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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性能调优 排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法 RDS for MySQL性能调优-解决空间不足问题 RDS for MySQL性能调优-解决内存使用率高问题 RDS for MySQL性能调优-解决I/O高问题 RDS for MySQL慢SQL问题定位

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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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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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，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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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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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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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 使用向量化执行引擎进行调优 父主题： 性能调优

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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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）。在进行性能调优的时候，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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。在进行性能调优的时候，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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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 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： 性能调优

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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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数据倾斜调优 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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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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