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大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用,如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等,服务能力支持高扩展、弹性扩缩,应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力,通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求,适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。
表分区技术 表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元(分区),能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围,能够让用户通过分区键(Partition Key)快速的定位到数据所在的分区,从而避免在数
表分区技术 表分区技术(Table-Partitioning)通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元(分区),能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围,能够让用户通过分区键(Partition Key)快速的定位到数据所在的分区,从而避免在数
中对大表的全量扫描,能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看,表分区技术主要有以下三个方面能力: 提升大容量数据场景查询效率:由于表内数据按照分区键进行逻辑分区,查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
中对大表的全量扫描,能够在不同的分区上并发进行DDL、DML操作。从用户使用的角度来看,表分区技术主要有以下三个方面能力: 提升大容量数据场景查询效率:由于表内数据按照分区键进行逻辑分区,查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。
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。
runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征,符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义:字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下,性能提升近10倍。
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runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征,符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义:字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下,性能提升近10倍。
参数说明 model_name 用于推测任务的模型名称。 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。 attribute 推测任务的输入特征列名。 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。 示例 --创建数据表 gaussdb=# CREATE TABLE houses ( id
参数说明 model_name 用于推测任务的模型名称。 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。 attribute 推测任务的输入特征列名。 取值范围:字符串,需要符合标识符命名规范。 示例 --创建数据表 gaussdb=# CREATE TABLE houses ( id
参数说明 model_name 用于推测任务的模型名称。 取值范围:字符串,需要符合标识符的命名规则。 attribute 推测任务的输入特征列名。 取值范围:字符串,需要符合标识符的命名规则。 示例 SELECT id, PREDICT BY price_model (FEATURES
exscan可以以更小的代价实现相同的效果。 根据硬件资源和客户的业务特征确定合理的集群部署方案和表定义是数据库在多数情况下满足性能要求的基础。下文的调优说明假设您已根据“软件安装”指引在安装过程中按照合理的集群方案完成了安装,且已经根据“开发设计建议”的指引进行了数据库设计。 Query执行流程
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