本章节主要介绍了通过DRS将其他云PostgreSQL数据库实时同步至本云云数据库PostgreSQL的任务配置流程。包括以下同步场景： 其他云RDS PostgreSQL实时同步至本云云数据库PostgreSQL。 其他云内云主机自建的PostgreSQL数据库实时同步至本云云数据库PostgreSQL。

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PostgreSQL为源 检查项 描述 操作建议 schema对象数量检查 检查该用户是否有Schema对象需要评估。至少需要一个对象需要评估。 - 父主题： 数据库权限检查

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插件管理（PostgreSQL） 创建插件 查询插件 更新插件 删除插件 修改实例指定参数的值 获取实例指定参数的值 父主题： API v3（推荐）

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Oracle->PostgreSQL Oracle->PostgreSQL社区版数据映射关系 表1 数据类型映射关系 数据类型（Oracle） 数据类型（PostgreSQL社区版） 是否支持映射 CHAR CHAR 支持 VARCHAR VARCHAR 支持 VARCHAR2 VARCHAR

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不转换REVERSE关键字。（默认值） PostgreSQL不支持REVERSE索引，该索引保持不变。PostgreSQL迁移脚本编译失败，用户需要手动修改。 COMMENT 注释REVERSE关键字。 PostgreSQL不支持REVERSE索引。该索引关键词被注释掉，转换为PostgreSQL支持的普通索

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单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优，注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该

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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka

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PostgreSQL.DataStore 字段说明 表1 字段说明 属性 是否必选 参数类型 描述 dbtype 是 string 数据库的类型 取值说明：PostgreSQL 取值约束：仅可填写PostgreSQL 使用建议：根据规格按需选择 version 是 string 数据库的版本

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string 关系型数据库PostgreSQL的访问IP地址 chargeMode string 关系型数据库PostgreSQL的包周期类型 refPort integer 关系型数据库PostgreSQL的访问端口 refID string 关系型数据库PostgreSQL实例的ID refName

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PostgreSQL-> GaussDB 表1 数据类型映射关系 数据类型（PostgreSQL） 数据类型（GaussDB） 是否支持映射 SMALLINT SMALLINT 支持 INTEGER INTEGER 支持 BIGINT BIGINT 支持 INTEGER INTEGER

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说明 PostgreSQL用户名 PostgreSQL的用户名称。 PostgreSQL密码 PostgreSQL的密码。 PostgreSQL地址 PostgreSQL的IP地址和端口号，例如：10.0.0.1:3306。 单击“立即创建”，即可完成PostgreSQL插件接入

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SQL限流（PostgreSQL） 新增SQL限流 删除SQL限流 修改SQL限流 查询SQL限流列表 开启/关闭/禁用所有SQL限流 父主题： API v3（推荐）

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PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 自动诊断工具MA-Advisor使用指导 性能调优五板斧 训练profiling工具使用 优化算子下发 优化算子执行 父主题： 训练业务昇腾迁移通用指导

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Flink性能调优开发规范 Flink性能调优规则 Flink性能调优建议 父主题： Flink应用开发规范

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性能调优五板斧 性能调优相对来说门槛较高，对PyTorch以及昇腾AI处理器的理解越深刻，越能发挥昇腾AI处理器的计算能力，从而提高训练性能。一般情况下，通过对PyTorch代码做profiling，从而基于数据分析，调整代码，尽可能发挥硬件能力，但在做profiling数据分析

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向量检索的性能调优 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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点。 对Kafka的性能调优，有以下几个点： 使用Kafka-0.8.2以后版本，可以使用异步模式的新Producer接口。 配置多个Broker的目录，设置多个IO线程，配置Topic合理的Partition个数。 详情请参见Kafka开源文档中的“性能调优”部分：http://kafka

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obsutil性能调优最佳实践 obsutil对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传、下载和复制，与分段任务相关的参数在.obsutilconfig配置文件中，如表1所示。 表1 多段参数 参数 描述 defaultBigfileThreshold 开启分段任务的阈值

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Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

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