浅谈数据库查询优化的几种思路 _实例的连接数满导致实例连接失败，如何处理？-华为云

实例的连接数满导致实例连接失败，如何处理？

点之间的连接数。对于单节点实例，一般指客户端同单节点之间的连接数。当DDS实例的连接数已满时，新发起的连接请求将无法被响应，从而导致实例连接失败。问题现象以下为常见的几种报错情况：使用Mongo Shell连接实例时，出现如下提示，表示当前连接池的连接数已满。图1 提示信息

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查询性能优化

通过_routing减少检索扫描的分片数在数据入库时指定routing值，将数据路由到某个特定的分片，查询时通过该routing值将请求转发到某个特定的分片，而不是相关索引的所有分片，进而提升集群整体的吞吐能力。 Elasticsearch 7.x版本中，设置命令如下：指定routing值插入数据

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优化查询性能概述

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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基因查询优化器

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

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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基因查询优化器

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

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

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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查询分子优化任务

分子ADMET属性值列表 similarity Number 分子与初始分子的相似度 num_fulfilled_weak_constraints Integer 分子所满足的弱约束数量 score Number 分子的打分表8 MoleculeConstraint 参数参数类型描述

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基因查询优化器

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

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

hold变量提供了更精细的控制GEQO的方法。 geqo_threshold 参数说明：如果执行语句的数量超过设计的FROM的项数，则会使用基因查询优化来执行查询。对于简单的查询，通常用详尽搜索方法，当涉及多个表的查询的时候，用GEQO可以更好的管理查询。一个FULL OUTER

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GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路

单纯的QPS高导致CPU使用率过高，往往出现在实例规格较小的情况下，建议升级实例CPU规格。优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。使用数据库代理+只读节点架构，实现读写

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RDS for MySQL CPU升高定位思路

现在实例规格较小的情况下。例如：1U、2U、4U，建议升级实例CPU规格。优化慢查询，优化方法参照场景1 慢查询导致CPU升高的解决方案。若优化慢查询后效果不明显，建议升级实例CPU规格。对于数据量大的表，建议通过分库分表减小单次查询访问的数据量。使用数据库代理+只读实例架

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优化数据库语句方法

索引。如果查询结果需要排序，尽量控制结果集的数量。涉及多个字段的索引时，尽量将用于精确匹配的字段放在索引的前面。如果查询条件中的键值顺序和复合索引中的创建顺序不一致，DDS会自动优化为查询跟索引顺序一致。修改操作通过操作符对文档进行修改，通常可以获得更好的性能。该方式不

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采样方式有几种？

图1 蒙特卡洛采样拉丁超立方采样拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。图2 拉丁超立方采样

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步骤6：优化导入数据的查询性能

步骤6：优化导入数据的查询性能在数据导入完成后，执行ANALYZE语句生成表统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。如果导入过程中，进行了大量的更新或删除行时，应运行VACUUM FULL命令，然后运行ANALYZE命令。大量的更新和删除操作，

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查询优化操作符

查询优化操作符本章节主要介绍Teradata查询优化操作符的迁移语法。迁移语法决定了关键字/特性的迁移方式。可以使用inToExists参数来配置从IN/NOT IN的到EXISTS/NOT EXISTS的迁移行为。该参数的值默认为FALSE。要使用查询优化功能，需将该参数值设为TRUE。

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分区表查询优化

分区表查询优化本小节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。分区剪枝分区索引父主题：分区表

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分区表查询优化

分区表查询优化本小节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。分区剪枝分区算子执行优化分区索引父主题：分区表

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分区表查询优化

分区表查询优化本节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。分区剪枝分区算子执行优化分区索引分区表统计信息父主题：分区表

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