基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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设置这个参数，还要考虑 GaussDB (DWS)的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB(DWS)分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。

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参数说明：优化器估计游标获取行数在总行数中的占比。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1

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性能优化类 MRS 集群是否支持重装系统？ MRS集群是否支持切换操作系统？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何关闭防火墙服务？

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优化查询性能概述 性能调优是数据库应用开发和迁移过程中的关键步骤，在整个项目实施过程中占据很大的份量。通过性能调优可以提高数据库的资源利用率，降低业务成本，还可以大大降低应用系统的运行风险，提高系统稳定性，给客户带来更大的价值。 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU

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设置这个参数，还要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 该参

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit 参数说明：根据生成的FROM列表的项数来判断优化器是否将把子查询合并到上层查询，如果FROM列表项个数小

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设置这个参数，还要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 该参

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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API 客户端采用批量数据的写入方式，每次批量写入的数据建议在1~10MB之间。 3 随机生成_id 如果采用指定_id的写入方式，数据写入时会先触发一次查询操作，进而影响数据写入性能。对于不需要通过_id检索数据的场景，建议使用随机生成的_id。 4 设置合适的分片数 分片数建议设置

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cache.size”设置为更大的值。具体操作请参见参数配置，修改参数配置后一定要重启集群使参数生效。 4 提前Forcemerge，减小需要扫描的Segments数 对于定期滚动后的只读索引，可以定期执行forcemerge，将小的Segments合并为大的Segments，并将标记

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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effective_cache_size 参数说明：设置优化器在一次单一的查询中可用的磁盘缓冲区的有效大小。 设置这个参数，要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区，还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目，因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB实际运行时分配的共享内存大小没有影响，它

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默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit 参数说明：根据生成的FROM列表的项数来判断优化器是否将把子查询合并到上层查询，如果FROM列表项个数小

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聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

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需要广播的表是分区表，新建表且文件类型为非Parquet文件类型。 需要广播的表是分区表，更新表数据后。 参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任务会出现超时异常，而这个时候被广播的表的broa

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快速入门增加子网不一致的注意事项。 2022-01-21 第九次正式发布。 优化快速入门章节。 2021-12-01 第八次正式发布。 优化快速入门章节。 2021-07-16 第七次正式发布。 细化Navicat的版本号。 2021-05-13 第六次正式发布。 修改步骤四：连接DDM逻辑库，JDBC

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