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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ise 参数说明：控制是否在SMP场景下，开启Partition-wise Join的能力。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示在SMP场景下，开启Partition-wise Join的能力。 off：表示在SMP场景下，不开启Partition-wise Join的能力。

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方法进行设置。 设置建议：较大的数值使优化器倾向于选择索引扫描，较小的数值使优化器倾向于选择全表扫描。一般情况下，可以设为shared_buffers大小的1/2，较为激进地，可以设为shared_buffers大小的3/4。内存充足的情况下，该值越大性能越优。 设置不当的风险与

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设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：打开前确认是否开启SMP，否则可能影响非SMP场景下分区表Join操作的性能。 enable_partition_pseudo_predicate 参数说明：在指定分区查询场景下，是否使用伪谓词改写的方式计算指定分区查询的选择率。 参数类型：布尔型 参数单位：无

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ost小，但是物理上实际不受影响。如果所有数据库都位于随机访问内存中时，两者设置为相等很合理。因为在此种情况下，非顺序抓取页并没有副作用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参数同时降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。

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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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on表示允许自动进行统计信息收集。 off表示不允许自动进行统计信息收集。 默认值：off 该参数与autovacuum线程下的autoanalyze无关。集中式下该参数不生效。 enable_analyze_check 参数说明: 标识是否允许在生成计划的时候，对于在pg_clas

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参数说明：控制是否在SMP场景下，开启Partition-wise Join的能力。多租场景下，该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示在SMP场景下，开启Partition-wise Join的能力。 off：表示在SMP场景下，不开启Partition-wise

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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。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无

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此参数默认设置为“on”，但实际调优中应根据情况选择是否关闭。一般情况下，在三种join方式（Nested Loop、Merge Join和Hash Join）里，Nested Loop性能较差，实际调优中可以选择关闭。 enable_bitmapscan=on 控制查询优化器对位图扫描规划类型的使用。设置为“o

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ost小，但是物理上实际不受影响。如果所有数据库都位于随机访问内存中时，两者设置为相等很合理。因为在此种情况下，非顺序抓取页并没有副作用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参数同时降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，

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取值范围：枚举类型 All，表示应用所有场景下的runtime filter。 Topn_filter，表示应用join场景以及带有limit的order by场景下的runtime filter。 Bloom_filter，表示仅应用join场景下的runtime filter，且满足条件后join会生成bloom

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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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der副本的切换或迁移，会导致个别Broker节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡 使用数据压缩 在客户端CPU资源情况可控的情况下，使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括：ZIP，GZIP，SNAPPY，LZ4等。选择压缩算法时，需考虑数据的压缩率和压缩耗时。通常压缩率越高的算法，压缩耗时也越高。

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吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，cpu、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。 − 增加系统负担带来的性能下降曲线：在相同资源环境下，增加计算负载，查看性能下降比率

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参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broadcast任务依然在执行，造成资源浪费。 这种情况下，有两种方式处理： 调整“spark.sql.broa

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ost小，但是物理上实际不受影响。如果所有数据库都位于随机访问内存中时，两者设置为相等很合理。因为在此种情况下，非顺序抓取页并没有副作用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参数同时降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，

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助表达式全codegen框架调用LLVM动态编译优化策略。 pure表示当所计算表达式整体可被codegen化时，才考虑调用LLVM动态编译优化策略。 在开启代码生成优化会导致查询性能下降的场景下可以设置此参数为pure，其他场景下建议不改变此参数的默认值partial。 默认值：partial

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HOURS;--单位只支持HOURS 优化Delta表 为了提高查询速度，Delta Lake支持优化数据在存储中的布局，这会将许多较小的文件压缩为较大的文件。 optimize delta_table0; optimize delta_table0 where date >= '2020-01-01'; Z排序

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