-
大容量数据库
![]()
-
大容量数据库
![]()
-
大容量数据库
![]()
-
数据库性能优化
![]()
数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，
来自：帮助中心 -
优化数据库语句方法
![]()
优化数据库语句方法 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议。 数据库和集合的创建
来自：帮助中心 -
大规格实例优化
![]()
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
来自：帮助中心 -
大容量数据库
![]()
-
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。
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
Hive Join数据优化
![]()
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。
来自：帮助中心 -
Hive Join数据优化
![]()
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。
来自：帮助中心 -
大数据性能优化
![]()
-
数据分区查找优化
![]()
分区扫描，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
来自：帮助中心 -
数据分区查找优化
![]()
分区扫描，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
来自：帮助中心 -
业务体验优化数据规划
![]()
-
数据分区查找优化
![]()
分区扫描。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
来自：帮助中心 -
Hive ORC数据存储优化
![]()
Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。
来自：帮助中心 -
数据分区查找优化
![]()
分区扫描。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
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
