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常见问题处理 batchMode设置错误 父主题: 基于JDBC开发
常见问题处理 batchMode设置错误 Hibernate框架插入数据开启校验时报错 父主题: 基于JDBC开发
常见问题处理 batchMode设置错误 父主题: 基于JDBC开发
常见问题处理 batchMode设置错误 父主题: 基于JDBC开发
超高IO:最大50000 极速型SSD:最大128000 SSD云盘和极速型SSD支持的IOPS取决于云硬盘(Elastic Volume Service,简称EVS)的IO性能,具体请参见《云硬盘产品介绍》中“磁盘类型及性能介绍”中“超高IO”和“极速型SSD”的内容。 配额限制 表2 配额限制 资源类型
仍然受限于倾斜节点的容量或者性能。 GaussDB数据库针对数据倾斜问题给出了完整的解决方案,包括存储倾斜和计算倾斜两大问题,下面分别进行介绍。 存储层数据倾斜 GaussDB数据库中,数据分布存储在各个DN上,通过分布式执行提高查询的效率。但是,如果数据分布存在倾斜,则会导致分
如下简单SQL语句查询, 性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征,符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义:字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk_part。修改后结果如下,性能提升近1倍。 父主题:
PERFORMANCE会在当前查询执行上增加性能分析的开销。在一个查询上运行EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE有时会比普通查询明显的花费更多的时间。超支的数量依赖于查询的本质和使用的平台。 因此,当定位SQL运行慢问题时,如果SQL长时间运行未结束,建议
PERFORMANCE会在当前查询执行上增加性能分析的开销。在一个查询上运行EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE有时会比普通查询明显的花费更多的时间。超支的数量依赖于查询的本质和使用的平台。 因此,当定位SQL运行慢问题时,如果SQL长时间运行未结束,建议
ARNING或日志中上报的表或列做analyze来解决由于未收集统计信息导致查询变慢的问题。 实例分析2:设置cost_param对查询性能优化 请参考案例:设置cost_param对查询性能优化。 实例分析3:多表join的复杂查询存在中间结果不准调优 现象描述:查询与指定人在
rsN、stavaluesN、histogram_bounds等。 实例分析1:未收集统计信息导致查询性能差 在很多场景下,由于查询中涉及到的表或列没有收集统计信息,会对查询性能有很大的影响。 表结构如下所示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
案例:使排序下推 现象描述 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。 表结构如下所示: 1 2
案例:调整局部聚簇键 现象描述 某局点EXPLAIN PERFORMANCE信息如下。分析发现如图红框标识的两个性能瓶颈点均为表Scan动作。 优化分析 进一步分析表Scan的filter条件发现两个表存在acct_id = 'A012709548'::bpchar这样的filter条件。
案例:调整局部聚簇列 现象描述 某局点测试过程中出现如下计划,客户要求将性能提升至3s内返回。 优化分析 分析发现上述计划的性能瓶颈点为lfbank.f_ev_dp_kdpl_zhminx的scan。进一步分析该表的Scan条件如下: 尝试把lfbank.f_ev_dp_kdpl
自动选择行执行引擎。由于列执行引擎的性能(除indexscan相关的算子)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。 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。 优化分析 经
SUMMARY_FILE_IOSTAT 通过集群内各节点数据文件I/O统计的汇总结果,反映数据的I/O性能,用以发现I/O操作异常等性能问题。 其中phyrds、phywrts、phyblkrd、phyblkwrt、readtim、writetim字段按照各节点的数据累加求和,a
选择存储模型 进行数据库设计时,表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响:好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用,进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素,依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。
案例:建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)
案例:改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询, 性能瓶颈点在normal_date的Scan上。 1 2 3 4 5 6 7 QUERY PLAN
案例:建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)