云服务性能优化介绍 缓存性能优化 消息队列性能优化 Serverless性能优化 数据库性能优化 人工智能性能优化 大数据性能优化 父主题： 性能效率支柱

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消息队列性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和指标来说明如何针对消息队列的使用进行性能优化。 Kafka性能优化 RabbitMQ性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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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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is或MySql应用，为您提供此应用的最优性能体验，性能收益见表1。 表1 性能收益 应用 默认安装应用版本 性能收益（相对于不加速） 说明 Nginx 1.21.5 HTTP/HTTPS小包场景：40% 大包场景：15% 性能收益包含应用配置和OS配置收益。 MySQL 8.0

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配置和修改 GaussDB (for MySQL)读写内网地址 操作场景 用户从线下或者其他云迁移到云数据库GaussDB(for MySQL)后要面对更改IP的问题，为减少客户业务更改，降低迁移难度。提供规划与更改内网IP方式，降低客户迁移成本。 约束限制 开启读写分离功能后，不允许修改读写内网地址。

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GaussDB(for MySQL)新增修改读写分离端口号。 GaussDB(for MySQL)新增修改读写分离端口号。 商用 修改读写分离端口号 6 GaussDB(for MySQL) Proxy支持修改和删除内网 域名 。 GaussDB(for MySQL) Proxy支持修改和删除内网域名。

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该场景下，SQL语句一般比较简单，执行效率也高，数据库侧优化余地小，需要从业务源头优化。 解决方案： 单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下。例如：1U、2U、4U，建议升级实例CPU规格。 优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。

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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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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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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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Connector/J驱动。 优化读写分离中的事务拆分功能，事务中连接未发生事务更新时可根据读写分离权重决定路由到主实例或只读实例。 3.0.8 新增功能 新增支持ROW表达式的路由计算。 新增支持表级回收站能力。 新增支持METADATA备份恢复能力。 修复问题 优化DDM MetaDb链接池。

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使用Hint语法实现GaussDB(for MySQL)读写分离 在读写分离权重分配体系之外，Hint可以作为另外一种SQL补充语法来指定相关SQL到主节点或只读节点执行。 本章节介绍如何使用Hint语法将读写请求路由到主节点或只读节点。 注意事项 Hint注释仅作为路由建议，非

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主节点 只读节点 可用区 展示GaussDB(for MySQL)实例对应节点所在的可用区。 读写内网地址 展示GaussDB(for MySQL)实例对应节点的读写内网地址。 故障倒换优先级 展示GaussDB(for MySQL)实例对应节点的故障倒换优先级。 监控指标 包含以下

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低的查询，再优化查询效率低的语句。 查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。 查询RDS for MySQL日志，请参见查询慢SQL。 查看实例的CPU使用率指标，协助定位问题。 请参见查看性能指标。 创建只

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读写模式 独享型实例测试列表 表1 读写模式测试数据（X86架构多AZ场景） 模型 表数量 表数据量 线程 规格 TPS QPS 读写模式 25 250000 64 2c8g 1708.43 34168.62 64 2c16g 1645.88 32917.69 128 4c16g

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读写模式 独享型实例测试列表 表1 读写模式测试数据（X86架构多AZ场景） 模型 表数量 表数据量 线程 规格 TPS QPS 读写模式 25 250000 64 2c8g 1708.43 34168.62 64 2c16g 1645.88 32917.69 128 4c16g

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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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