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往GaussDB(DWS)写数据慢，客户端数据会有积压 问题现象 客户端往GaussDB(DWS)写入数据较慢，客户端数据会有积压。 原因分析 如果通过单条INSERT INTO语句的方式单并发写数据入库，客户端很可能会出现瓶颈。INSERT是最简单的一种数据写入方式，适合数据写入量不大，并发度不高的场景。
使用场景 dwsx2.xlarge.m7 X86 4 32 20GB ~ 2000GB 100 10 800 1 DWS的入门规格，一般用于测试、学习环境或者小型分析系统。 dwsk2.xlarge ARM 4 32 20GB ~ 2000GB 100 10 800 1 dwsx2
正确的SQL标准兼容的expr = NULL总是返回NULL（未知）。 MS Access里的过滤表单生成的查询使用expr = NULL来测试空值。打开这个选项，可以使用该接口来访问数据库。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示控制表达式expr = NULL（或NULL
ADB信息 单击“测试”，测试连通后，单击“保存”。 配置CDM的目标端连接。 参见同样方法，选择“作业管理 > 连接管理 > 新建连接”。 选择“数据仓库服务（DWS）”，单击“下一步”。 同理，填写DWS的数据库信息。 图8 DWS信息 单击“测试”，测试连通后，单击“保存”。
CREATE USER u1 WITH INDEPENDENT IDENTIFIED BY 'password'; 切换到u1用户，创建测试表test，并插入数据。 1 2 3 CREATE TABLE test (id INT, name VARCHAR(20)); INSERT
SYSADMIN NODE GROUP "lc2" password "Password@123"; 以u1登录数据库，创建表t1和t2，并插入测试数据。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 CREATE
distribute_test_param 参数说明：控制分布式测试框架打桩点是否生效。通常开发人员在进行故障注入测试时会在代码中预埋一些打桩点，使用唯一的名称进行标识，使用此参数可以控制代码中预埋的打桩点是否生效。参数采用逗号分隔的三元组形式，分别指定线程级别、测试桩名称和注入故障的错误级别。 参数类型：USERSET
资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，包括CPU、内存、I/O和网络带宽等资源的消耗都会出现明显的增长，而且随着并行度的增大，资源消耗也随之增大。当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法提升性能，反而可能导致集群
智能运维概览 GaussDB(DWS)提供智能运维功能，帮助用户快速高效地执行运维任务。智能运维会根据集群负载情况，选择合理时间窗、并发度完成用户指定的任务。在运维任务执行过程中，智能运维会时刻关注用户业务的变化，及时调整运维任务执行策略，以减轻对用户业务的影响。智能运维支持周期
全文检索概述 全文检索（或者说文本搜索）提供了查询可读性文档的能力，并且通过查询相关度将结果进行排序。搜索最常见的方式是：找到包含指定查询词的所有记录，并且按照查询顺序返回这些记录。 文本搜索操作符在数据库中已存在多年。GaussDB(DWS)为文本数据类型提供~、~*、LIKE
常见性能参数调优设计 在使用数据库的时候，为了提高集群的性能，有多种方式去调优，从硬件配置到软件驱动升级，再到数据库的内部参数调整。本章节旨在介绍一些常用参数以及推荐配置。 query_dop 设置用户自定义的查询并行度。 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之
其他因素对SMP性能的影响 除了资源因素外，还有一些因素也会对SMP并行性能造成影响。例如分区表中分区数据不均，以及系统并发度等因素。 数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大于其他值，开启并行后，根据join列
SMP并行执行 在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。 通过算子并行来提升性能，同时会占用更多的系统资源，包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间
SMP并行执行 在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。 通过算子并行来提升性能，同时会占用更多的系统资源，包括CPU、内存、网络、I/O等等。本质上SMP是一种以资源换取时间
id15”。 因此join-condition实质上是一个不等式，这种不等值的join操作必须走nestloop，对应执行计划如下： 优化后 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join走更高效的
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图形化查看执行计划和开销 Visual Explain计划从扩展JSON格式中获取信息，以图形化方式显示SQL查询。该功能有助于优化查询以增强查询和服务器性能及分析数据库所用的查询路径，并找出最拥挤，开销最高和运行最慢的节点。 图形化执行计划展示了SQL语句所引用的表是如何被扫描的（普通顺序扫描和索引扫描）。
bat，打开Spoon，新建转换任务，单击“新建 >转换”。 添加“表输入”节点，并配置好数据库连接、和需要搬迁的表和表字段。新建数据库连接时，可在对应界面单击“测试”按钮，验证连接参数是否配置OK。配置好需要搬迁的表和表字段对应的SQL后，可以单击“预览”按钮查看需要搬迁的预览数据。 添加“DWS表输
url, url_path, sfloat, float; 使用文本检索调测函数ts_debug()对所创建的词典配置ts_conf进行测试。 1 2 3 4 5 SELECT * FROM ts_debug('ts_conf', ' PostgreSQL, the highly
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