Redis的各项监控指标。 3.设置数据分区实践 GaussDB 数据库支持的分区表为范围分区表，列表分区表，哈希分区表。分区表和普通表相比具有如改善查询性能、增强可用性、便于维护、均衡I/O等优势。 普通表若要转成分区表，需要新建分区表，然后把普通表中的数据导入到新建的分区表中。因此在初始设计表时，请根据业务提前规划是否使用分区表。

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优化数据库语句方法 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。 数据库和集合的创建

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分区剪枝 分区剪枝是GaussDB提供的一种分区表查询优化技术，数据库SQL引擎会根据查询条件，只扫描特定的部分分区。分区剪枝是自动触发的，当分区表查询条件符合剪枝场景时，会自动触发分区剪枝。根据剪枝阶段的不同，分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝，静态剪枝在优化器阶段进行，在生成计划

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分区剪枝 分区剪枝是GaussDB提供的一种分区表查询优化技术，数据库SQL引擎会根据查询条件，只扫描特定的部分分区。分区剪枝是自动触发的，当分区表查询条件符合剪枝场景时，会自动触发分区剪枝。根据剪枝阶段的不同，分区剪枝分为静态剪枝和动态剪枝，静态剪枝在优化器阶段进行，在生成计划

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分区级MDL锁：在MySQL社区版中，分区表的数据访问操作（DML）和分区维护操作（DDL）会互相阻塞，这意味着分区维护只能在业务低峰期进行。本版本实现了分区级别的MDL锁，使得分区表的锁粒度从表级降低到了分区级，不同分区上的DML和特定DDL（如增加和删除分区）在MDL锁上不会相互阻塞，从而大大提升分区间操作的并发性。

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分区级MDL锁：在MySQL社区版中，分区表的数据访问操作（DML）和分区维护操作（DDL）会互相阻塞，这意味着分区维护只能在业务低峰期进行。本版本实现了分区级别的MDL锁，使得分区表的锁粒度从表级降低到了分区级，不同分区上的DML和特定DDL（如增加和删除分区）在MDL锁上不会相互阻塞，从而大大提升分区间操作的并发性。

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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ty 控制优化器是否使用直方图计算整型常量的选择率。 partition_page_estimation 控制分区表页面是否通过剪枝结果进行页面估算优化，只包括分区表和local索引页面，不包括全局索引页面。估算公式为： 估算后页面 = 分区表总页面 * （剪枝后分区数 / 总分区数）。

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ty 控制优化器是否使用直方图计算整型常量的选择率。 partition_page_estimation 控制分区表页面是否通过剪枝结果进行页面估算优化，只包括分区表和local索引页面，不包括全局索引页面。估算公式为： 估算后页面 = 分区表总页面 * （剪枝后分区数 / 总分区数）。

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选和过滤条件，基本可以确认是由于慢SQL的计划没有走分区剪枝，导致了全表扫描，对于185亿条数据量的表，全表扫描性能会很差。 处理方法 在慢SQL的过滤条件中增加分区筛选条件，避免走全表扫描。 优化后的SQL和执行计划如下，性能从十几分钟，优化到了12秒左右，性能有明显提升。 1

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句扫描分区表所有数据。 查询pg_proc发现此处的to_date和to_char均为stable类型的函数，根据数据库对函数行为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。根据语意将原SQL等价改写为：

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不支持同步的分区表相关操作请参见表3。 表3 不支持同步的分区表相关操作 DDL名称 SQL样例 分析表分区 ALTER TABLE {db}.tp ANALYZE PARTITION p0; 检查表分区 ALTER TABLE {db}.tp CHECK PARTITION p0;

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个一级分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的oid列。 示例1：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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分区（分区子表、子分区） 分区表中实际保存数据的表，对应的entry通常保存在pg_partition中，各个子分区的parentid作为外键关联其分区母表在pg_class表中的OID列。 示例：t1_hash为一个分区表： gaussdb=# CREATE TABLE t1_hash

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更新表。 集中式分区表支持指定分区delete和update 集中式分区表支持指定分区（一级分区表指定一级分区，二级分区表指定二级分区）delete和update，性能上等同于非分区表相同数据量delete/update性能，包含点对点删除和批量删除场景。指定分区后计划不能选择全局索引扫描。

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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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JAVA 2000 2.4.7 - sql语句最大采集字节数 表2 Mysql数据库指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 数据库连接（connection，以数据库为维度统计sql调用详情。） db 数据库 数据库名称 - ENUM LAST createdCount

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updated in current version 如何调整分布列 7 分区管理 增加或删除分区 重命名分区 查询某个分区的数据 创建和管理分区表 8 查询某个分区的行数 合并两个分区 ALTER TABLE PARTITION 9 调用存储过程 CALL 10 创建表 create table

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数据库参数sql_mode的一致性检查 源数据库和目标数据库的sql_mode参数一致性检查，若不一致，可能会导致迁移失败，建议将参数变为一致。 不通过原因 源数据库和目标数据库的sql_mode参数不一致。 处理建议 修改源数据库或者目标数据库的sql_mode参数，使其保持一致。

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压到Me

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