性能优化 如下是对存储过程写作过程性能上的建议： 系统中一定要注意复杂的多表关联不宜超过4个，关联十分复杂时，需要拆分成多个步骤，防止执行计划不正确。 谨用或尽量不要使用IN/EXISTS、NOT IN/NOT EXISTS方式，而应该使用直接连接方式替换。 不建议的写法： --NOT

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软件业务流开发过程中，需要考虑性能优化（内存使用，数据传输，高性能算子选择等），高性能软件编程建议请参考《高性能应用编程用户手册》。 父主题： 软件代码开发

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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数控制，默认每1秒刷新一次。 图3 文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与

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个Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定ro

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本章通过介绍性能调优最基本的数据库命令ANALYZE和EXPLAIN，来详细解读EXPLAIN展示的数据库执行计划，介绍如何通过执行计划了解数据库的执行过程、识别性能瓶颈，针对性调优。另外，通过介绍性能参数、典型应用场景、SQL诊断、SQL性能调优和SQL改写案例等性能调优的实际操

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性能优化类 MRS集群是否支持重装系统？ MRS集群是否支持切换操作系统？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何关闭防火墙服务？

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优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考：CDM性能实测数据 父主题： 数据集成组件

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性能优化之业务降IO优化 问题现象 在DWS实际业务场景中因IO高、IO瓶颈导致的性能问题较多，其中应用业务设计不合理导致的问题占大多数。本文从应用业务优化角度，以常见触发IO慢的业务SQL场景为例，指导如何通过优化业务去提升IO效率和降低IO。 一、确定IO瓶颈&识别高IO的语句

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上传/下载性能优化 OBS Browser+对大于50MB的文件/对象默认采用分段方式进行上传/下载，与分段任务相关的参数都在“系统设置”->“基础设置”中。 表1 参数 描述 最大并行任务数 任务同时运行的最大数量，默认是3，取值范围是：1~50。 单任务最大并发数 每个任务的

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性能优化最佳实践 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理，对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀（如时间戳或字母顺序），可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区，造成访问热点。热点分区上的请求速率受限，访问时延上升。 推荐使用随机

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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分区导入数据性能优化 场景描述 当往分区表中插入数据时候，如果插入的数据为常量/参数/表达式等简单类型，会自动对INSERT算子进行执行优化（FastPath）。可以通过执行计划来判断是否触发了执行优化，触发时Insert计划前会带有FastPath关键字。 示例 gaussdb=#

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如何通过SQL优化来提升DDS性能 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议：

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。几乎所有大型网站在做性能优化的时候，可能都是在重复的推那个大石头。 我们为什么要做性能优化？下面让我们来看几个数据： 第一，40%的用户如果在一个网站加载时长超过三秒之后就会离开这个网站。 第二，用户转换率和网站的响应时间进行关联的结果基本是，响应时间越高，性能越差，转换率越低。

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BCS的性能怎么样？ 使用32U 64G规格的ECS，2个客户端同时压测得到的性能数据如下： 表1 数据说明 类型 性能说明 ECDSA+FBFT场景 支持并发数为50，一致性吞吐量为6504 TPS。 国密+FBFT场景 支持并发数为50，一致性吞吐量为5698 TPS。 父主题：

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步骤6：优化导入数据的查询性能 在数据导入完成后，执行ANALYZE语句生成表统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。 如果导入过程中，进行了大量的更新或删除行时，应运行VACUUM FULL命令，然后运行ANALYZE命令。大量的更新和删除操作，

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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h分桶数，严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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