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3集群版本上未启用,不建议参考该字段进行内存问题分析。 max_peak_iops integer 语句在所有DN上的每秒最大IO峰值(列存单位为次/s,行存单位为万次/s),该功能在8.1.3集群版本上未启用,不建议参考该字段进行内存问题分析。 average_peak_iops integer
3集群版本上未启用,不建议参考该字段进行内存问题分析。 max_peak_iops integer 语句在所有DN上的每秒最大IO峰值(列存单位为次/s,行存单位为万次/s),该功能在8.1.3集群版本上未启用,不建议参考该字段进行内存问题分析。 average_peak_iops integer
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。 优化前 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。 优化后 经过分析发现计划走了行引擎。根本原因是:临时计划表input_acct_id_tbl
off,普通表不会触发,但系统表会触发。 以上仅针对行存表的AUTO VACCUM触发,如果需要针对列存表做自动触发VACUUM,还需要用户在管理控制台上配置智能调度任务。具体参见运维计划。 8.1.1及历史版本 以下系统表在做VACUUM FULL时会影响所有业务,请选择空闲时间窗或停止业务时操作。
格式层次清晰,计划包含了plan node id,性能分析简单直接。 summary:是在pretty的基础上增加了对打印信息的分析。 run:在summary的基础上,将统计的信息输出到csv格式的文件中,以便于进一步分析。 默认值:pretty join_num_distinct
通过查询筛选出的行的某些部分,窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能,所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行,并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。 注意事项 列存表目前只支持窗口函数rank(expression)和row_number(expression),以及
通过查询筛选出的行的某些部分,窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能,所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行,并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。 注意事项 列存表目前只支持窗口函数rank(expression)和row_number(expression),以及
通过查询筛选出的行的某些部分,窗口调用函数实现了类似于聚集函数的功能,所以聚集函数也可以作为窗口函数使用。 窗口函数可以扫描所有的行,并同时将原始数据和聚集分析结果同时显示出来。 注意事项 列存表目前只支持窗口函数rank(expression)和row_number(expression),以及
索引可以提高数据的访问速度,但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引,索引建立在哪些字段上,是创建索引前必须要考虑的问题。需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引类型 btree:B-tree索引使用一种
索引可以提高数据的访问速度,但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引,索引建立在哪些字段上,是创建索引前必须要考虑的问题。需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引类型 btree:B-tree索引使用一种
索引可以提高数据的访问速度,但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间。所以是否要为表增加索引,索引建立在哪些字段上,是创建索引前必须要考虑的问题。需要分析应用程序的业务处理、数据使用、经常被用作查询的条件或者被要求排序的字段来确定是否建立索引。 索引类型 btree:B-tree索引使用一种
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,
vpc-01 子网 subnet-01 安全组 自动创建 弹性公网IP 10.x.x.x 企业项目 default Master节点 2 分析Core节点 3 分析Task节点 0 填写高级配置参数如下表,单击“立即购买”,等待约15分钟,集群创建成功。 表3 高级配置 参数项 取值样例 标签
格式层次清晰,计划包含了plan node id,性能分析简单直接。 summary:是在pretty的基础上增加了对打印信息的分析。 run:在summary的基础上,将统计的信息输出到csv格式的文件中,以便于进一步分析。 默认值:pretty join_num_distinct
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)。
的慢实例数据上报。用户可在界面上查看24小时内检测到的慢实例数量,以及在时间维度上的分布状态等信息,更为快捷的定位到拖慢整个集群的慢节点并分析其根因。 慢实例检测页面分为两部分,上半部分是检测出慢实例数量的时间分布图,显示的是在不同的检测时间段检测出慢实例的数量。下半部分是慢实例
with time zone 最后一次分析(包括手动和自动)的时间。 analyze_count bigint 分析(包括手动和自动)的次数。 last_autoanalyze timestamp with time zone 最后一次自动分析的时间。 autoanalyze_count
with time zone 最后一次分析(包括手动和自动)的时间。 analyze_count bigint 分析(包括手动和自动)的次数。 last_autoanalyze timestamp with time zone 最后一次自动分析的时间。 autoanalyze_count
查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据,如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数设置服务器范围内的统计收集特性。 track_activities
查询和索引统计收集器负责收集数据库系统运行中的统计数据,如在一个表和索引上进行了多少次插入与更新操作、磁盘块的数量和元组的数量、每个表上最近一次执行清理和分析操作的时间等。可以通过查询系统视图pg_stats和pg_statistic查看统计数据。下面的参数设置服务器范围内的统计收集特性。 track_activities