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在“DWS集群节点动态内存使用率超阈值”规则所在行“操作”列单击“修改”，进入“修改告警规则”界面。 调整告警阈值和检测周期配置项，其中上报阈值越大、检测周期越长，则告警的灵敏度越低；否则灵敏度越高。更详细的界面配置说明参考告警规则。 检查当前集群业务是否占用内存过高。 在“专属集群 > 集群列表”界
即可在下方视图中查看当前集群各实例的实例内存使用率的具体情况，左上角可选择查看最近1/3/12/24小时/7天的实例内存使用率，判断是否有实例内存使用率突然增大的情况。 图2 实例内存使用率监控视图 如果实例内存使用率频繁出现短时间内上升然后恢复正常的情况，说明是业务执行过程中的临时冲
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
快照保存时长（wdr_snapshot_retention_days） 8 设置性能快照数据保留的最大天数，该参数取值应与可用磁盘空间相对应，取值越大，需要的磁盘空间越大。单位为天。 父主题： 负荷分析
exceeded" SQLSTATE: 54001 错误原因：栈的深度超限。超过了max_stack_depth_bytes（默认是100*1024）的值。 解决办法：请检查递归调用函数使用情况，有否出现递归深度太深情况。若有，考虑优化或者扩展max_stack_depth_bytes。
ID是根据分区边界值的大小，内置生成的序号，此序号不对外呈现。对于RANGE分区，分区的边界值越大，分区对应的Sequence ID越大；对于LIST分区，分区边界枚举值中的最大值越大，分区对应的Sequence ID越大。在冷热切换时，需要将数据迁移至OBS表空间中。其中HPN为整型，范围为[0
table_name 需要创建触发器的表名称。 取值范围：数据库中已经存在的表名称。 referenced_table_name 约束引用的另一个表的名称。 只能为约束触发器指定，常见于外键约束。由于当前不支持外键，因此不建议使用。 取值范围：数据库中已经存在的表名称。 DEFERRABLE | NOT
使用GDS从远端服务器导入数据 本教程旨在演示使用GDS（General Data Service）工具将远端服务器上的数据导入GaussDB(DWS)中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。 GaussDB(DWS)支持通过GDS外表将TXT、CSV和FIXED格式的数据导入到集群进行查询。
此类场景性能不如HASH。 大表、事实表，无合适分布列的表。 Replication 表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。 优点：每个DN上都有此表的全量数据，JOIN操作中可以完全避免节点间数据通信，从而减小网络开销，同时减少了STREAM线程启停开销。 缺点：每
此类场景性能不如HASH。 大表、事实表，无合适分布列的表。 Replication 表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。 优点：每个DN上都有此表的全量数据，JOIN操作中可以完全避免节点间数据通信，从而减小网络开销，同时减少了STREAM线程启停开销。 缺点：每
表数据的压缩比以及压缩时间。对同一压缩级别进行了更加详细的划分，为用户选择压缩比和压缩时间提供了更多的空间。总体来讲，此值越大，表示同一压缩级别下压缩比越大，压缩时间越长；反之亦然。该参数只对时序表和列存表有效。 取值范围：0~3 默认值：0 MAX_BATCHROW 指定了在数
A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般情况下两者偏差越大，则可以认为优化器生成的计划的越不可信，人工干预调优的必要性越大。 A-time中的两个值偏差越大，表明此算子的计算偏斜(在不同DN上执行时间差异)越大，人工干预调优的必要性越大。一般来说，两个相邻的算子，上层算子的执行时间包含
LVM动态编译优化： 向量化执行引擎中Scan节点的filter； Hash Join节点中的complicate hash condition、hash join filter、hash join target； Nested Loop节点中的filter、join filter；
参数，分布键越多，计算越复杂越耗时。 联合查询性能问题： 多表联合查询时，当分布键所有列为join条件涉及列的子集时，在执行计划中数据不需要做重新分布；反之，需要按join条件进行数据的重分布，分布键列指定的越多，其成为join条件涉及列的子集概率越小，越容易发生数据的重分布，而数据重分布则会消耗资源和时间。
0时；采样的样本数为300*default_statistics_target，default_statistics_target取值越大，采样的样本也越大，样本占用的内存空间也越大，统计信息计算耗时也越长。 当default_statistics_target < 0时，采样的样本数为 (def
LVM动态编译优化： 向量化执行引擎中Scan节点的filter； Hash Join节点中的complicate hash condition、hash join filter、hash join target； Nested Loop节点中的filter、join filter；
详情请参见表3。 存算一体本地盘规格，该规格存储容量固定，不能够进行磁盘扩容，只能进行节点扩容，规格详情请参见表4。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 表1 存算一体1:8云盘规格 规格名称 CPU架构 vCPU 内存（GB）
A-rows和E-rows的差异体现了优化器估算和实际执行的偏差度。一般情况下两者偏差越大，则可以认为优化器生成的计划的越不可信，人工干预调优的必要性越大。 A-time中的两个值偏差越大，表明此算子的计算偏斜(在不同DN上执行时间差异)越大，人工干预调优的必要性越大。一般来说，两个相邻的算子，上层算子的执行时间包含
GaussDB(DWS)的CPU资源隔离管控介绍 CPU资源管控概述 在不同的业务场景中，对数据库的系统资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）进行合理的分配，保证执行查询时有充足的系统资源，确保查询性能，可以维持业务稳定性。 GaussDB(DWS)的资源管理功能支持用
功能同样需要额外配置，不可自行使用。 示例 该示例是从kafka数据源中读取数据，写入DWS结果表中，并指定攒批时间不超过10秒，每批数据最大30000条，其具体步骤如下： 在GaussDB(DWS)数据库中创建表public.dws_order： 1 2 3 4 5
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