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progress) 那么说明客户端与数据库端建立物理连接过慢，此时应当检查网络是否存在不稳定、网络吞吐量太大的问题。 资源负载满导致连接较慢的问题。 原因分析：当CPU、内存、I/O负载中的任意一项接近100%时，会出现gsql连接慢的现象。 问题解决： 通过top命令等确认CPU使用率；通过f
progress) 那么说明客户端与数据库端建立物理连接过慢，此时应当检查网络是否存在不稳定、网络吞吐量太大的问题。 资源负载满导致连接较慢的问题。 原因分析：当CPU、内存、I/O负载中的任意一项接近100%时，会出现gsql连接慢的现象。 问题解决： 通过top命令等确认CPU使用率；通过f
长查询执行期间大量并发更新偶现写入性能下降 问题现象 执行全表扫描类型的长查询，扫描期间页面发生大量并发更新，部分DML写入性能较没有长查询时出现性能下降。 问题分析 对于全表扫描场景下的长查询（例如持续两小时以上），在扫描到某个页面前，该页面发生大量集中并发更新（例如十万次以上更新），后续扫描到该页面
行器的性能统计数据。 log_statement_stats控制在服务器日志里记录整个语句的性能统计数据。 这些参数只能辅助管理员进行粗略分析，类似Linux中的操作系统工具getrusage() 。 这些参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 log_s
行器的性能统计数据。 log_statement_stats控制在服务器日志里记录整个语句的性能统计数据。 这些参数只能辅助管理员进行粗略分析，类似Linux中的操作系统工具getrusage() 。 这些参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 log_s
progress) 说明客户端与数据库端建立物理连接过慢，此时应当检查网络是否存在不稳定、网络吞吐量太大的问题。 资源负载满导致连接较慢的问题。 原因分析：当CPU、内存、I/O负载中的任意一项接近100%时，会出现gsql连接慢的现象。 问题解决： 通过top命令等确认CPU使用率；通过f
progress) 说明客户端与数据库端建立物理连接过慢，此时应当检查网络是否存在不稳定、网络吞吐量太大的问题。 资源负载满导致连接较慢的问题。 原因分析：当CPU、内存、I/O负载中的任意一项接近100%时，会出现gsql连接慢的现象。 问题解决： 通过top命令等确认CPU使用率；通过f
"aaa"); stmt.setString(3, "bbbb"); stmt.addBatch(); stmt.executeBatch(); 原因分析 将参数reWriteBatchedInserts设置为true时，批量语句会将多条SQL合并为一条，导致语句中预留参数栏位数发生变化。如
非需要限制数据库对象名称的大小写。数据库对象名称大小写敏感会使定位问题难度增加。 数据库对象命名风格务必保持统一。 增量开发的业务系统或进行业务迁移的系统，建议遵守历史的命名风格。 建议使用多个单词组成，以下划线分割。 数据库对象名称建议能够望文知意，尽量避免使用自定义缩写（可以
描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp 报告时刻。 need_to_handle bool 是否需要自动处理。 父主题： AI Watchdog
描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp 报告时刻。 need_to_handle bool 是否需要自动处理。 父主题： AI Watchdog
描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp 报告时刻。 need_to_handle bool 是否需要自动处理。 父主题： AI Watchdog
行器的性能统计数据。 log_statement_stats控制在服务器日志里记录整个语句的性能统计数据。 这些参数只能辅助管理员进行粗略分析，类似Linux中的操作系统工具getrusage() 。 这些参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 log_s
列中空值数。 num_buckets numeric 列的直方图的桶数。 last_analyzed date 上次分析的日期。 sample_size numeric 用于分析此列的样本量。 character_set_name character varying(44) 暂不支持，值为NULL。
列中空值数。 num_buckets numeric 列的直方图的桶数。 last_analyzed date 上次分析的日期。 sample_size numeric 用于分析此列的样本量。 character_set_name character varying(44) 暂不支持，值为NULL。
列的直方图的桶数。 last_analyzed timestamp(0) without time zone 上次分析的日期。 sample_size numeric 用于分析此列的样本量。 character_set_name character varying(44) 暂不支持，值为NULL。
列中空值数。 num_buckets numeric 列的直方图的桶数。 last_analyzed date 上次分析的日期。 sample_size numeric 用于分析此列的样本量。 character_set_name character varying(44) 暂不支持，值为NULL。
案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk_part。修改后结果如下，性能提升近1倍。
的stadistinct、stanullfrac、stanumbersN、stavaluesN、histogram_bounds等。 实例分析1：未收集统计信息导致查询性能差 在很多场景下，由于查询中涉及到的表或列没有收集统计信息，会对查询性能有很大的影响。 表结构如下所示： 1
的stadistinct、stanullfrac、stanumbersN、stavaluesN、histogram_bounds等。 实例分析1：未收集统计信息导致查询性能差 在很多场景下，由于查询中涉及到的表或列没有收集统计信息，会对查询性能有很大的影响。 表结构如下所示： 1
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