优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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如何通过SQL优化来提升DDS性能 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议：

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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h分桶数，严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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优化Elasticsearch和OpenSearch集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能

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更多写入性能相关的介绍请参见Elasticsearch的官方介绍Near Real-Time Search。 图3 文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 优化方案 方案说明

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各个Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 优化方案 方案说明 通过routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定routing

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其他分桶。最终导致部分Task过重，运行很慢；其他Task过轻，运行很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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h分桶数，严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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Hive常用常用配置参数 参数入口 对于 MRS 3.x之前版本，登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称，选择“组件管理 > Hive > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 对于MRS 3.x之后版本，登录 FusionInsight Manager，选择“集群

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案例：设置cost_param对查询性能优化 cost_param参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 场景一：优化前 cost_param的bit0（set

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ro、Curl命令。 优化集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 集群在使用前，建议参考本实践进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 集群在使用前，建议参

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常用操作 登录eBackup 管理eBackup 服务器 管理用户 管理证书 配置系统时间&时区 配置浏览器 父主题： VMware备份

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常用示例 ecpg常用示例代码 #include <locale.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> exec sql whenever sqlerror sqlprint; exec sql include sqlca; int

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常用示例 ecpg常用示例代码 #include <locale.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> exec sql whenever sqlerror sqlprint; exec sql include sqlca; int

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常用示例 ecpg常用示例代码 #include <locale.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> exec sql whenever sqlerror sqlprint; exec sql include sqlca; int

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2个选择率的值相乘来得到hashjoin条件的选择率，导致行数估算不准确，查询性能较差。所以需要将cost_param的bit1为1时，选择最小的选择率作为总的选择率估算行数比较准确，查询性能较好，优化后的计划如下图所示： 父主题： 实际调优案例

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案例：设置cost_param对查询性能优化 cost_param参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 场景一：优化前 cost_param的bit0（set

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FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时，复用上次JSON item的解析结果，提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时，可通过在FlinkServer

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GaussDB (for MySQL)高性能参数模板 为了提升数据库性能，GaussDB(for MySQL)提供了高性能参数模板，您可以在购买实例时选择高性能参数模板。 本章节主要介绍高性能参数模板中的参数设置情况，以及高性能参数模板的性能提升情况。 高性能参数模板介绍 GaussDB(for

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Huawei LiteOS 官网：liteos.orgHuawei LiteOS 论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-729-1.htmlHuawei LiteOS 开源代码：(码云)https://gitee.com/LiteOS/LiteOS；（github）https://githu

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