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从OBS导入数据到集群 并行导出数据到OBS 使用GDS从远端服务器导入数据 使用GDS导出数据到远端服务器 更多导入数据方式 性能调优 教程：调优表设计 优化查询性能 实际调优案例 10 数据分析实验室 数据分析实验室是华为云官方实验平台，一键创建实验环境，开发者可通过实验手册指导，快速体验华
算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。
语句下推调优 语句下推介绍 目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式
Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息，指定配置参数的值等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 功能描述 Plan
发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 图6 最终调优计划 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-
子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus
数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。
统计信息调优 统计信息调优介绍 GaussDB(DWS)是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据ANALYZE收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过ANALYZE收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的r
统计信息调优 统计信息调优介绍 GaussDB(DWS)是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据ANALYZE收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过ANALYZE收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的r
A1out，再次命中进入Am的过程，这样会频繁发生网络IO去重新缓存小表的数据，此时会极大的降低大表join小表的性能。 调优语法 当前提供了一种新的调优策略，即允许用户将上述描述场景中的小表数据直接入到Am队列中，保证小表的数据一直是热数据，join时不会频繁的发生网络IO而去
语句下推调优 语句下推介绍 目前，GaussDB(DWS)优化器在分布式框架下制定语句的执行策略时，有三种执行计划方式：生成下推语句计划、生成分布式执行计划、生成发送语句的分布式执行计划。 下推语句计划：指直接将查询语句从CN发送到DN进行执行，然后将执行结果返回给CN。 分布式
子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus
算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。
发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 图6 最终调优计划 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-
Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息，指定配置参数的值等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 功能描述 Plan
重写查询和配置工作负载管理 (WLM) 通常可进一步提升查询性能。有关更多信息，请参阅优化查询性能概述。 基于调优表实践的具体步骤，您可以进一步应用“基于表结构设计和调优提升GaussDB(DWS)查询性能”中的优秀实践方法来改进表的分配，以达到您所期望的数据加载、存储和查询方面的效果。
enable_nestloop to off; 此参数默认设置为“on”，但实际调优中应根据情况选择是否关闭。一般情况下，在三种join方式（Nested Loop、Merge Join和Hash Join）里，Nested Loop性能较差，实际调优中可以选择关闭。 enable_bitmapscan=on
函数（如substr,to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。 父主题： SQL调优进阶
步骤3：调优表操作具体步骤 选择存储方式 此实践中所使用的样例表为典型的TPC-DS表，是典型的多字段表，统计分析类查询场景多，因此选择列存存储方式。 1 WITH (ORIENTATION = column) 选择压缩级别 在步骤1：创建初始表并加装样例数据中没有指定压缩比，
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