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性能视图快照系统表 设置enable_wdr_snapshot为on后，后台快照线程会创建并维护以“SNAP_+视图名称”方式命名的系统表，用于记录各性能视图的快照结果。需要有系统管理员权限才可以访问下列系统表。 SNAP_PGXC_OS_RUN_INFO SNAP_PGXC_WAIT_EVENTS
实例重启或集群发生了切换； 数据库Database被删除（drop）； 用户执行了重置操作，如执行pgstat_recv_resetcounter函数会将数据库中的统计计数器清零，执行reset_instr_unique_sql函数会将Unique SQL数据清零。 如果发生了以上事
若发生下盘，所有下盘DN的最小下盘数据量，默认为0。单位为MB。 max_spill_size integer 若发生下盘，所有下盘DN的最大下盘数据量，默认为0。单位为MB。 average_spill_size integer 若发生下盘，所有下盘DN的平均下盘数据量，默认为0。单位为MB。
e获得。 ServerName 要连接数据源的名称。 NameLength1 ServerName的长度。 UserName 数据源中数据库用户名。 NameLength2 UserName的长度。 Authentication 数据源中数据库用户密码。 NameLength3 Authentication的长度。
性能视图快照系统表 设置enable_wdr_snapshot为on后，后台快照线程会创建并维护以“SNAP_+视图名称”方式命名的系统表，用于记录各性能视图的快照结果。需要有系统管理员权限才可以访问下列系统表。 SNAP_PGXC_OS_RUN_INFO SNAP_PGXC_WAIT_EVENTS
若发生下盘，所有下盘DN的最小逻辑下盘数据量(MB)，默认为0。 max_spill_size integer 若发生下盘，所有下盘DN的最大逻辑下盘数据量(MB)，默认为0。 average_spill_size integer 若发生下盘，所有下盘DN的平均逻辑下盘数据量(MB)，默认为0。
案例：设置cost_param对查询性能优化 cost_param参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 场景一：优化前 cost_param的bit0（set
GS_WLM_USER_RESOURCE_HISTORY GS_WLM_USER_RESOURCE_HISTORY系统表存储与用户使用资源相关的信息，该表在CN和DN上均存有数据。该系统表的每条记录都是对应时间点某用户的资源使用情况，包括：内存、CPU核数、存储空间、临时空间、算子落盘空间、逻辑IO流量、逻辑IO次
Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin([@block_name] table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。
通常优化器会根据统计信息选择一组不倾斜的分布键进行数据重分布。当默认选择的分布键有倾斜时，可以手动指定重分布的列，避免数据倾斜。 在选择分布键的时候，通常要根据数据分布特征选取一组distinct值比较高的列作为分布列，这样可以保证重分布后，数据均匀的分布到各个DN。 在编写好hint后，可以通过explain
dbc</artifactId> <version>8.1.1.1</version> </dependency> 获取数据库连接。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 private
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
postgresql”替换为“com.huawei.gauss200.jdbc”），数据库连接的URL前缀为“jdbc:gaussdb”，其余与gsjdbc4.jar相同。 驱动类 在创建数据库连接之前，需要加载数据库驱动类“org.postgresql.Driver”（对应包gsjdbc4
中第9层redistribute并没有数据倾斜，hashjoin慢的原因是由于第18层redistribute后数据倾斜导致。 经过实际数据查证，customer_address的两个join列的不同值数目较少，使用其进行join容易出现数据倾斜，故把customer_addre
大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge.8），拥有更快的CPU处理能力和更大的内存容量，可以更快速地处理数据。但是三节点的集群节点数量有限，高并发场景下性能较差。
步骤2：测试初始表结构下的系统性能并建立基线 在优化表结构前后，请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异： 数据加载时间。 表占用的存储空间大小。 查询性能。 本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响，即使您使用相同的集群配置，结果也会有所不同。
aussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap的数据入库至GaussDB(DWS)。 如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。 加工RoaringBitmap 访问Maven下载开源的
aussDB(DWS)进行二次开发时，可以使用CopyManager接口，实现小批量RoaringBitmap的数据入库至GaussDB(DWS)。 如针对大批量数据入库，需要在应用侧增加算力进行优化，否则会影响入库性能。 加工RoaringBitmap 访问Maven下载开源的
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