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transaction and exit. 解决方案:请稍后重新连接到数据库并重执行命令。 level: WARNING GS_255050009 错误码: terminating connection due to conflict with recovery. 解决方案:请稍后重新连接到数据库并重执行命令。
单表点查询性能差 动态负载管理下的CCN排队 数据膨胀磁盘空间不足,导致性能降低 列存小CU多导致的性能慢问题 降低I/O的处理方案 高CPU系统性能调优方案 降低内存的处理方案
置,同时排查是否匹配了多行数据,并根据实际情况修改业务逻辑。 解决方案 方案一:设置参数behavior_compat_options为merge_update_multi。 当目标表匹配到多行满足条件时,该方案不会报错,而是会随机匹配一行数据,有数据遗漏风险。 1 2 3
QUENCE的值来填充作为分布列。因为SEQUENCE可能会带来性能瓶颈和不必要的维护成本。 使用分区表 分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表,物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表,不存储数据,数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点:
严重影响。 通过业务错峰、业务拆分、业务优化、集群扩容等手段降低高峰期CPU负载。 也可以设置资源池CPU限额与配额,参见高CPU系统调优方案。 CPU倾斜率 15%以下 出现计算倾斜,导致部分语句无法充分发挥分布式下的最佳性能。 建议通过异常规则、配置熔断参数等手段对倾斜语句提前熔断;日常对此类业务进行优化整改。
据的处理本地化,提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步,用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素,表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景
Loop、Hash Join和Merge Join的差异 SQL执行计划详解 6 解除只读 数据库进入只读状态 磁盘使用率高&集群只读处理方案 7 收集统计信息 ANALYZE | ANALYSE 8 优化器配置 打开或关闭nestloop 打开或关闭mergejoin 影响执行计划的参数
如果在编辑表格后发303生错误,导致无法继续进行修改,会发生什么? 解决方案:之前编辑的所有数据将会丢失。请关闭“编辑数据”窗口并重新进行修改。 为什么在操作无误的情况下不断提示“粘贴的单元格数量与所选单元格数量不匹配”? 解决方案: 如果选择“首选项 > 查询结果”后,设置了包含列标题,则
据的处理本地化,提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步,用户业务类型是决定表的存储类型的主要因素,表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景
15 列存表通常可不建索引,极致性能场景需正确选择索引类型 违反规范的影响: 错误的索引对列存的访问无任何性能帮助,反而可能影响查询性能。 方案建议: 创建索引时指定索引类型,避免使用默认的psort类型索引。 极端点查(海量数据中检索极少数据)场景,可使用btree类型索引。 范
privilege to role tom GAUSS-00051 memory is temporarily unavailable 解决方案 资源负载管理最佳实践 GDS实践指南 SQL查询最佳实践
业使用Medium优先级,优先级较低作业使用Low优先级,特权作业使用High优先级,High作业不建议过多。Rush优先级作为特殊场景下应急使用,平时不建议使用。 队列内优先级实现队列内排队优先级: 静态负载管理场景下,CN并发不足时,触发CN全局队列排队,CN全局队列为优先级队列。
能,可能需要对业务进行少量改动,尤其是传统Oracle的存储过程互相嵌套的开发模式,如果要保证高性能,需要进行业务修改及对应的适配。 解决方案: 如遇到此类问题,请参考《数据仓库服务数据库开发指南》中的“优化查询性能”章节。 或者,请联系技术人员进行业务适配的修改调优。 父主题:
15 列存表通常可不建索引,极致性能场景需正确选择索引类型 违反规范的影响: 错误的索引对列存的访问无任何性能帮助,反而可能影响查询性能。 方案建议: 创建索引时指定索引类型,避免使用默认的psort类型索引。 极端点查(海量数据中检索极少数据)场景,可使用btree类型索引。 范
一方面很难把多张表同时锁住,造成复杂查询的时延增加。 另一方面如果锁住了多张表,又会阻挡数据库表单更新的事务,造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景, 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。
2003语法,同时兼容PostgreSQL/Oracle/Teradata/MySQL等数据库生态,为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 维护策略声明 GaussDB(DWS)集群资源属于数据仓库服务,GaussDB(DWS)提供基于该资源的全托管云服务能力,用户拥有对集
有通用的比较算法,所以无法通过比较一个XML值和一个搜索值来检索数据行。XML数据通常应该伴随一个ID值用于检索数据。另一种比较XML值的方案是将XML值转换成字符串,但字符串的比较并不能解决常见的XML值比较场景。 父主题: 数据类型
过多的脏数据将占据磁盘空间,影响集群可用容量。用户可通过查询表的脏页率,根据表的大小和脏页率,对较大表和脏页率过高的表进行处理, 处理方式参考磁盘使用率高&集群只读处理方案。 操作步骤 登录GaussDB(DWS) 管理控制台。 在“专属集群 > 集群列表”页面,找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“
过多的脏数据将占据磁盘空间,影响集群可用容量。用户可通过查询表的脏页率,根据表的大小和脏页率,对较大表和脏页率过高的表进行处理, 处理方式参考磁盘使用率高&集群只读处理方案。 操作步骤 登录GaussDB(DWS) 管理控制台。 在“专属集群 > 集群列表”页面,找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“
的数据在数据库内部统称为废弃元组,废弃元组在整张表中的占比即为脏页率。因此当表的脏页率高时,则认为表内部被标记为已删除的数据占比高。 处理方案 针对表的脏页率过高的问题,GaussDB(DWS)提供了查询脏页率的系统视图,具体使用请参见PGXC_STAT_TABLE_DIRTY。