云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql调优参数 更多内容
  • 算子级调优

    算子级 算子级介绍 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 算子级介绍 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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  • SQL调优指南

    础。 Query执行流程 SQL执行计划介绍 优流程 更新统计信息 审视和修改表定义 典型SQL优点 经验总结:SQL语句改写规则 SQL关键参数调整 使用Plan Hint进行 检查隐式转换的性能问题 父主题: 性能

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  • 性能调优

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

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  • SQL调优指南

    SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行 检查隐式转换的性能问题 使用SQL PATCH进行 实际案例

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  • SQL调优指南

    SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行 检查隐式转换的性能问题 使用向量化执行引擎进行 父主题: 性能

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  • 语句下推调优

    )。在进行性能的时候,应尽量避免只能选择该策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 查看执行计划是否下推 执行计划是否下推可以依靠如下方法快速判断: 将GUC参数“enable_

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  • 语句下推调优

    。在进行性能的时候,应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景 在 GaussDB 优化器中如果想要支持语句下推需要将GUC参数enable_

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  • 数据倾斜调优

    数据倾斜 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题,它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求,导致单节点(倾斜节点)所存储或者计算的数据量远大于其他节点,所以会造成以下危害: 存储上的倾斜会严重限制系统容量,在系统容量不饱和的情况下,由于单节点倾斜的限制,使得整个系统容量无法继续增长。

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  • 数据倾斜调优

    数据倾斜 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题,它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求,导致单节点(倾斜节点)所存储或者计算的数据量远大于其他节点,所以会造成以下危害: 存储上的倾斜会严重限制系统容量,在系统容量不饱和的情况下,由于单节点倾斜的限制,使得整个系统容量无法继续增长。

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  • 子查询调优

    子查询 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询,这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰,尤其是在一些比较复杂的查询语句中,子查询有更完整、更独立的语义,会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解,因此得到了广泛的应用。 Gaus

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  • 子查询调优

    子查询 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询,这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰,尤其是在一些比较复杂的查询语句中,子查询有更完整、更独立的语义,会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解,因此得到了广泛的应用。 Gaus

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  • 实际调优案例

    案例:使用partial cluster key 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:使用DN Gather减少计划中的Stream节点 案例:调整I/O相关参数降低日志膨胀率 父主题: 性能

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  • 实际调优案例

    实际案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:调整分布键 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL排除剪枝干扰 案例:改写SQL消除in-clause 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:使用DN

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  • 实际调优案例

    实际案例 案例:选择合适的分布列 案例:建立合适的索引 案例:调整分布键 案例:调整GUC参数best_agg_plan 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL排除剪枝干扰 案例:改写SQL消除in-clause 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:使用DN

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  • 性能调优

    对于低任务量场景,调整抽取并发数是性能的最佳方式。 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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  • 实际调优案例

    实际案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改建分区表 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题: SQL指南

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  • 实际调优案例

    实际案例 案例:调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例:建立合适的索引 案例:增加JOIN列非空条件 案例:改建分区表 案例:改写SQL消除子查询 案例:改写SQL消除in-clause 父主题: SQL指南

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  • SQL调优指南

    SQL指南 优流程 更新统计信息 审视和修改表定义 SQL语句改写规则 典型SQL优点 使用Plan Hint进行 例行维护表 例行重建索引 SQL关键参数调整 配置SMP 查询最耗性能的SQL 分析作业是否被阻塞

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  • CarbonData调优思路

    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 数据加载性能与查询性能差异很大。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 算子级介绍 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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