据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库 DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 客户痛点： 【数据处理耗时】：使用开源Hadoop处理数据耗时长，每次处理耗时1天； 【不支持关联分析】：ES不能支持关联等复杂查询分析； 【数据更新难】：数据使用宽表

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对象布局（object layout）相关介绍 时间：2021-03-09 17:30:54 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 对象头（header）有和GC相关的元数据，也有和语言相关的元数据，可有可无，和具体语言、虚拟机有关，元数据可以集中放在一块特定区域；字段（field，也叫“域”）；运

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储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 文档数据库服务 提供二级索引功能满足动态查询的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架进行多维度的数据分析。优势：1.写性能： 文档数据库 的高性能写入，基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求；2.高性能和

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和free更快。 有编译器的配合，生成快速路径 四、对并发、多核的硬件资源有利 即使应用程序是单线程的，也可以有多个GC线程帮助它管理内存。 利用异构CPU，将GC线程放在小核上，可以减少能耗。 一些并发无锁数据结构在有垃圾回收的情况下实现更容易。 1. Michael-Scott

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17:20:47 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 如果一个对象不可从“根”抵达，就是垃圾。 备注说明： 堆（heap）：堆里可以分配对象，堆由GC管理。 对象（object）：在堆上分配的存储空间。 引用（reference）：指向一个对象。 根（root）：从堆外指向堆内的引用。 文中课程

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时间：2021-06-17 17:04:38 数据库 GaussDB (for Cassandra)的具有以下六大优势： 1. 集群稳定 无Full GC问题。 2. 计算存储分离 分钟级节点扩容； 秒级存储扩容。 3. Active-Active 分布式架构； N-1个节点故障容忍。 4.

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第二部分为重复资源监控、确定瓶颈、优化动作，可以针对性解决问题，提升性能 -分配物理资源：使用性能监控工具观察系统状态并进行记录，如CPU、磁盘、内存、网络、应用程序GC状况、热点函数等 -监控资源使用情况：基于组件、应用程序特点和监控数据识别性能瓶颈，瓶颈可能是物理资源、组件参数、测试工具、测试组网、JVM、锁等

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于Linux Kernel； 提供必不可少Controller、Scheduler的默认实现； 集群管理类Controller：Node/gc/podgc/volume/namespace/resourcequota/serviceaccount 2. 应用层 部署（无状态/有状

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点击我审批的-待处理，跳转待我审批列表界面。 点击我审批的-平均耗时，展示所选时间段，我审批的已处理和待处理的所有流程耗时统计。 点击我发起的-已处理，跳转我发起-已审批的列表。 点击我发起的-待处理，跳转我发起-未审批的列表。 点击我发起的-平均耗时，展示所选时间段内我发起的所有流程耗时详情。 精选文章推荐 什么是云连接

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建议。 8、根据具优化建议，优化SQL语句。 Top耗时SQL查看 问题现象 Top 5耗时的查询，存在耗时较长的SQL。 定位思路 通过集群概览页面的Top5耗时的查询子页面，记录Top5耗时查询的变化历史记录。并通过分析Top5查询出现的频率，定位慢查询。

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根据样本统计，单任务平均扫描耗时约1小时，扫描时长跟以下几个因素有关： 文件大小，文件越大扫描越耗时。 代码量，代码量越多扫描越耗时。 代码复杂程度，因为业务、代码实现的原因导致代码实现相对较复杂，调用链长，这些都会导致扫描耗时增加。 故部分应用扫描时长会高于平均耗时，如超过12小时仍未

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定运行。全量SQL洞察特性具体构筑了以下3大能力： SQL列表：不仅可以帮助您记录所有执行过的SQL语句，还提供了执行状态、执行时间、执行耗时、更新行数、扫描行数、锁等待时间等分析能力，支持基于关键字、执行时间范围、更新行数等搜索和过滤的能力，方便用户查询SQL信息，帮助判断SQ

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系统可为全行6.5亿个人客户、4万多个网点提供日均20亿笔、峰值6.7万笔/秒的交易处理能力。全天联机平均耗时由93毫秒减少为65毫秒，比老核心系统降低30%；日终处理耗时从273分钟缩短至197分钟，减少28%；结息总时长从140分钟缩短至25分钟，减少82%，性能大幅提高。

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提供者通常存在非常多的业务接口，每个业务接口处理的逻辑不同，这些接口的处理时延也是不一样的。部分访问频率很低的接口，可能非常耗时，甚至触发故障、内存泄漏等问题。当这些耗时接口被频繁访问的时候，会抢占其他接口的处理资源，导致其他接口的处理也变得缓慢。 超出系统处理能力的流量 秒杀、大促和热

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Agent会采集Java应用的JVM，GC，服务调用，异常，外部调用，数据库访问以及其他中间件的指标数据，帮助用户全面掌握应用的运行情况。 APM 应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM Agent会采集Java应用的JVM，GC，服务调用，异常，外部调用，数据库访问以及

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时间：2021-03-05 15:15:14 数据仓库 客户痛点： 数据增长迅速，已有存量数据5TB，计划存储3年约20TB数据； 查询任务在MySQL耗时长，部分跑不出结果，MongoDB数据无法做复杂关联分析； 数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为

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根据样本统计，单任务平均扫描耗时约1小时，扫描时长跟以下几个因素有关： -文件大小，文件越大扫描越耗时。 -代码量，代码量越多扫描越耗时。 -代码复杂程度，因为业务、代码实现的原因导致代码实现相对较复杂，调用链长，这些都会导致扫描耗时增加。 故部分应用扫描时长会高于平均耗时，如超过12小时仍

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提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析案例 业务痛点： 探索查询HDFS 10PB级历史数据，耗时平均约1小时，全量扫描耗资源。 业务系统存储3个月热数据，3个月至2年历史数据存储于HDFS，现有系统对热数据和历史数据无法进行关联分析。

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根据样本统计，单任务平均扫描耗时约1小时，扫描时长跟以下几个因素有关： 文件大小，文件越大扫描越耗时。 代码量，代码量越多扫描越耗时。 代码复杂程度，因为业务、代码实现的原因导致代码实现相对较复杂，调用链长，这些都会导致扫描耗时增加。 故部分应用扫描时长会高于平均耗时，如超过12小时仍未

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增加JOIN列非空条件 案例 在语句中手动添加JOIN列的非空判断减少耗时。 在语句中手动添加JOIN列的非空判断减少耗时。 查看案例 使排序下推 案例 将语句改写为子查询使排序排序下推减少耗时。 将语句改写为子查询使排序排序下推减少耗时。 查看案例 设置cost_param对查询性能优化 案例

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测序数据与参考基因组比对 支持BWA比对软件的FPGA异构加速，显著提升BWA计算效率，大大缩短数据比对时间。经测试30x人重测序数据(90GB)比对耗时从常规的20小时下降到2.5小时以内，且比对准确度完全一致。 单个样本Germline遗传变异检测 支持GATK v3.8和GATK v4

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