服务器单核多核

PV

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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INSTANCE

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

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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功能介绍

行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数

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通用计算型

源而导致计算性能波动不稳定。能够支撑常规工作负载的云服务器，并能应付云服务器短时负载突增。通用计算型类别的专属计算集群分为：s3、s3_pro、s6、s6_pro、s7，可用于部署S3型云服务器、S6型云服务器、S7型服务器，提供更好性价比。专属计算集群规格表1 s3型专属计算集群规格

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PV

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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PV

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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GS

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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PV

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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PV

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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Spark client CLI介绍

定class、master、jar包以及入参。示例：执行jar包中的GroupByTest例子，入参为4个，指定集群运行模式是local单核运行。 ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.GroupByTest --master

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分区表对导入操作的性能影响

，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。 ARM服务器场景下为20%、30%，造成x86和ARM指向

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GS

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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GS

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

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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INSTANCE

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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PV

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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PV

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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规划集群与索引

类型性能基线节点数量计算方式示例写入节点对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。写入节点数=业务峰值时的流量/单节点的核数/单核写入性能基线*副本数业务峰值写入100MB/s，使用16u64g的节点，预计需要100/16/1*2

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PV

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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分区表对导入操作的性能影响

，这部分开销在最终数据导入上的具体性能损失和服务器CPU处理能力、表宽度、磁盘/内存的实际容量相关，通常可以粗略认为： x86服务器场景下一级分区表相比普通表的导入性能会略低10%以内，二级分区表比普通表略低20%以内。 ARM服务器场景下为20%、30%，造成x86和ARM指向

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