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。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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cost_param 参数说明：该参数用于控制在特定的客户场景中，使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法，与某一方法对应的位做与操作，不为0表示该方法被选择。 当cost_param & 1不为0，表示对于求不等值连接选择率时选择一种改良机制，此方法在自连接（两个相

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参数说明：控制GEQO在规划时间和规划质量之间的平衡。 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。 geqo_effort实际上并没有直接做任何事情，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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参数说明：控制GEQO在规划时间和规划质量之间的平衡。 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。 geqo_effort实际上并没有直接做任何事情，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查

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参见取值范围中的描述。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：字符串 参数单位：无 取值范围： 该参数每次设置将会通过集合操作的方式对当前值做修改： gaussdb=# show analysis_options; analysis_options

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参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。

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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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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以该参数为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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参数说明：控制GEQO在规划时间和规划质量之间的平衡。 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。 geqo_effort实际上并没有直接做任何事情，只是用于计算其他影响GEQO的变量的默认值。如果愿意，可以手工设置其他参数。 取值范围：整型，1～10。 比默认值大的数值增加了查

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SQL分析与优化 查看TaurusDB的慢SQL 查看TaurusDB的TOP SQL 使用TaurusDB的SQL洞察 使用TaurusDB的SQL限流 使用TaurusDB自治限流 父主题： 智能DBA助手

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lot。 对mget，hmget等批量命令做并行和异步IO优化 某些客户端对于MGET，HMGET这些命令没有做特殊处理，串行执行再合并返回，效率较低，建议做并行优化。 建议 例如Jedis对于MGET命令在集群中执行的场景就没有特殊优化，串行执行，比起lettuce中并行pip

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调优原则 提高CPU使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 性能调优常用方法-DataStream调优 配置内存：调整老年代和新生代的比值；开发Flink应用程序时，优化datastream的数据分区活分组操作。 设置并行度：用户可以根

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及效益，最终达到实际需求的最优目标。 运筹优化算法总结为定义问题、优化求解、输出优化方案，如图1所示。 图1 运筹优化算法 定义问题 根据业务的需求，一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述：运筹优化算法所要解决的实际问题描述，例如计划生产的产品收益等。

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计费模式优化 按需转包年包月建议 资源包购买建议 父主题： 成本优化

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enable_change_hjcost 参数说明：控制优化器在Hash Join代价估算路径选择时，是否使用将内表运行时代价排除在Hash Join节点运行时代价外的估算方式。如果使用，则有利于选择条数少，但运行代价大的表做内表。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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SQL分析与优化 查看 GaussDB (for MySQL)的慢SQL 查看GaussDB(for MySQL)的TOP SQL 使用GaussDB(for MySQL)的SQL洞察 使用GaussDB(for MySQL)的SQL限流 使用GaussDB(for MySQL)自治限流

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业务体验优化策略 配置流量分配 配置Overlay ACL策略 配置QoS策略 配置智能选路策略 父主题： 部署指导

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