问题现象 客户端往 GaussDB (DWS)写入数据较慢，客户端数据会有积压。 原因分析 如果通过单条INSERT INTO语句的方式单并发写数据入库，客户端很可能会出现瓶颈。INSERT是最简单的一种数据写入方式，适合数据写入量不大，并发度不高的场景。 处理方法 如果遇到写数据慢的问题，建议通过以下两种方式进行处理：

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RDS for MySQL是否支持多帐号 云数据库 RDS for MySQL支持多账号，用户可以自己使用授权命令给这些账号分配不同的权限以便控制访问不同的表。各个表之间相互独立。 多用户访问表不直接影响性能，多个会话并发访问会增加系统资源开销，请参考关系型数据库性能白皮书中各规格的连接数。

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DDS兼容MongoDB，具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时，DDS中的集群实例，可动态扩容和增加dds mongos和shard组件的性能规格和个数，性能及存储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 物联网（Internet

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批量写入Hudi表 引入Hudi包生成测试数据，参考使用Spark Shell创建Hudi表章节的2到4。 写入Hudi表，写入命令中加入参数：option("hoodie.datasource.write.operation", "bulk_insert")，指定写入方式为b

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Upsert数据写入 本章节主要介绍ClickHouse数据写入时数据去重写入功能的SQL基本语法和使用说明。 本章节仅适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 基本语法 方法一：使用INSERT VALUES方式进行数据写入。 UPSERT INTO [database_name.]table

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00 sec) 数据导入阶段会在一定程度上影响GaussDB(for MySQL)实例性能，请选择在业务低峰时间导入。 建议不要同时发起多个LOAD DATA请求。多个LOAD DATA同时进行，数据高并发写入，表锁竞争以及系统IO抢占会影响总体效率，可能会出现SQL事务超时现象，导致LOAD

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流式写入Hudi表 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能： 支持Kafka，DFS多种数据源接入

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写入和读写操作 关于写入和读写操作的命令： INSERT，可向表中插入一行或多行数据。 UPDATE，可修改表中现有数据。 DELETE，可删除表中现有数据。 COPY，导入数据。 INSERT和COPY是纯写入的操作。并发写入操作，需要等待，对同一个表的操作，当事务T1的INS

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来支持并发导入。 GDS是根据导入事务并发数来决定服务运行线程数的，也就是说即使启动GDS时设置了多线程，也并不会加速单个导入事务。未做过人为事务处理时，一条INSERT语句就是一个导入事务。 综上，多线程的使用场景如下： 多表并发导入时，采用多线程充分利用资源及提升并发导入效率。

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使用30个线程，每个线程创建3个client连接，即总共建立的90个连接并发写入和读取60,000,000次的数据，写入和读取key范围在[1, 60,000,000]内，同时写入和读取操作比例为1:1。基于key的给定范围，本次写入和读取总数据大小小于数据库集群的内存容量。 ./memtier_benchmark

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sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=<host> --mysql-port=<port> --mysql-user=<user> --mysql-password=<password> --mysql-db=sbtest --table_size=25000

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RDS for MySQL与GaussDB(for MySQL)的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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存表实时入库能力强，支持高并发更新，但是磁盘占用高，查询效率低；列存表数据压缩率高，AP查询性能好，但是不能很好的支持并发更新，并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题，需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB

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存表实时入库能力强，支持高并发更新，但是磁盘占用高，查询效率低；列存表数据压缩率高，AP查询性能好，但是不能很好的支持并发更新，并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题，需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB

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存表实时入库能力强，支持高并发更新，但是磁盘占用高，查询效率低；列存表数据压缩率高，AP查询性能好，但是不能很好的支持并发更新，并发入库存在严重的锁冲突。 为了解决上面的问题，需要在使用列存储格式尽量降低磁盘占用的同时，支持高并发的更新操作入库以及高性能的查询效率。GaussDB

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排队等待运行。 性能影响因素 根据迁移模型，可以看出 CDM 数据迁移的速率受源端读取速度、网络带宽、目的端写入性能、CDM集群和作业配置等因素影响。 表1 性能影响因素 影响因素 说明 业务相关因素 作业抽取并发数配置 创建CDM迁移作业时，支持设置该作业的抽取并发数。 该参数设置

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排队等待运行。 性能影响因素 根据迁移模型，可以看出CDM数据迁移的速率受源端读取速度、网络带宽、目的端写入性能、CDM集群和作业配置等因素影响。 表1 性能影响因素 影响因素 说明 业务相关因素 作业抽取并发数配置 创建CDM迁移作业时，支持设置该作业的抽取并发数。 该参数设置

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GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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认值“否”。 抽取并发数：设置同时执行的抽取任务数，适当的抽取并发数可以提升迁移效率，配置原则请参见性能调优。这里保持默认值“1”。 是否写入脏数据：如果需要将作业执行过程中处理失败的数据、或者被清洗过滤掉的数据写入OBS中，以便后面查看，可通过该参数配置，写入脏数据前需要在CD

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因此作业抽取并发数和集群最大抽取并发数参数设置为适当的值可以有效提升迁移速度。关于如何调整抽取并发数，详情请参考如何调整抽取并发数。 如何调整抽取并发数 集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，如表1所示。 表1 集群最大抽取并发数配置建议

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语句，并进行优化。 您还可以订阅实例健康日报来获取SQL及性能分析结果，包括慢SQL分析、全量SQL分析、性能 & 磁盘分析、性能指标趋势图，当发生风险点时及时收到诊断报告。 具体操作请参见诊断日报。 父主题： 常见性能问题

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