大规格实例优化 当网格内实例规模持续增大时，会引起Istio控制面组件Istiod和数据面组件Envoy的内存飙升问题。在购买网格时，可以为网格启用Mantis插件来解决此问题。 大规格实例优化特性仅在“华东-上海一”区域开放。 Mantis插件介绍 Mantis致力于解决由网格

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参数说明：控制GEQO在规划时间和规划质量之间的平衡。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，1～10 默认值：5 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 geqo_effort实际上并没有直接作用，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如有需求，可以手动设置其他相关参数。

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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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是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 默认值：5 geqo_pool_size 参数说明：控制GEQO使用池的大小，也就是基因全体中的个体数量。

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是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 默认值：5 geqo_pool_size 参数说明：控制GEQO使用池的大小，也就是基因全体中的个体数量。

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ents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，并将标记为“deleted”状态的索引彻底删除，提升查询效率。 Elasticsearch 7.x版本中，配置示例如下： //假设配置索引forcemerge后segments数量为10个。

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是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 默认值：5 geqo_pool_size 参数说明：控制GEQO使用池的大小，也就是基因全体中的个体数量。

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查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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参数说明：控制GEQO在规划时间和规划质量之间的平衡。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，1～10 默认值：5 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 geqo_effort实际上并没有直接作用，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如有需求，可以手动设置其他相关参数。

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是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 默认值：5 geqo_pool_size 参数说明：控制GEQO使用池的大小，也就是基因全体中的个体数量。

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geqo_effort实际上并没有直接执行任何操作，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 设置方式：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。 设置建议：无 geqo_pool_size

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geqo_effort实际上并没有直接执行任何操作，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 比默认值大的数值增加了查询规划的时间，但是也增加了选中有效查询的几率。 取值范围：整型，1～10。 默认值：5 geqo_pool_size 参数说明：控制GEQO使用池的大小，也就是基因全体中的个体数量。

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内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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大查询隔离 背景信息 操作步骤 父主题： 集群增强特性

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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 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 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 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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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 分区索引 分区表统计信息 父主题： 分区表

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最大内存。如果IN后面的list非常大，使用的内存会超过定义的最大内存，会使得Range scan失效，从而引发查询的性能下降。如果想解决该问题，可以调大允许使用的最大内存，但是该内存是session级别的，也就是说每个session进行该查询都会占用同样的内存，所以容易引发用户

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该场景下，SQL语句一般比较简单，执行效率也高，数据库侧优化余地小，需要从业务源头优化。 解决方案： 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。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。

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