性能调优概述 数据库性能调优是指通过优化数据库系统的配置及SQL查询，以提高数据库性能和效率的过程。目的为消除性能瓶颈、减少响应时间、提高系统吞吐量和资源利用率，降低业务成本，从而提高系统稳定性，给用户带来更大的价值。 本章通过性能诊断、系统调优及SQL调优及常见SQL调优案例等

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发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 图6 最终调优计划 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例

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ClickHouse调优思路 ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构

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Websphere常用调配 部署调优配置 Web容器传输链 进入WAS控制台，依次进入页面：“应用程序 服务器 > server2 > Web 容器传输链” 图1 部署调优配置1 修改以上各资源的相关参数，可以默认参数基础上，将连接数和超时时间扩大10倍： 图2 部署调优配置2 线程池最大大小扩大10倍

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current 如果pids.current接近pids.max，那么需要对cgroup参数进行调优，调优步骤请参考调优cgroup参数。 否则，请提交工单联系技术支持处理。 相关命令 调优pid_max、threads-max参数 由于不同操作系统发行版默认参数不一致，执行以下命令，查询当前配置参数。

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Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 Spark Core内存调优 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能

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Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

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Ranger性能调优 操作场景 Ranger给各组件提供权限策略，当使用Ranger的服务增多，需要调整Ranger的规格。 本章节仅适用 MRS 3.2.0及之后版本。 内存参数配置 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > Ranger > 配置

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ClickHouse参数调优实践 表1 ClickHouse参数调优汇总 参数名 参数描述 默认值 建议值 是否需要重启生效 max_memory_usage_for_all_queries 单台服务器上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器异常。

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Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 配置多并发客户端连接JD BCS erver 配置SparkSQL的分块个数 Spark动态分区插入场景内存优化

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发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 图6 最终调优计划 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例

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MySQL到DWS参数调优 源端优化 MySQL抽取优化 可通过在作业任务配置参数单击中“添加自定义属性”来新增MySQL同步参数。 图1 添加自定义属性 可使用的调优参数具体如下： 表1 全量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 scan.incremental.snapshot

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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与批写最大数据量类似，单次写入大小增大可以减少请求DWS的次数，但可能导致单次请求时长增加，同时也可能导致缓存的数据增加进而影响内存使用。请综合考虑DWS规格和负载， 适当调整该值。 父主题： 任务性能调优

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Spark SQL性能调优 Spark SQL join优化 优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 优化小文件场景下的Spark SQL性能 Spark INSERT SELECT语句调优 动态分区插入场景内存优化 小文件优化 聚合算法优化 Datasource表优化 合并CBO优化

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图3 inPoolUsage监控 性能调优 rocksdb状态调优 topN排序、窗口聚合计算以及流流join等都涉及大量的状态操作，因而如果发现这类算子存在性能瓶颈，可以尝试优化状态操作的性能。主要可以尝试通过如下方式优化： 增加状态操作内存，降低磁盘IO 增加单slot cu资源数

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发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例，在收集d

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发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。 如果有统计信息变更引起的查询劣化，可以考虑用plan hint来调整到之前的查询计划。这里以TPCH-Q17为例，在收集d

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、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当

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Spark On Hudi性能调优 优化Spark Shuffle参数提升Hudi写入效率 开启spark.shuffle.readHostLocalDisk=true，本地磁盘读取shuffle数据，减少网络传输的开销。 开启spark.io.encryption.enable

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