分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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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，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，

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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filesort，如果有，说明该语句用到了临时表或临时文件，数据量大的情况下，会导致磁盘占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区自动扩展 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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CPU使用率高问题排查与优化 内存使用超限风险与优化 表空间膨胀问题 GaussDB (for MySQL)只读节点磁盘占用远超主节点 冷热数据问题导致SQL执行速度慢 复杂查询造成磁盘满 业务死锁导致响应变慢 GaussDB(for MySQL)实例CPU升高定位思路 大并发慢查询导致CPU资源耗尽问题

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查询分子优化作业详情 功能介绍 查询分子优化作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/optimization/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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filesort，如果有，说明该语句用到了临时表或临时文件，数据量大的情况下，会导致磁盘占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。

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区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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如果是RDS for MySQL Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。 您还可以订阅实例

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当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题： 大容量数据库

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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如果是RDS for MySQL Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 查询数据库慢SQL和Top SQL，分析数据量大，行数多，响应时间长的SQL语句，并进行优化。 您还可以订阅实例

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修复全量日志中记录scan_row不准确问题。 2.0.28.18 表6 2.0.28.18版本说明 日期 特性描述 2023-05-17 修复对含有大的JSON列的排序报超过排序内存问题。 2.0.28.17 表7 2.0.28.17版本说明 日期 特性描述 2023-04-02 修复prepare

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资源。 不建议在显示事务中使用join语句，为保证事务内数据可见性，可能无法使用最优join执行计划。 Union SQL调优建议 不建议大表间进行union（不包含union all）操作，避免去重时超出临时表限制。 不建议union中使用order by 和group by。

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Cache中按桶一个一个读取小表内容，然后与大表做匹配直接得到结果并输出。 Join顺序优化 当有3张及以上的表进行Join时，选择不同的Join顺序，执行时间存在较大差异。使用恰当的Join顺序可以有效缩短任务执行时间。 Join顺序原则： Join出来结果较小的组合，例如表数据量小或两张表Join后产生结果较少，优先执行。

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DDL操作重建表空间时，如果表特别大，创建索引排序时产生的临时文件也会特别大。RDS MySQL 5.6和5.7不支持即时增加字段，很多DDL是通过创建新表实现的，DDL执行结束再删除旧表，DDL过程中会同时存在两份表。 解决方案 可以查看执行计划，确认是否包含Using Temporary 。 大表DDL

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