by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为10+s；修改numeric为int类型之后，执行时间缩短为1.8s左右。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升IO性能；

查看更多 →

by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为10+s；修改numeric为int类型之后，执行时间缩短为1.8s左右。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升IO性能；

查看更多 →

个reduce的执行时间将极大影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后，只有个别节点有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用，需要增加reduce的个数以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个

查看更多 →

执行频率说明。例如设置调度周期为分，间隔时间数值设置为5，代表每5分钟执行一次调度。 调度首次执行时间 必填，首次执行时间不能早于当前时间，确保调度计划能够正常运行。 调度截止执行时间 非必填。截止执行时间不能早于首次执行时间，默认为空表示无限期。 上次调度数据时间 上一次的调度数据时间。 配置完后单击“保存”，定时调度计划制定成功。

查看更多 →

min_dn_time bigint 语句在所有DN上的最小执行时间，单位为毫秒。 max_dn_time bigint 语句在所有DN上的最大执行时间，单位为毫秒。 average_dn_time bigint 语句在所有DN上的平均执行时间，单位为毫秒。 dntime_skew_percent

查看更多 →

正在运行任务的开始时间，提供兼容性支持。 next_date timestamp without time zone 任务下次执行时间。 next_suc text 任务下次执行时间。 next_sec text 任务下次执行时间，提供兼容性支持。 total_time numeric 任务最近一次的执行时长。 broken

查看更多 →

历史记录说明 内容 内容说明 ID 工作流ID。 工作流 工作流名称。 执行结果 工作流执行结果。 成功 失败 已停止 执行中 停止中 执行时间 工作流的执行时间。 执行人 执行工作流的账号名称。 单击某个工作流ID，查看该工作流ID的执行详情。 父主题： 工作流管理

查看更多 →

min_dn_time bigint 语句在所有DN上的最小执行时间，单位ms。 max_dn_time bigint 语句在所有DN上的最大执行时间，单位ms。 average_dn_time bigint 语句在所有DN上的平均执行时间，单位ms。 dntime_skew_percent

查看更多 →

min_dn_time bigint 语句在所有DN上的最小执行时间，单位ms。 max_dn_time bigint 语句在所有DN上的最大执行时间，单位ms。 average_dn_time bigint 语句在所有DN上的平均执行时间，单位ms。 dntime_skew_percent

查看更多 →

by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为10+s；修改numeric为int类型之后，执行时间缩短为1.8s左右。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升IO性能；

查看更多 →

by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为10+s；修改numeric为int类型之后，执行时间缩短为1.8s左右。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升IO性能；

查看更多 →

以TPCH Q1为例，使用行执行引擎时，扫描算子的执行时间为405210ms，聚集操作的执行时间为2618964ms；而转换为向量化执行引擎后，扫描算子（SeqScan + VectorAdapter）的执行时间为470840ms，聚集操作的执行时间为212384ms，所以查询能够获得性能提升。

查看更多 →

个reduce的执行时间将极大影响这个job的运行时间。因此需要将reduce个数减少。 所有的map运行完后，只有个别节点有reduce在运行。这时候集群资源没有得到充分利用，需要增加reduce的个数以便每个节点都有任务处理。 原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个

查看更多 →

by、group by和distinct后的字段。 优化前 列存分区表orders表定义如下： 执行SQL语句查询没有建立索引情况下的执行计划，发现执行时间为48毫秒。 1 EXPLAIN PERFORMANCE SELECT * FROM orders WHERE o_custkey = '1106459';

查看更多 →

orders_no_pck WHERE o_orderkey = '13095143' ORDER BY o_orderdate; 由下图可知执行时间为48毫秒，查看Datanode Information发现filter时间为19毫秒，CUNone比例为0。 优化后 创建的列存表orders_pck。表定义如下：

查看更多 →

数据源_任务执行时间.tar.gz”。 “LocalHDFS”：表示备份文件保存在当前集群的HDFS目录。 选择此参数值，还需要配置以下参数： “源端路径”：表示备份文件在HDFS中保存的完整路径。例如“备份路径/备份任务名_任务创建时间/版本号_数据源_任务执行时间.tar.gz”。

查看更多 →

在使用INSERT INTO … SELECT语句插入大量数据且有多行重复值时，因索引需多次对比而导致执行时间过长。使用此HINT对子计划的结果进行物化，暂存查询记录，减少索引比较次数，缩短语句执行时间。 语法格式 material_subplan 示例 建表并插入数据： create table

查看更多 →

数据源_任务执行时间.tar.gz”。 “LocalHDFS”：表示备份文件保存在当前集群的HDFS目录。 选择此参数值，还需要配置以下参数： “源端路径”：表示备份文件在HDFS中保存的完整路径。例如“备份路径/备份任务名_任务创建时间/版本号_数据源_任务执行时间.tar.gz”。

查看更多 →

支持根据最大执行时间范围查找日志。 单位：ms。 min_cost_time Integer 否 支持根据最小执行时间范围查找日志。 单位：ms。 请求示例 查询某个时间段的数据库查询类语句的慢日志，每次查询的日志条数为100条，可以通过关键字搜索日志全文，可以根据最大执行时间100m

查看更多 →

业，满足执行时间达到1200秒且内存使用达到2000MB时，或者执行时间达到2400秒时，都会触发规则终止作业。 同一组异常规则中的多个规则以“且”的关系生效，例如：同时设置执行时间elapsedtime=1000，内存大小memsize=500。表示一个作业，执行时间达到100

查看更多 →

简单查询和复杂查询 GaussDB (DWS)提供了精细化的资源管理功能，在查询进行负载管理前，根据查询预期执行时间和资源消耗，将查询划分为执行时间长、资源消耗多的复杂查询和执行时间短、资源消耗少的简单查询。简单查询和复杂查询的划分和资源消耗相关，因此根据估算内存对查询进行划分： 简单查询：估算内存小于32MB。

查看更多 →