(province_id,user_info) VALUES (1,'Alice')
cidr和inet操作符 操作符<<，<<=，>>，>>=对子网包含进行测试。它们只考虑两个地址的网络部分（忽略任何主机部分），然后判断其中一个网络是等于另外一个网络，还是另外一个网络的子网。 < 描述：小于 示例： 1 2 3 4 5 SELECT inet '192.168.1
HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快，节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
HLL数据类型 HLL（HyperLoglog）是统计数据集中唯一值个数的高效近似算法。它有着计算速度快，节省空间的特点，不需要直接存储集合本身，而是存储一种名为HLL的数据结构。每当有新数据加入进行统计时，只需要把数据经过哈希计算并插入到HLL中，最后根据HLL就可以得到结果。
在指定的节点上执行SQL语句。一般情况下，SQL语句的执行是由集群负载自动分配到合适的节点上，execute direct主要用于数据库维护和测试。 注意事项 只有系统管理员才能执行EXECUTE DIRECT。 为了各个节点上数据的一致性，SQL语句仅支持SELECT，不允许执行事务语句、DDL、DML。
数据脱敏语法，与脱敏列绑定使用，不推荐直接作用在查询语句上。 mask_none(column_name) 描述：不作任何脱敏处理，仅内部测试用。 返回值类型：与入参column_name数据类型相同 mask_full(column_name) 描述：全脱敏成固定值。脱敏列的数据类型不同，脱敏的固定值不同。
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