Cache IO Stats Cache IO Stats包含User table IO activity部分和User index IO activity部分，两部分表格列名称及描述如表1、表2所示。 User table IO activity 表1 User table IO

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Cache IO Stats Cache IO Stats包含User table IO activity部分和User index IOactivity部分，两部分表格列名称及描述如下所示。 User table IO activity 表1 User table IO activity表格字段

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Cache IO Stats Cache IO Stats包含User table IO activity部分和User index IO activity部分，两部分表格列名称及描述如下所示。 User table IO activity 表1 User table IO activity表格字段

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Cache IO Stats Cache IO Stats包含User table IO activity部分和User index IOactivity部分，两部分表格列名称及描述如下所示。 User table IO activity 表1 User table IO activity表格字段

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IO Profile IO Profile指标名称及描述如下表所示。 表1 IO Profile指标表主要内容 指标名称 描述 Database requests Database I/O次数。 Database (MB) Database I/O数据量。 Database (blocks)

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Cache IO Stats Cache IO Stats包含User table IO activity部分和User index IO activity部分，两部分表格列名称及描述如下所示。 User table IO activity 表1 User table IO activity表格字段

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IO Profile IO Profile指标名称及描述如表1 IO Profile指标表主要内容所示。 表1 IO Profile指标表主要内容 指标名称 描述 Database requests Database IO次数。 Database (MB) Database IO数据量。

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Cache IO Stats Cache IO Stats包含User table IO activity部分和User index IOactivity部分，两部分表格列名称及描述如表1、表2所示。 User table IO activity 表1 User table IO activity表格字段

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Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延1-3ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 父主题：

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商品描述 超高IO型块存储-36TiB档 超高IO 17TiB 适用于较低容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-72TiB档 超高IO 34TiB 适用于中等容量的超高IO云硬盘部署场景 超高IO型块存储-108TiB档 超高IO 51TiB 适用于较大容量的超高IO云硬盘部署场景

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存储起购容量 商品描述 高IO型块存储-36TiB档 高IO 36TiB 适用于较低容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-72TiB档 高IO 72TiB 适用于中等容量的高IO云硬盘部署场景 高IO型块存储-108TiB档 高IO 108TiB 适用于较大容量的高IO云硬盘部署场景

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降低IO的处理方案 问题现象 在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题较多，其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 确定IO瓶颈&识别高IO的语句 通过以

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PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供集群所有CN和DN节点上当前数据库所有行存表的IO统计数据。除在每一行前面增加name类型的nodename字段外，其余字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考表1。

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GLOBAL_ROW_TABLE_IO_STAT GLOBAL_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供当前数据库所有行存表的IO统计数据。其字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考表1。各统计字段为所有节点对应字段之和。 表1

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LOCAL_IO_WAIT_INFO 显示当前节点I/O管控的实时统计信息，如表1所示。 表1 LOCAL_IO_WAIT_INFO字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 device_name text 节点挂载的数据磁盘名称。 read_per_second

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GLOBAL_IO_WAIT_INFO 显示所有节点I/O管控的实时统计信息，如表1所示。 表1 GLOBAL_IO_WAIT_INFO字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 device_name text 节点挂载的数据磁盘名称。 read_per_second

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GLOBAL_ROW_TABLE_IO_STAT GLOBAL_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供当前数据库所有行存表的IO统计数据。其字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考表1。各统计字段为所有节点对应字段之和。 表1

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GS_ROW_TABLE_IO_STAT GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图显示当前数据库中所有行存表在当前节点上的IO情况。各统计字段为实例启动以来的累计值。 表1 GS_ROW_TABLE_IO_STAT字段 名称 类型 描述 schemaname name 表的命名空间。

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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 磁盘名 产生告警的磁盘名。 对系统的影响 如果IO持续飙高，会对业务操作产生影响导致业务受损，具体可能会产生如下影响： 系统性能下降：卡IO会导致系统I/O性能下降，从而影响系统的响应速度和吞吐量。这可能会导致客户的业务运行变慢（例如

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PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供集群所有CN和DN节点上当前数据库所有行存表的IO统计数据。除在每一行前面增加name类型的nodename字段外，其余字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，具体的字段请参考表1。

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PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT PGXC_ROW_TABLE_IO_STAT视图提供集群所有CN和DN节点上当前数据库所有行存表的IO统计数据。除在每一行前面增加name类型的nodename字段外，其余字段的名称、类型和顺序与GS_ROW_TABLE_IO_STAT视图相同，

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