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性能诊断 集群性能分析 慢SQL分析 SQL诊断 表诊断 父主题： GaussDB(DWS)性能调优
审计 审计开关 操作审计 父主题： GaussDB(DWS)数据库GUC参数
Hudi简介 Apache Hudi（发音Hoodie）表示Hadoop Upserts Deletes and Incrementals。用来管理Hadoop大数据体系下存储在DFS上大型分析数据集。 Hudi不是单纯的数据格式，而是一套数据访问方法（类似GaussDB(DWS
MySQL（后面简称ADB）数据迁移到GaussDB(DWS)。 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM），是一种高效、易用的批量数据迁移服务。了解更多请参见云数据迁移CDM。 本实践预计时长90分钟，实践用到的云服务包括虚拟私有云 VPC及子网、弹性公网EIP、云数据迁移 CDM和数据仓库服务
GaussDB(DWS)性能调优 性能调优概述 性能诊断 系统调优 SQL调优 SQL调优案例
GaussDB(DWS)性能调优 性能调优概述 性能诊断 系统调优 SQL调优 SQL调优案例
database | relation | page | tuple | virtual_xid | transaction_id | class_id | obj_id | obj_subid | virtual_transaction | p id |
资源消耗 内存 语句磁盘空间管控 内核资源使用 基于开销的清理延迟 异步IO 父主题： GaussDB(DWS)数据库GUC参数
资源池资源监控 简介 多租户管理框架下，用户关联资源池执行查询，用户执行查询所占用的资源将汇总至关联资源池上，通过资源池监控视图，用户可以直观的查询到所有资源池的实时资源使用情况，同时也可以通过资源池监控历史表查询资源池资源的历史使用情况。 资源池监控数据每5s更新一次，但是因为
GaussDB(DWS)单表查询 示例表： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 CREATE TABLE newproducts ( product_id INTEGER NOT NULL, product_name
GaussDB(DWS)系统表和系统视图 系统表和系统视图概述 系统表 系统视图
Hudi任务同步 创建Hudi任务 迁移场景 如果GaussDB(DWS)表已经通过CDL导入数据，改为用SQL on Hudi方式迁移数据。或者使用CDM做全量初始化后，继续使用SQL on Hudi方式同步增量数据。 创建hudi.hudi_sync_state同步状态表，需要管理员权限。
双机复制 主服务器 父主题： GaussDB(DWS)数据库GUC参数
自动清理 系统自动清理进程自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum_compaction_rows_limit 参数说明：小CU的阈值，存活元组数小于这个值的就会被认为是小CU。该参数仅8.2.1.300及以上集群版本支持。
创建和管理GaussDB(DWS)数据库对象 创建和管理GaussDB(DWS)数据库 创建和管理GaussDB(DWS) Schema 选择GaussDB(DWS)表存储模型 创建和管理GaussDB(DWS)表 创建和管理GaussDB(DWS)分区表 创建和管理GaussDB(DWS)索引
锁管理 在GaussDB(DWS)中，并发执行的事务由于竞争资源会导致死锁。本节介绍的参数主要管理事务锁的机制。 deadlock_timeout 参数说明：设置死锁超时检测时间，以毫秒为单位。当申请的锁超过设定值时，系统会检查是否产生了死锁。 死锁的检查代价是比较高的，服务器不
GaussDB(DWS)数据库GUC参数 查看GUC参数 设置GUC参数 GUC使用说明 连接和认证 资源消耗 并行导入 预写式日志 双机复制 查询规划 错误报告和日志 运行时统计 资源管理 自动清理 客户端连接缺省设置 锁管理 版本和平台兼容性 容错性 连接池参数 集群事务 开发人员选项
内存资源监控 内存监控 GaussDB(DWS)提供了监控整个集群内存使用状态的视图： 查询pgxc_total_memory_detail视图，必须具有sysadmin权限。 1 SELECT * FROM pgxc_total_memory_detail; 如果查询该视图时出现以下错误，请开启内存管理功能。
SQL on Hudi 本特性仅8.2.1.100及以上版本支持。 Hudi简介 使用Hudi前准备 Hudi用户接口 创建Hudi数据描述（外表） Hudi任务同步 Hudi外表查询 支持访问MRS上的Hudi表 父主题： 查询GaussDB(DWS)数据
减少扫描数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。 尽量减少随机IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通过选择join-condition或者group by列为分布列可以最大程度的实现这点。 从上述描述来看表定义中最重要的一点是分布
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