PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，具体字段信息如表1所示，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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INSTANCE_TIME字段 名称 类型 描述 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议E CS 绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github.com/akopytov/sysbench。

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INSTANCE_TIME 提供当前集群节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。

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PV_INSTANCE_TIME视图用于统计进程的运行时间信息及各执行阶段所消耗时间，单位为微秒。 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME 提供当前数据库节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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线程标识+线程启动时间。 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 会话类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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Mongo数据库提供统一访问接口，应用程序可基于PyMongo进行数据操作，PyMongo支持SSL连接，PyMongo内部通过连接池的方式支持多线程应用。 PyMongo的安装方式官方指南。 父主题： 基于Python连接实例

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4，启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s，与社区单线程相比速度提升了3.79倍。 图3 多线程创建索引 假设要修改主键索引，虽然指定了多线程，但是会收到一个告警，实际上只能通过单线程建索引。 图4 修改主键索引

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4，启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s，与社区单线程相比速度提升了3.79倍。 图3 多线程创建索引 假设要修改主键索引，虽然指定了多线程，但是会收到一个告警，实际上只能通过单线程建索引。 图4 修改主键索引 父主题： DDL优化

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github.com/akopytov/sysbench。

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统计进程的运行时间信息及各执行阶段所消耗时间，单位为微秒。 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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线程标识+线程启动时间。 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 会话类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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carbontable1 = 1, 3, 9; 多线程模式查询指定段示例如下： CarbonSession.threadSet ("carbon.input.segments.default.carbon_table_MulTI_THread", "1,3"); 在多线程环境中使用CarbonSession

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ecpg当前不支持CONTEXT申请、使用、释放操作，ecpg有独立的内存管理机制。多线程模式下，ecpg在每个线程中独立地建立连接、执行SQL语句以及相关资源的释放。这一使用方式与Pro*C多线程程模式下每个线程各自进行CONTEXT相关申请与释放的处理逻辑一致。 目前ecpg不支持EXEC

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+GPU同集群混部，支持推理流量多种分发策略，配合升腾算子开发，成本降低30%，性能提升50%。 支持鲲鹏容器：面向鲲鹏硬件优化容器平台；多核优势，契合整形批处理计算，价格持平情况，性能最大可提升40%。 支持SDI硬件卸载：节点各类Agent由硬件承载，用户节点资源利用率提升30%。

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ecpg当前不支持CONTEXT申请、使用、释放操作，ecpg有独立的内存管理机制。多线程模式下，ecpg在每个线程中独立地建立连接、执行SQL语句以及相关资源的释放。这一使用方式与Pro*C多线程程模式下每个线程各自进行CONTEXT相关申请与释放的处理逻辑一致。 目前ecpg不支持EXEC

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性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景

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ecpg当前不支持CONTEXT申请、使用、释放操作，ecpg有独立的内存管理机制。多线程模式下，ecpg在每个线程中独立地建立连接、执行SQL语句以及相关资源的释放。这一使用方式与Pro*C多线程程模式下每个线程各自进行CONTEXT相关申请与释放的处理逻辑一致。 目前ecpg不支持EXEC

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