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16xlarge.ki1.dec 64 228 ARM ECS/本地直通 单击“下一步：网络配置”。 配置网络。 表3 网络参数说明 参数名 参数解释 样例值 虚拟私有云 指定集群节点使用的虚拟专用网络，实现不同业务的网络隔离。 首次创建数据仓库集群时，如果未配置过虚拟私有云，可以单击“查看虚拟
除释放。删除连接时，不会自动删除安全组规则，请根据需要手工删除。 安全组规则若不删除，DWS集群中的节点与MRS集群中的节点网络仍是互通的。如果用户对网络安全要求较严格，建议手动删除安全组规则。 父主题： 管理MRS数据源
jar文件中提供的umask值是系统设置值，与文件权限相关。建议用户不要修改此值。修改此值将影响文件权限。 DSC是一个单机应用程序，无需与任何网络或数据库连接即可运行。它可以在与任何网络隔离的任何机器上运行。 父主题： 使用DSC
Studio工具可运行在32位或64位windows操作系统上，解压软件包后免安装即可使用。 GDS 一款运行在Linux操作系统的命令行工具，通过和外表机制的配合，实现数据的高速导入导出。GDS工具包需要安装在数据源文件所在的服务器上，数据源文件所在的服务器称为数据服务器，也叫GDS服务器。 DSC
EST数据为例。 网络互通说明：本实践的Oracle数据库在云下，通过云数据迁移服务CDM连接Oracle和DWS。其中CDM通过公网IP与Oracle连通；CDM与DWS默认在同一个区域、虚拟私有云下，网络互通。实际迁移过程请确保网络互通，本章节不详细介绍网络如何打通。 本实践
器是集群中的一个节点。 与虚拟私有云的关系 数据仓库服务使用虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称VPC）为集群提供网络拓扑，实现多个不同集群互相隔离并控制访问。 与对象存储服务的关系 数据仓库服务使用对象存储服务（Object Storage Servic
客户端内存占用过多解决 此示例主要使用setFetchSize来调整客户端内存使用，它的原理是通过数据库游标来分批获取服务器端数据，但它会加大网络交互，可能会损失部分性能。 由于游标事务内有效，故需要先关闭自动提交。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
数据库监控（DMS）是一个为GaussDB(DWS)数据库提供多维度监控服务的系统，为客户数据库的快速、稳定运行提供保驾护航的能力。该功能对业务数据库所使用磁盘、网络、OS指标数据，集群运行关键性能指标数据进行收集、监控、分析。 监控项 节点监控 性能监控 数据库监控 历史查询 实时查询 实例监控 负载监控
【关注】尽量避免数据shuffle。shuffle是指在物理上，数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。
能劣化的问题。 网络带宽资源 为了实现查询并行执行，会新增并行线程间的数据交换算子。对于Local类Stream算子，所需要进行数据交换的线程在同一个DN内，通过内存交换，不会增加网络负担。而非Local类算子，需要通过网络进行数据交换，因此会加重网络负担。当网络资源成为瓶颈的情况下，并行可能会导致一定程度的劣化。
实际需求动态调整集群CN数量的要求。 安全管理 基于网络隔离、安全组规则以及一系列安全加固项，实现租户隔离和访问权限控制，保护系统和用户的隐私及数据安全。 支持SSL安全网络连接、用户权限管理、密码管理等功能，保证数据库在网络层、管理层、应用层和系统层的安全性。 详细内容请参见设
GDS实践指南 安装GDS前必须确认GDS所在服务器环境的系统参数是否和数据库集群的系统参数一致。 GDS与GaussDB(DWS)通信要求物理网络畅通，尽量使用万兆网。因为千兆网无法承载高速的数据传输压力，极易出现断连，使用千兆网时GaussDB(DWS)无法提供通信保障。满足万兆网
集群节点的数量。支持的节点数范围为3～256。 图2 数据仓库配置 单击“下一步：网络配置”。 参见表4进行网络配置。 表4 网络配置 参数 示例 说明 虚拟私有云 vpc-default GaussDB(DWS)所在的虚拟私有云网络。 子网 subnet-default(192.168.0.0/24)
【关注】尽量避免数据shuffle。shuffle是指在物理上，数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。
【关注】尽量避免数据shuffle。shuffle是指在物理上，数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。
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
能劣化的问题。 网络带宽资源 为了实现查询并行执行，会新增并行线程间的数据交换算子。对于Local类Stream算子，所需要进行数据交换的线程在同一个DN内，通过内存交换，不会增加网络负担。而非Local类算子，需要通过网络进行数据交换，因此会加重网络负担。当网络资源成为瓶颈的情况下，并行可能会导致一定程度的劣化。
能劣化的问题。 网络带宽资源 为了实现查询并行执行，会新增并行线程间的数据交换算子。对于Local类Stream算子，所需要进行数据交换的线程在同一个DN内，通过内存交换，不会增加网络负担。而非Local类算子，需要通过网络进行数据交换，因此会加重网络负担。当网络资源成为瓶颈的情况下，并行可能会导致一定程度的劣化。
表2 磁盘检查 检查项 警告 磁盘空间使用率 大于等于70%且小于90% inode使用率 大于等于70%且小于90% 表3 网络检查 检查项 报错 检查网络连通性 包100%丢失 检查网卡多队列 开启网卡多队列且绑定不同CPU，支持fix修改 语法 检查命令 gds_check -t
SMP手动调优建议 如果想手动进行SMP调优，需要熟练掌握SMP相关参数配置建议，并了解本节内容。 使用限制 系统的CPU、内存、I/O和网络带宽等资源充足。SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会引起资源消耗的增加，当上述资源成为瓶颈的情况下，SMP无法
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