取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随着集群状态的变化，多少会发生一

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Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根据自己的业务场景，为driver设置合理的内存。 根据自己的业务目标

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SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site

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聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动聚合

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。当前版本已弃用cost_param & 1 不为0时的路径，默认选择更优的估算公式。 当cost_param & 2不为0，表示求多个过滤条件（Filter）的选择率时，选择最小的作为总的选择率，而非两者乘积，此方法在过滤条件的列之间关联性较强时估算更加准确。

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设置这个参数，还要考虑 GaussDB 的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 该参

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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SQL分析与优化 查看TaurusDB的慢SQL 查看TaurusDB的TOP SQL 使用TaurusDB的SQL洞察 使用TaurusDB的SQL限流 使用TaurusDB自治限流 父主题： 智能DBA助手

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设置这个参数，还要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 该参

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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用的磁盘缓冲区的有效大小。该参数可在PDB级别设置。 设置这个参数，要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区，还要考虑预计在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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设置这个参数，还要考虑GaussDB(DWS)的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB(DWS)分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。

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参数说明：优化器估计游标获取行数在总行数中的占比。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。 表2 TPE算法的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10

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建议 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义，如果使用的是集群实例，Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。 设计合理的Key中Value的大小，推荐小于10 KB。 建议 过大的Value会引发分片不均、热点K

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，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobManager的内存，TaskManager的数量，TaskManager的内存，每个Ta

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