Este conteúdo foi traduzido por máquina para sua conveniência e a Huawei Cloud não pode garantir que o conteúdo foi traduzido com precisão. Para exibir o conteúdo original, use o link no canto superior direito para mudar para a página em inglês.

Visão geral de serviço
- O que é o GaussDB(DWS)?
- Tipos de Data Warehouse
- Especificações do armazém de dados
- Vantagens
- Cenários de aplicação
- Funções
- Conceitos
- Serviços relacionados
- Gerenciamento de permissões do GaussDB(DWS)
- Acesso ao GaussDB(DWS)
- Detalhes de preços
- Restrições
- Service Quotas
- Especificações técnicas
- Descrição da versão
Guia de gerenciamento
- Processo para usar o GaussDB(DWS)
- Preparativos
- Criação ou exclusão de um cluster
- Conexão de clusters
- Monitoramento e alarmes
- Mudança e dimensionamento de especificações
- Backup e recuperação de desastres
  - Snapshots
  - DR do cluster
- O&M inteligente
- Gerenciamento de cluster
- Migração de dados
- Gerenciamento de logs de cluster
- Gerenciamento de usuários de banco de dados
  - Gerenciamento de usuários
  - Gerenciamento de funções
- Logs de auditoria
- Gerenciamento de segurança de cluster
- Gerenciamento de recursos
- Gerenciamento de fonte de dados
  - Fontes de dados do MRS
  - Gerenciamento de fontes de dados do OBS
- Gerenciamento de clusters lógicos
Referência de API
- Antes de começar
- Visão geral de API
- Chamada das API
- Introdução
- Descrição de API
  - As API de gerenciamento de cluster
  - As API de gerenciamento de snapshot
- Casos de aplicação
  - Uso de Postman para chamar a API para criar um snapshot
- Políticas de permissões e ações suportadas
- Apêndice
Primeiros passos
- Passo 1: Preparação antes da entrada
- Passo 2: criação de um cluster
- Passo 3: conexão a um cluster
- Passo 4: Exibindo Outros Documentos e Compensando Recursos
Perguntas frequentes
- Perguntas frequentes principais
- Problemas gerais
- Uso do banco de dados
- Gerenciamento de clusters
- Conexões de banco de dados
- Importação e exportação de dados
- Conta, senha e permissão
- Desempenho do banco de dados
- Backup e restauração do snapshot
  1. Por que criar um snapshot automatizado é tão lento?
  2. Um snapshot de DWS tem a mesma função que um snapshot de EVS?
- Cobrança
Melhores práticas
- Importação e exportação
- Migração de dados
- Práticas da otimização de tabela
- Recursos avançados
- Gerenciamento de banco de dados
- Análise de dados de amostra
- Gerenciamento de segurança
No momento, o conteúdo não está disponível no seu idioma selecionado. Consulte a versão em inglês.
What's New
Function Overview
Product Bulletin
- Product Notice
- Version Support Notes
Billing
- GaussDB(DWS) Billing Overview
- Billing Modes
- Item
- Billing Examples
- Billing Mode Change
- Renewal
  - Overview
  - Manual Renewal
- Bills
- Arrears
- Stopping Billing
- Cost Management
- Billing FAQs
Data Migration and Synchronization
- Data Migration to GaussDB(DWS)
- Importing Data
- Full Database Migration
  - Using CDM to Migrate Data to GaussDB(DWS)
  - Using DSC to Migrate SQL Scripts
- Real-time Import
  - Using DRS to Import Data to GaussDB(DWS)
  - Real-time Data Import From Kafka GaussDB(DWS)
- Metadata Migration
  - Using gs_dump and gs_dumpall to Export Metadata
  - Using gs_restore to Import Data
- Exporting Data
- Other Operations
Developer Guide
- Standard data warehouse (9.1.0.x)
- Standard data warehouse (8.1.3.x)
- Hybrid Data Warehouse (9.1.0.x）
- Hybrid Data Warehouse (8.1.3.x）
- Historical Versions
SQL Syntax Reference
- SQL Syntax Reference (9.1.0.x)
- SQL Syntax Reference (8.1.3.x)
- Historical Versions
Performance Tuning
- Overview of Query Performance Optimization
- Query Execution Process
- SQL Execution Plan
- SQL Optimization Guide
- Optimization Cases
- SQL Execution Troubleshooting
- query_band Load Identification
- Common Performance Parameter Optimization Design
Tool Guide
- Overview
- Downloading Related Tools
- gsql
- Data Studio
- GDS
- DSC
- DataCheck
- DWS-Connector
- Server Tool
SDK Reference
- SDK Overview
Troubleshooting
- Database Connections
- JDBC/ODBC
- Data Import and Export
- Database Parameter Modification
- Account/Permission/Password
- Cluster Performance
- Cluster Exceptions
  - The Disk Usage Alarm Is Frequently Generated
- Database Use
Videos
Performance White Paper
- Overview
- Test Result
  - TPC-H Single Query Test
  - TPC-DS Single Query Test
- Test Methods
- Appendixes
  - TPC-H Test Sets
  - TPC-DS Test Sets
Technical White Paper
- GaussDB(DWS)
- Platforms and Technical Specifications Supported by GaussDB(DWS)
  - Technical Specifications
- GaussDB(DWS) Core Technologies
- GaussDB(DWS) Tools
  - Client Tools
  - Database Monitoring Tool
- External APIs
Error Code Reference
- 8.2.0 and earlier versions
  - Management Console Error Code
  - Data Warehouse Service Error Codes
- 8.2.1 or later versions
Glossary
More Documents
- User Guide
- API Reference (ME-Abu Dhabi Region)
- Developer Guide (ME-Abu Dhabi Region)
- SQL Syntax Reference (ME-Abu Dhabi Region)
- Tool Guide (ME-Abu Dhabi Region)
- Error Code Reference (ME-Abu Dhabi Region)
  - Management Console Error Code
- User Guide (Paris Region)
- API Reference (Paris Region)
- Developer Guide (Paris Region)
- SQL Syntax Reference (Paris Region)
- Tool Guide (Paris Region)
- Error Code Reference (Paris Region)
  - Management Console Error Code
- User Guide (Kuala Lumpur Region)
- API Reference (Kuala Lumpur Region)
- Developer Guide (Kuala Lumpur Region)
- SQL Syntax Reference (Kuala Lumpur Region)
- Tool Guide (Kuala Lumpur Region)
- Error Code Reference (Kuala Lumpur Region)
  - Management Console Error Code

Nesta página

Gerenciamento de simultaneidade
Gerenciamento de memória
Gerenciamento de CPU
Regras de exceção

Mostrar todos

Central de ajuda/ GaussDB(DWS)/ Guia de gerenciamento/ Gerenciamento de recursos/ Pool de recursos/ Descrição de recursos

Descrição de recursos

Atualizado em 2024-08-19 GMT+08:00

Ver PDF

Os pools de recursos do GaussDB(DWS) fornecem gerenciamento de simultaneidade, gerenciamento de memória, gerenciamento de CPU e regras de exceção.

Gerenciamento de simultaneidade

Simultaneidade representa o número máximo de consultas simultâneas em um pool de recursos. O gerenciamento de simultaneidade pode limitar o número de consultas simultâneas para reduzir a contenção de recursos e melhorar a utilização de recursos.

As regras de gerenciamento de simultaneidade são as seguintes:

Se a aceleração de consulta curta estiver ativada, as consultas complexas estarão sob controle de simultaneidade do pool de recursos e as consultas simples estarão sob controle de simultaneidade de consulta curta.
Se a aceleração de consultas curtas estiver desativada, as consultas complexas e simples estarão sob o controle de simultaneidade do pool de recursos. O controle de simultaneidade de consulta curta é inválido.

Gerenciamento de memória

Cada pool de recursos ocupa uma certa porcentagem de memória.

O gerenciamento de memória visa evitar a falta de memória (OOM) em um banco de dados, isolar a memória de diferentes pools de recursos e controlar o uso da memória. A memória é gerenciada a partir dos seguintes aspectos:

Gerenciamento de memória global
Para impedir a OOM, defina o limite superior da memória global (max_process_memory) para um valor adequado. O gerenciamento de memória global antes de uma consulta controla o uso da memória para evitar o gerenciamento de OOM. O gerenciamento de memória global durante uma consulta evita erros durante a execução da consulta.
- Gerenciamento antes de uma consulta
  O serviço verifica o uso de memória estimado de uma consulta na fila lenta e a compara com o uso real. A estimativa será ajustada se for menor do que o uso real. Antes de uma consulta ser executada, o serviço verifica se a memória disponível é suficiente para a consulta. Se sim, a consulta pode ser executada diretamente. Se não, a consulta precisa ser enfileirada e executada após outras consultas liberarem recursos.
- Gerenciamento durante uma consulta
  Durante uma consulta, o serviço verifica se a memória solicitada excede um determinado limite. Se sim, um erro será relatado e a memória ocupada pela consulta será liberada.
Gerenciamento de memória do pool de recursos
O gerenciamento de memória do pool de recursos coloca um limite nas cotas dedicadas. Uma fila de carga de trabalho só pode usar a memória alocada a ela e não pode usar memória ociosa em outros pools de recursos.

A memória do pool de recursos é alocada em porcentagem. O intervalo de valores é de 0 a 100. O valor 0 indica que o pool de recursos não executa o gerenciamento de memória. O valor 100 indica que o pool de recursos executa o gerenciamento de memória e pode usar toda a memória global.

A soma das porcentagens de memória alocadas para todos os pools de recursos não pode exceder 100. O gerenciamento de memória do pool de recursos é executado somente antes do início de uma consulta na fila lenta. Ele funciona de forma semelhante ao gerenciamento de memória global antes de uma consulta. Antes de uma consulta na fila lenta em um pool de recursos ser executada, seu uso de memória é estimado. Se a estimativa for maior que a memória do pool de recursos, a consulta precisará ser enfileirada e poderá ser executada somente depois que as consultas anteriores no pool forem concluídas e os recursos forem liberados.

Gerenciamento de CPU

O compartilhamento de CPU e o limite de CPU podem ser gerenciados.

Compartilhamento da CPU: se o sistema estiver muito carregado, os recursos da CPU serão alocados aos pools de recursos com base nos compartilhamentos de CPU específicos. Se o sistema não estiver ocupado, esta configuração não terá efeito.
Limite da CPU: especifica o número máximo de núcleos de CPU usados por um pool de recursos. O uso de recursos de trabalhos no pool de recursos não pode exceder esse limite, não importa se o sistema está ocupado ou não.

Escolha um dos métodos de gerenciamento anteriores, conforme necessário. No gerenciamento de compartilhamento de CPU, as CPUs podem ser compartilhadas e totalmente utilizadas, mas os pools de recursos não são isolados e podem afetar o desempenho da consulta uns dos outros. No gerenciamento de limite de CPU, as CPUs de diferentes pools de recursos são isoladas, mas isso pode resultar no desperdício de recursos ociosos.

Somente 8.1.3 e versões posteriores suportam o gerenciamento de limite de CPU.

Regras de exceção

Para evitar o bloqueio de consultas ou a deterioração do desempenho, você pode configurar regras de exceção para permitir que o serviço identifique e trate consultas anormais automaticamente, evitando que instruções SQL lentas ocupem muitos recursos por um longo tempo.

Clique para ampliar

A tabela a seguir descreve as regras de exceção.

**Tabela 1** Parâmetros da regra de exceção
Parâmetro	Descrição	Intervalo de valor (0 significa sem limite)	Operação
Blocking Time	Tempo de bloqueio do trabalho. Refere-se ao tempo total gasto no enfileiramento simultâneo global e local. A unidade é segundo. Por exemplo, se o tempo de bloqueio for definido como 300s, um trabalho executado por um usuário no pool de recursos será encerrado após ser bloqueado por 300 segundos.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 2.147.483.647. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited
Execution Time	Tempo que foi gasto na execução do trabalho, em segundos. Por exemplo, se Time required for execution for definido como 100s, um trabalho executado por um usuário no pool de recursos será encerrado após ser executado por mais de 100 segundos.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 2.147.483.647. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited
Total CPU time on all DNs.	Tempo total de CPU gasto na execução de um trabalho em todos os DNs, em segundos.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 2.147.483.647. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited
Interval for Checking CPU Skew Rate	Intervalo para verificar a distorção da CPU, em segundos. Este parâmetro deve ser ajustado junto com Total CPU Time on All DNs.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 2.147.483.647. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited
Total CPU Time Skew Rate on All DNs	Taxa de distorção do tempo de CPU de um trabalho executado em DNs. O valor depende da configuração de Interval for Checking CPU Skew Rate.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 100. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited
Data Spilled to Disk Per DN	Máximo permitido de dados de trabalho derramados em discos em um DN. A unidade é MB. NOTA: Esta regra é suportada apenas por clusters da versão 8.2.0 ou posterior.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 2.147.483.647. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited
Average CPU Usage Per DN	Uso médio da CPU de um trabalho em cada DN. Se Interval for Checking CPU Skew Rate estiver configurado, o intervalo terá efeito para este parâmetro. Se o intervalo não estiver configurado, o intervalo de verificação será de 30 segundos por padrão. NOTA: Esta regra é suportada apenas por clusters da versão 8.2.0 ou posterior.	Um número inteiro no intervalo de 1 a 100. O valor 0 indica que não há limite.	Terminated ou Not limited