优化处理文件 更多内容
  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 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

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  • 其他优化器选项

    enable_codegen 参数说明:标识是否允许开启代码生成优化,目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性,在其他场景下建议关闭此参数。

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  • 优化器开销常量

    cpu_tuple_cost 参数说明:设置优化器计算在一次查询中处理每一行数据的开销。 参数类型:USERSET 取值范围:浮点型,0~10000。 默认值:0.01 cpu_index_tuple_cost 参数说明:设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。 参数类型:USERSET

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  • 优化器参数调整

    enable_hashagg=on 控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化器对索引扫描规划类型的使用。

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • Datasource表优化

    Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压

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  • 查询分子优化任务

    查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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  • Datasource表优化

    Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中,并在Metastore中对分区消息进行处理优化datasource表,支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法,从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中,把分区裁剪并下压

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  • Hive Group By语句优化

    Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • 优化器开销常量

    参数说明:设置优化器计算在一次查询中处理每一行数据的开销。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:浮点型,0~DBL_MAX。 默认值:0.01 cpu_index_tuple_cost 参数说明:设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。该参数可在PDB级别设置。 参数类型:布尔型 参数单位:无

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 优化器开销常量

    设置不当的风险与影响:该参数影响一次查询中对处理一行数据的性能开销评估,错误地设置该参数会影响优化器对生成计划的选择,部分场景下影响查询性能。若要更改,请谨慎操作,避免因误操作产生意料之外的风险。 cpu_index_tuple_cost 参数说明:设置优化器计算在一次索引扫描中处理每条索引的开销。 参数类型:浮点型

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  • 其他优化器选项

    Join算子进行下盘文件优化。该参数打开时,在Hash Join算子下盘文件较多的时候,下盘文件数不会显著增加。 参数类型:布尔型 参数单位:无 取值范围: on:表示优化面向列的hash表设计的Hash Join算子的下盘文件数。 off:表示不优化面向列的hash表设计的Hash

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  • 其他优化器选项

    Join算子进行下盘文件优化。该参数打开时,在Hash Join算子下盘文件较多的时候,下盘文件数不会显著增加。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示优化面向列的hash表设计的Hash Join算子的下盘文件数。 off表

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