数据库系统参数调优 为了保证数据库尽可能高性能地运行，建议依据资源情况和业务实际进行数据库系统GUC参数的设置。本章节旨在介绍一些常用参数以及推荐配置，关于参数的详细设置方法请参考设置GUC参数。 数据库内存相关参数 表1 数据库内存相关参数 GUC参数 描述 建议 max_process_memory

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MySQL到DMS Kafka参数调优 源端优化 MySQL抽取优化 可通过在作业任务配置参数单击中“添加自定义属性”来新增MySQL同步参数。 图1 添加自定义属性 可使用的调优参数具体如下： 表1 全量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 scan.incremental

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CarbonData性能调优常见配置参数 操作场景 CarbonData的性能与配置参数相关，本章节提供了能够提升性能的相关配置介绍。 操作步骤 用于CarbonData查询的配置介绍，详情请参见表1和表2。 表1 Shuffle过程中，启动Task的个数 参数 spark.sql.shuffle

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MySQL到 MRS Hudi参数调优 源端优化 MySQL抽取优化 可通过在作业任务配置参数单击中“添加自定义属性”来新增MySQL同步参数。 图1 添加自定义属性 可使用的调优参数具体如下： 表1 全量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 scan.incremental.snapshot

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Apache Kafka到MRS Kafka参数调优 源端优化 Kafka抽取优化 可通过在源端配置中单击“Kafka源端属性配置”来添加Kafka优化配置。 图1 添加自定义属性 可使用的调优参数具体如下： 表1 全量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 properties

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PostgreSQL到DWS参数调优 源端优化 SQLServer抽取优化 暂无优化配置项。 目的端优化 DWS写入优化 可通过在DWS的目的端配置中修改写入相关配置，且可以通过单击高级配置的“查看编辑”按钮，添加高级属性。 图1 添加高级属性 表1 DWS写入优化参数 参数名 类型 默认值

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数据库系统参数调优 为了保证数据库尽可能高性能地运行，建议依据资源情况和业务实际进行数据库系统GUC参数的设置。本章节旨在介绍一些常用参数以及推荐配置，关于参数的详细设置方法请参考设置GUC参数。 数据库内存相关参数 表1 数据库内存相关参数 GUC参数 描述 建议 max_process_memory

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系统调优 数据库系统参数调优 SMP并行执行 配置LLVM 父主题： GaussDB (DWS)性能调优

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系统调优 数据库系统参数调优 SMP并行执行 配置LLVM 父主题： GaussDB(DWS)性能调优

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SQL调优 SQL查询执行流程 SQL执行计划 执行计划算子 SQL调优流程 更新统计信息 审视和修改表定义 SQL调优进阶 优化器参数调整 使用Plan Hint进行调优 例行维护表 例行重建索引 SQL语句出错自动重试 query_band负载识别 父主题： GaussDB(DWS)性能调优

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通过调整模型参数对异常告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，导致预测的数据不够准确，出现误告警，可以通过调整模型参数，对生成的异常告警进行调优。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 调优配置方法 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。

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MySQ L实例 参数调优建议 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明，更多参数详细说明，请参见MySQL官网。 通过控制台界面修改Flexus云数据库RDS参数值，请参见修改FlexusRDS for MySQL实例参数。 修改敏感参数

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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：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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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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SQL调优进阶 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 SQL语句改写规则 优化器参数调整 父主题： SQL调优

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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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SQL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排除剪枝干扰

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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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tuning”：先进行子图调优，再进行算子调优。 推荐先进行子图调优，再进行算子调优，因为先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优时，会基于这个最终shape去做算子调优。如果优先算子调优，这时调优的算子shape不是最终切分

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SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan

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