数据仓库服务 GaussDB(DWS)
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GaussDB(DWS)系统表和系统视图
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GaussDB(DWS)系统表和系统视图
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- 数字操作函数和操作符
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- JSON/JSONB函数和操作符
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- 范围函数和操作符
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- UUID函数
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- 备份恢复控制函数
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- 全文检索
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- CREATE BLOCK RULE
- CREATE DATABASE
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- CREATE EXTERNAL SCHEMA
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- CREATE GROUP
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表（可选参数、操作）
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- ALTER TABLE RENAME
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- DELAY_KEY_WRITE
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- ENGINE
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- KEY_BLOCK_SIZE
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- STATS_SAMPLE_PAGES
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- 字段名重命名
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- GAUSS-00001 -- GAUSS-00100
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- 通过CDM将MySQL数据导入GaussDB(DWS)时出现字段超长，数据同步失败
- 执行创建OBS外表的SQL语句时，提示Access Denied
- GDS导入失败后，磁盘占用空间增大
- GDS导入数据时，脚本执行报错：out of memory
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- 使用DataArts Studio服务创建GaussDB(DWS)外表时不支持中文，如何处理
- 数据库参数修改
- 账号/权限/密码
-
集群性能
- 锁等待检测
- 执行SQL时出现表死锁，提示LOCK_WAIT_TIMEOUT锁等待超时
- 执行SQL时报错：abort transaction due to concurrent update
- 磁盘使用率高&集群只读处理方案
- SQL执行很慢，性能低，有时长时间运行未结束
- 数据倾斜导致SQL执行慢，大表SQL执行无结果
- VACUUM FULL一张表后，表文件大小无变化
- 删除表数据后执行了VACUUM，但存储空间并没有释放
- 执行VACUUM FULL命令时报错：Lock wait timeout
- VACUUM FULL执行慢
- 表数据膨胀导致SQL查询慢，用户前台页面数据加载不出
- 集群报错内存溢出
- 带自定义函数的语句不下推
- 列存表更新失败或多次更新后出现表膨胀
- 列存表多次插入后出现表膨胀
- 往GaussDB(DWS)写数据慢，客户端数据会有积压
- 分析查询效率异常降低的问题
- 未收集统计信息导致查询性能差
- 执行计划中有NestLoop导致SQL语句执行慢
- 未分区剪枝导致SQL查询慢
- 行数估算过小，优化器选择走NestLoop导致性能下降
- 语句中存在“in 常量”导致SQL执行无结果
- 单表点查询性能差
- 动态负载管理下的CCN排队
- 数据膨胀磁盘空间不足，导致性能降低
- 列存小CU多导致的性能慢问题
- 降低I/O的处理方案
- 高CPU系统性能调优方案
- 降低内存的处理方案
- 集群异常
-
数据库使用
- 插入或更新数据时报错，提示分布键不能被更新
- VARCHAR(n)存储中文字符，提示value too long for type character varying？
- SQL语句中字段名大小写敏感问题
- 删除表时报错：cannot drop table test because other objects depend on it
- 多个表同时进行MERGE INTO UPDATE时，执行失败
- session_timeout设置导致JDBC业务报错
- DROP TABLE失败
- 使用string_agg函数查询执行结果不稳定
- 查询表大小时报错“could not open relation with OID xxx”
- DROP TABLE IF EXISTS语法误区
- 不同用户查询同表显示数据不同
- 修改索引只调用索引名提示索引不存在
- 执行CREATE SCHEMA语句时，报错SCHEMA已存在
- 删除数据库失败，提示有session正在连接
- 在Java中，读取character类型的表字段时返回类型为什么是byte？
- 执行表分区操作时，报错：start value of partition "xxx" NOT EQUAL up-boundary of last partition
- 重建索引失败
- 视图查询时执行失败
- 全局SQL查询
- 如何判断表是否执行过UPDATE或DELETE
- 执行业务报错“Can't fit xid into page”
- 执行业务报错：unable to get a stable set of rows in the source table
- DWS元数据不一致-分区索引异常
- 对系统表gs_wlm_session_info执行TRUNCATE命令报错
- 分区表插入数据报错：inserted partition key does not map to any table partition
- 范围分区表添加新分区报错upper boundary of adding partition MUST overtop last existing partition
- 查询表报错：missing chunk number %d for toast value %u in pg_toast_XXXX
- 向表中插入数据报错：duplicate key value violates unique constraint "%s"
- 执行业务报错could not determine which collation to use for string hashing
- 使用GaussDB(DWS) 的ODBC驱动，SQL查询结果中字符类型的字段内容会被截断
- 执行Plan Hint的Scan方式不生效
- 数据类型转换出现报错：invalid input syntax for xxx
- 使用substring截取带中文的数据时出现乱码
- 业务报错：UNION types %s and %s cannot be matched
- 更新报错ERROR：Non-deterministic UPDATE
- 插入数据报错：null value in column '%s' violates not-null constraint
- 业务报错：unable to get a stable set of rows in the source table
- Oracle/TD/MySQL兼容模式下查询结果不一致
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- 文档下载
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DWS的CPU资源隔离管控介绍
CPU资源管控概述
在不同的业务场景中，对数据库的系统资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）进行合理的分配，保证执行查询时有充足的系统资源，确保查询性能，可以维持业务稳定性。
DWS的资源管理功能支持用户根据自身业务将资源按需划分成不同的资源池，不同资源池之间资源互相隔离。再通过关联数据库用户将其关联至不同的资源池，用户SQL查询时将根据“用户-资源池”的关联关系将查询转至资源池中执行。通过指定资源池上可并行运行的查询数、单查询内存上限以及资源池可使用的内存和CPU资源，从而实现对不同业务之间的资源限制和隔离，满足数据库混合负载需求。
DWS主要利用cgroup（control group，控制组）进行CPU资源管控，涉及CPU、cpuacct、cpuset子系统。CPU共享配额管控基于CPU子系统的cpu.shares实现，该配置方法的好处是：OS CPU没有占满的情况下，不触发CPU管控；CPU专属限额管控基于cpuset实现；cpuacct子系统主要用于CPU资源使用的监控。
在DWS管理控制台使用资源管理配置功能创建资源池时，根据业务需要对CPU资源管理的“共享配额”和“专属配额”进行配置。
共享配额
共享配额：关联在当前资源池的用户在执行作业时可以使用的CPU时间比例。
共享配额有两层含义：
- 共享：CPU是所有控制组共享的，其他控制组能够使用空闲的CPU资源。
- 配额：业务繁忙、CPU满负载情况下，控制组之间按照配额比例进行CPU抢占。
共享配额基于cpu.shares实现，只有在CPU满负载情况下生效，因此在CPU空闲情况下并不能保证控制组能够抢占到配额比例的CPU资源。CPU空闲并不能理解为没有CPU资源争抢，控制组内任务可以任意使用CPU。虽然CPU平均使用率可能不高，但是某个特定时刻还是可能存在CPU资源争抢的。
例如：10个CPU上运行10个作业，每个CPU上运行1个作业，这种情况下各作业在任意时刻请求CPU都可以瞬间得到响应，作业之间没有任何CPU资源的争抢；但假如10个CPU上运行20个作业，因为作业不会一直占用CPU，在某些时间可能等待IO、网络等，因此CPU使用率可能并不高，此时CPU资源看似空闲，但是在某个时刻可能出现2~N作业同时请求一个CPU的情况出现，即会导致CPU资源争抢，影响作业性能。
专属限额
专属限额：限定资源池中数据库用户在执行作业时可使用的最大CPU核数占总核数的百分比。
专属限额有两层含义：
- 专属：CPU是某个控制组专属的，其他控制组不能使用空闲的CPU资源。
- 限额：只能使用限额配置的CPU资源，其他控制组空闲的CPU资源，也不能抢占。
专属限额基于cpuset.cpu实现，通过合理的限额设置可以实现控制组之间CPU资源的绝对隔离，各控制组间任务互不影响。但因为CPU的绝对隔离，因此在控制组空闲时就会导致CPU资源的极大浪费，因此限额设置不能太大。从作业性能来看并不是限额越大越好。
例如：10个作业运行在10个CPU上，CPU平均使用率5%左右；10个作业运行在5个CPU上，CPU平均使用率10%左右。通过上面共享配额的分析可知：虽然10个作业运行在5个CPU上CPU使用率很低，看似空闲，但是相对10个作业运行在10个CPU上还是存在某种程度的CPU资源争抢，因此10个作业运行在10个CPU上性能要好于运行在5个CPU上。但也不是越多越好，10个作业运行在20个CPU上，在任意一个时刻，总会至少10个CPU是空闲的，因此理论上10个作业运行在20个CPU上并不会比运行在10个CPU上性能更好。对于并发为N的控制组，分配cpus小于N的情况下，CPU越多作业性能越好；但是当分配CPUS大于N的情况下，性能就不会有任何提升了。
CPU资源管理应用场景
CPU共享配额和专属限额的管控方式各有优劣，共享配额能够实现CPU资源的充分利用，但是各控制组之间资源隔离不彻底，可能影响查询性能；专属限额的管控方式可以实现CPU资源的绝对隔离，但是在CPU资源空闲时会造成CPU资源的浪费。相对专属限额来说，共享配额拥有更高的CPU使用率和更高的整体作业吞吐量；相对共享配额来说，专属限额CPU隔离彻底，更满足性能敏感用户的使用诉求。
数据库系统中运行多种类型作业出现CPU争抢时，可根据不同场景，选择不同的CPU资源管控方式：
父主题： 数据库性能
