SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 检查隐式转换的性能问题 使用SQL PATCH进行调优 实际调优案例

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SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 检查隐式转换的性能问题 使用向量化执行引擎进行调优 父主题： 性能调优

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）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择该策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 查看执行计划是否下推 执行计划是否下推可以依靠如下方法快速判断： 将GUC参数“enable_

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。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景 在 GaussDB 优化器中如果想要支持语句下推需要将GUC参数enable_

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数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。

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子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： 性能调优

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性能调优 参数调优 数据库读写性能提升 实例CPU使用率高问题排查 磁盘使用率高问题排查 内存使用率高问题排查 集群实例负载不均衡问题排查 慢请求定位方法 优化数据库语句方法 通过设置数据分片提升性能

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算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。

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此，业务上线后，当性能调优操作需要重启集群时，操作窗口时间需向管理部门提出申请，经批准后方可执行。 调优流程 调优流程如图1所示。 图1 GaussDB性能调优流程 调优各阶段说明，如表1所示。 表1 GaussDB性能调优流程说明 阶段 描述 确定性能调优范围 获取集群各节点的

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询（案例1）

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CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。跟查询性能一样，数据加载性能也取决于可达到的并行性。在数据加载情况下，工作线程的数量决定并行的单元。因此，更多的

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算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。

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算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。

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经验总结：SQL语句改写规则 SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 使用向量化执行引擎进行调优 父主题： 性能调优

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经验总结：SQL语句改写规则 SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 PLAN TRACE使用介绍 使用SQL PATCH进行调优 实际调优案例

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SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 检查隐式转换的性能问题 使用SQL PATCH进行调优 实际调优案例

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子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus

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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

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调优表概述 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系统性能，以便

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场景的精度调优流程示意图，请见详情。 图1 精度调优流程 整网dump和溢出检测是通过在PyTorch模型中注入hook、dump模型训练过程的输入输出数据，比对NPU环境和标杆环境的所有输入输出发现异常信息。具体可以参见精度比对工具ptdbg-ascend。 精度调优的另一个角

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