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速导入。GDS需部署到数据服务器上。 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。GDS在各台数据服务器上的安装配置和启动方法相同，本节以一台服务器为例进行说明。 背景信息 GDS的版本需与集群版本保持一致（如：GDS
SMP适用场景与限制 背景信息 SMP特性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的方式，在合适的场景以及资源充足的情况下，能够起到较好的性能提升效果；但是如果在不合适的场景下，或者资源不足的情况下，反
询（估算内存大于等于32MB）均有可能排队阻塞，只有当正在运行的查询结束时才会唤醒排队中的查询。 可能原因 查询估算内存过大，导致累积估算内存超过动态可用内存上限引发CCN排队。 CPU、IO等公共资源竞争导致正在运行的查询性能出现劣化。 处理步骤 确认是否由于估算内存过大造成排队。
错误原因：待转换的字符是一个非法的多字节字符。该字符是符合服务器locale的，但是服务器设置的LC_CTYPE locale与数据库的字符编码不兼容。 解决办法：服务器设置的locale与数据库字符编码不兼容，请重新设置服务器的locale。 GAUSS-03322: "unsupported
改变，只是对节点的CPU、内存等做配置升级或降级，用以实现根据业务量调整集群性能，以实现业务诉求。 弹性变更规格目前仅支持ECS+EVS形态的标准数仓或实时数仓集群。 经典变更规格 若有以下需求可考虑使用调经典变更规格功能，例如： BMS集群或不支持弹性变更规格功能的集群，该场景只能进行经典变更规格操作实现规格变更。
资源管理计划阶段 前提条件 添加和修改资源管理计划阶段需满足以下条件： 所有资源池的CPU共享配额总和不超过99%。 所有资源池的CPU专属限额总和不超过100%。 CPU限额仅8.1.3及以上集群版本支持。 开始时间设置默认为UTC时间，具体下次执行时间需根据用户所在时区结合时差转换。
customer_address_ext用于接收数据服务器上的数据。 假设OBS数据服务器与集群网络连接正常，OBS数据服务器IP为xxx.xxx.x.xx，数据源文件格式为CSV，规划的并行导入与示例保持一致。 其中设置的导入信息如下所示： 由于OBS服务器上的数据源文件存放目录为“/input-data1/data/
min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为毫秒。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为毫秒。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为毫秒。 cpu_skew_percent
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安全和认证（postgresql.conf） 介绍设置客户端和服务器的安全认证方式的相关参数。 authentication_timeout 参数说明：完成客户端认证的最长时间。如果一个客户端没有在这段时间里完成与服务器端的认证，则服务器自动中断与客户端的连接，这样就避免了出问题的客户端无限制地占用连接数。
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行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升
行度。下面对各种资源对SMP性能的影响情况分别进行说明： CPU资源 在一般客户场景中，系统CPU利用率不高的情况下，利用SMP并行架构能够更充分地利用系统CPU资源，提升系统性能。但当数据库服务器的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升
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尚且充足的情况下，通过磁盘扩容可快速缓解存储资源瓶颈现象，操作过程中无需暂停业务，并且不会造成CPU、内存等资源浪费。 磁盘扩容功能仅8.1.1.203及以上版本支持，并且创建集群规格需要为标准数仓SSD云盘或实时数仓类型。 按需+折扣套餐包消费模式下，存储扩容后超出折扣套餐包部分将按需收费。
为unknown，其记录的监控信息会导致不准确。 历史TopSQL能够记录的SQL语句的规格与实时TopSQL能够记录的SQL语句的规格一致。请参考实时TopSQL中能够记录的SQL语句的规格。 历史TopSQL只有在GUC参数enable_resource_record开启时才会记录数据。
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高性能。 全并行的数据查询处理 GaussDB(DWS)是采用Shared-nothing架构的MPP系统，其由众多拥有独立且互不共享CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完
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