总体调优思路 GaussDB 的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，通过系统资源、吞吐量、负载等因素来帮助定位和分析性能问题，使系统性能达到可接受的范围。 GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素，因此，调优人员应对系统软件架构、软硬

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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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性能调优 RDS for MySQL参数调优建议 RDS支持的最大IOPS是多少 如何提高RDS数据库的查询速度 排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法 RDS for MySQL数据库内存使用率过高怎么处理 RDS实例磁盘满导致实例异常的解决方法 RDS

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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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对于低任务量场景，调整抽取并发数是性能调优的最佳方式。 CDM 迁移作业支持设置作业抽取并发数，同时也可以设置集群最大抽取并发数。 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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，则需要设置enable_sort=off，HashAgg耗时明显优于Sort+GroupAgg。 图4 算子级调优案例 图5 算子级调优案例 父主题： 典型SQL调优点

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Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优

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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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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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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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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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，业务上线后，当性能调优操作需要重启数据库时，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 获取数据库节点的

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性能调优 RDS for PostgreSQL参数调优建议 CPU使用率高问题定位及处理方法 内存使用率高问题定位及处理方法 数据库年龄增长问题定位及处理方法 磁盘使用率高问题定位及处理方法 连接数和活跃连接数异常情况定位及处理方法 长事务问题定位及处理方法 存在非活跃逻辑复制槽问题定位及处理方法

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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。由于各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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础。 Query执行流程 SQL执行计划介绍 调优流程 更新统计信息 审视和修改表定义 典型SQL调优点 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 检查隐式转换的性能问题 父主题： 性能调优

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