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。

 
 

    易语言查询mysql效率低 更多内容
  • 流程效率

    流程效率 为了清晰展示企业内审批流程的使用情况及审批效率,提供流程效率板块。点击【流程效率】进入审批数据统计界面,可以查看我管理的和个人名下的已处理和待处理的数据量,平均耗时统计。 当前流程效率模块处于灰度试用阶段,加入灰度白名单的租户,可以看到该模块。(如需试用该功能,可联系企业对应运营人员开通)

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  • 分析查询效率异常降低的问题

    机负载过大导致查询低效。此外,还可能是由于执行计划比较低效,但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查重复相同查询语句的执行效率查询效率的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在内存中,这可能是由于内存资源紧张,缓存信息被其他查询处理覆盖。 重复执行相同的查询语句,如果后续执

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  • 使用Hive CBO功能优化查询效率

    使用Hive CBO功能优化查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令,进入客

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  • 建立Hive表分区提升查询效率

    建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时,一般会扫描整个表内容,会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时,可根据业务需求及其查询维度,建立合理的表分区,从而提高查询效率。 操作步骤 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“节点管理

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  • 性能效率支柱

    性能效率支柱 性能效率支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍

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  • 分析查询效率异常降低的问题

    主机负载过大导致查询低效。此外,还可能是执行计划比较低效,但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查相同查询语句重复执行的效率查询效率的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在内存中,这可能是由于内存资源紧张,缓存信息被其他查询处理覆盖。 重复执行相同的查询语句,如果后续执行

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  • 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低?

    大量数据文件,训练过程中读取数据效率? 当数据集存在较多数据文件(即海量小文件),数据存储在OBS中,训练过程需反复从OBS中读取文件,导致训练过程一直在等待文件读取,效率。 解决方法 建议将海量小文件,在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。

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  • 排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法

    ,通过审计日志查看SQL执行记录协助定位问题原因。 解决方法一 分析慢SQL日志以及CPU使用率指标来定位效率查询,再优化查询效率的语句。 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。

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  • 排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法

    ,通过审计日志查看SQL执行记录协助定位问题原因。 解决方法一 分析慢SQL日志以及CPU使用率指标来定位效率查询,再优化查询效率的语句。 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。

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  • 性能效率支柱简介

    性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性,性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的,实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段,这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设,也可用于指导性能调整和优化。

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  • 使用Hive CBO功能优化多表查询效率

    使用Hive CBO功能优化多表查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时,Hive支持开启CBO(Cost Based Optimization),系统会自动根据表的统计信息,例如数据量、文件数等,选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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  • 功能介绍

    云数据库 GaussDB (for MySQL)支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与C

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  • 配置HBase本地二级索引提升查询效率

    配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题: HBase企业级能力增强

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  • 配置HBase全局二级索引提升查询效率

    配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题: HBase企业级能力增强

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  • 配置HBase本地二级索引提升查询效率

    配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题: HBase企业级能力增强

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  • RDS for MySQL CPU升高定位思路

    QL导致CPU升高。 如果慢日志个数不多,但与CPU使用率基本一致,进一步查看行读取速率指标是否与CPU曲线吻合。 如果吻合,说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高:由于这些慢SQL查询执行效率,为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均IO高,因此在QPS并不高的情况

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  • 提高Kafka消息处理效率

    提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic,以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议:

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  • GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路

    QL导致CPU升高。 如果慢日志个数不多,但与CPU使用率基本一致,进一步查看行读取速率指标是否与CPU曲线吻合。 如果吻合,说明是少量慢SQL访问大量行数据导致CPU升高:由于这些慢SQL查询执行效率,为获得预期的结果需要访问大量的数据导致平均IO高,因此在QPS并不高的情况

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  • 开启HTTP/2提升通信效率

    开启HTTP/2提升通信效率 HTTP/2概述 HTTP/2即超文本传输协议 2.0,能通过二进制分帧提升网络通信效率,实现多路复用减少延迟。如果您需要保证HTTPS业务更加安全高效,可以在配置HTTPS监听器时,开启HTTP/2功能。 约束与限制 仅HTTPS监听器支持HTTP/2功能。

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  • 内存加速概述

    Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能,它可以让用户通过界面配置规则的形式,自动缓存MySQL的数据,加速MySQL的访问。 如下图图1所示,“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中,存在效率、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”,支持界面

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