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。

 
 

    sql数据库优化 分区 更多内容
  • 参考:作业分片维度

    支持按文件分片。 关系型数据库数据库 MySQL 支持按表字段分片。 仅当配置“按表分区抽取”时,按表分区分片。 云数据库 PostgreSQL 支持按表字段分片。 仅当配置“按表分区抽取”时,按表分区分片。 云数据库 SQL Server 支持按表字段分片。 仅当配置“按表分区抽取”时,按表分区分片。

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  • 案例:改写SQL排除剪枝干扰

    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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  • 概述

    具体数据库类型进行优化,相对通用数据库连接器来说,导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时,要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令,并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL 服务器

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  • 案例:改写SQL排除剪枝干扰

    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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  • Datasource表优化

    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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  • Datasource表优化

    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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  • 案例:改写SQL排除剪枝干扰

    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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  • 分区(Partition)

    分区Partition分区用于将数据划分成不同区间,逻辑上可以理解为将原始表划分成了多个子表。可以方便的按分区对数据进行管理。 Partition列可以指定一列或多列,分区列必须为KEY列。多列分区的使用方式在后面多列分区小结介绍。 不论分区列是什么类型,在写分区值时,都需要加双引号。

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  • 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能

    。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor 此配置为一个倍数因子,用于判定分区是否为数据倾斜分区。单个分区被判定为数据倾斜分区的条件为:当一个分区的数据大小超过除此分区外其他所有分区大小的中值与该配置的乘积,并且大小超过spark

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  • Loader数据导入导出概述

    具体数据库类型进行优化,相对通用数据库连接器来说,导出、导入速度更快。 使用mysql-fastpath-connector时,要求在NodeManager节点上有MySQL的mysqldump和mysqlimport命令,并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器

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  • 优化器

    优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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  • 分子优化

    约束,因为这样设置会使模型可探索的区间比较小,导致可能没有结果生成。如果分子较难优化优化后的分子数过少,建议可以适当放宽强约束的条件设置,比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化优化后的分子相似度较高,新颖性较低,建议可以适当收紧强约束的条件设置,比如相似度可以收紧到0

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  • 容量优化

    容量优化 在客户的运维工作中,为了保证业务可以持续运转不间断,需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况,识别出高负载资源时,可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标,例如CPU、内存、磁盘的使用率,如果当前配置过高,可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况,及时删除闲置的实例。

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  • 成本优化

    成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后,您可以确定成本偏高的原因,然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况,识别空闲资源,寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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  • 优化Selinux

    优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件,跳过该项配置。 执行以下命令,在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式,修改SELINUX=disabled。 修改完成后,按“

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  • 成本优化

    成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议?

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  • 数据优化

    数据优化 根据统计结果,双方可能会发现存在以下两个问题: 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡,负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据,多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成,接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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  • 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能

    。 true spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor 此配置为一个倍数因子,用于判定分区是否为数据倾斜分区。单个分区被判定为数据倾斜分区的条件为:当一个分区的数据大小超过除此分区外其他所有分区大小的中值与该配置的乘积,并且大小超过spark

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