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附录：表创建语法 本节所附为调优表实践中使用到的SQL测试语句，推荐您将每节的SQL语句拷贝并另存为.sql文件。例如，创建一个包含“创建初始表”SQL语句的create_table_fir.sql文件。创建后使用SQL客户端工具执行.sql文件效率更高，且利于统计用例的总耗费时间。使用gsql运行
载。 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用于执行入门示例。 Windows版本gsql Windows
在使用集群过程中，当用户的业务量过大，则需要更多的资源（CPU、内存、网络带宽等）来支撑逐渐增长的业务量，如果用户当前使用的集群资源不足，会降低数据库运行速度并影响数据库性能。 GaussDB(DWS)监控信息功能提供了丰富的监控指标，您可以通过集群的各项监控指标（CPU使用率、内存使用率、磁盘
如果一周只备份一次，当增量数据量较大时，就会出现备份慢的情况。建议您适当地增加备份频率。 其中快照备份和恢复速率如下所示（此速率为实验室测试环境下数据，介质为SSD本地盘，仅供用户参考。在实际使用中，由于磁盘、网络、带宽等因素可能会产生一定的差异）： 备份速率：200 MB/s/DN
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
)比行执行引擎性能要好很多，因此一般建议使用列存表。特别是对一些中间结果集转储的表，一定要分析清楚，使用合适的表存储类型。 优化前 某局点测试过程遇到如下的执行计划，客户希望将性能提升至3s内返回结果。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是：临时计划表input_acc
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。
) WITH (ORIENTATION = column,COMPRESSION=middle); 选择分布方式 依据步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线中所基线的各表大小，分布方式设置如下： 表名 行数 分布方式 Store_Sales 287997024 Hash
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。
Plan Hint实际调优案例 本节以TPC-DS标准测试的Q24的部分语句为例，在1000X，24DN环境上，说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Plan Hint实际调优案例 本节以TPC-DS标准测试的Q24的部分语句为例，在1000X，24DN环境上，说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Execute, All Execute 为了提高“查找”/“查找和替换”的操作性能，建议将超过10000字符的单行断开为多个短行。 以下性能测试的观测项和结果有助于了解Data Studio的各方面性能： 可配置的推荐最大内存（当前版本） 1.4 GB 性能（数据库中存在大小为150
修饰符，则执行UPDATE延迟。 输入示例 1 2 #测试 LOW_PRIORITY 语法点 UPDATE LOW_PRIORITY employees SET department_id=2; 输出示例 1 2 --测试 LOW_PRIORITY 语法点 UPDATE "public"
MERGE相关 由于HStore表依赖后台autovacuum来将操作MERGE到主表，所以入库速度不能超过MERGE速度，否则会导致delta表的膨胀，可以通过控制入库的并发来控制入库速度。同时由于Delta表本身的空间复用受oldestXmin的影响，如果有老事务存在可能会导致Delta空间复用不及时而产生膨胀。
例数据从OBS导入集群，并对样例数据进行查询和分析。导入的样例数据是使用TPC-DS测试基准生成的标准性能测试数据。 TPC-DS是数据库决策支持测试基准。通过使用TPC-DS的测试数据以及测试案例，用户可以模拟真实场景下大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂场景，从而了解数据库应用的功能和性能。
例数据从OBS导入集群，并对样例数据进行查询和分析。导入的样例数据是使用TPC-DS测试基准生成的标准性能测试数据。 TPC-DS是数据库决策支持测试基准。通过使用TPC-DS的测试数据以及测试案例，用户可以模拟真实场景下大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂场景，从而了解数据库应用的功能和性能。
据存储在OBS中。 因为其存储介质的不同，决定了两者的成本、性能、以及适用场景，如表1所示： 表1 冷热数据存储区别 存储名称 读取、写入速度 成本 容量 适用场景 热数据存储 快 高 固定，有限制 适用于那些数据量有限，需要频繁读取、更新的场景。 冷数据存储 慢 低 大、无限制
附录 TPC-H测试集 TPC-DS测试集
基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能 调优前：学习表结构设计 步骤1：创建初始表并加装样例数据 步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 步骤3：调优表操作具体步骤 步骤4：创建新表并加载数据 步骤5：测试新的表结构下的系统性能 步骤6：调优表性能评估 附录：表创建语法 父主题： 性能调优
索引膨胀。重建索引可回收浪费的空间。 新建的索引中逻辑结构相邻的页面，通常在物理结构中也是相邻的，所以一个新建的索引比更新了多次的索引访问速度要快。 对于非B-tree索引，不建议例行重建。 重建索引 重建索引有以下两种方式： 先删除索引（DROP INDEX），再创建索引（CREATE
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