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sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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查看页面性能 使用说明 低代码平台支持检查标准页面性能，生成性能报告页供开发者查看。 操作步骤 打开一个标准页面。 在标准页面右上方，单击“性能分析”，系统会检查页面性能，并打开“页面性能分析”页面。 图1 性能分析 图2 页面性能分析 查看页面性能报告，单击图2中各指标后的“展开”，可查看性能指标具体详情。

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单击“性能”，进入性能页面，查看当前实例的性能指标。 查看性能指标在不同天同一时间段的动态趋势 勾选“日期对比”，设置对比日期和对比时间段，单击“查看”，查看当前实例各个性能指标在不同天同一时间段的动态趋势。 当鼠标悬浮在性能指标趋势图中的某个时间点时，可以查看到当前性能指标在不同天该时间点的具体性能数据。

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段的动态趋势。 当鼠标悬浮在性能指标趋势图中的某个时间点时，可以查看到当前性能指标在不同天该时间点的具体性能数据。 图3 性能对比 查看当前实例的性能变化趋势 取消勾选“选择同比日期”，根据需要设置查看时间范围（可以选择近1小时、近3小时、近12小时等默认时间区间或者自定义时间段），查看当前实例的性能变化趋势。

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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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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未收集统计信息导致查询性能差 执行计划中有NestLoop导致SQL语句执行慢 未分区剪枝导致SQL查询慢 行数估算过小，优化器选择走NestLoop导致性能下降 语句中存在“in 常量”导致SQL执行无结果 单表点查询性能差 动态负载管理下的CCN排队 数据膨胀磁盘空间不足，导致性能降低 列存小CU多导致的性能慢问题

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性能资源类 CPU使用率高问题排查与优化 内存使用超限风险与优化 磁盘性能带宽超上限 联合索引设置不当导致慢SQL 数据库磁盘满导致被设置read_only Binlog未清理导致磁盘占用高 业务死锁导致响应变慢 MySQL只读实例磁盘占用远超主实例 RDS for MySQL CPU升高定位思路

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查询高性能 GaussDB (DWS)通过如下功能来努力实现查询的高性能。 全并行的数据查询处理 GaussDB(DWS)是采用Shared-nothing架构的MPP系统，其由众多拥有独立且互不共享CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储

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查询高性能 GaussDB(DWS)通过如下功能来努力实现查询的高性能。 全并行的数据查询处理 GaussDB(DWS)是采用Shared-nothing架构的MPP系统，是由众多拥有独立且互不共享CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储

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性能监控 进入性能监控页面 登录GaussDB(DWS) 管理控制台。 在“集群 > 专属集群”页面，找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”，系统将显示数据库监控页面。 在左侧导航栏选择“监控>性能监控”，进入性能监控页面。在性能监控页面展示了集

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导入性能增强 背景信息 使用说明 性能数据 父主题： 集群增强特性

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称，进入实例的“基本信息”页签。 在左侧导航栏选择“智能DBA助手 > 实时诊断”。 选择“实时性能”页签，可以查看当前实例各个性能指标不同天同一时间的历史动态趋势。 图2 查看性能指标 父主题： 智能DBA助手

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性能测试 测试方法 测试结果 父主题： 并行查询（PQ）

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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选择所需实例，单击“详情”，进入DBA智能运维总览页面。 在“性能”页签下选择“历史性能”。 您可以选择需要查看历史性能指标的节点。 单击“选择指标”，设置需要展示的性能指标。 此时页面会显示出当前节点下您选中指标的历史性能图，您可以设置需要查看的时间范围。也可以单击每个指标性能图右上方的“详情”，分别进行设置。

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页面性能采集 页面性能采集(WebPage)，页面性能采集器，获取页面性能相关信息。包括：类别、指标、指标名称、指标说明、单位、数据类型以及默认聚合方式。 表1 页面性能采集指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 Page指标集（Page，Page指标集相关信息。）

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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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到大排序，再根据设定的“CPU性能基准百分位”，从排序后的数据中选取相应的性能数值，最后使用设定的“CPU舒适系数”，对选定的性能数值进行调整。计算方式如下： CPU = 性能基准百分位的数值 x 源端CPU个数 x 舒适系数，向上取整。 内存 = 性能基准百分位的数值 x 源端内存大小

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换D CS 实例IP。 父主题： Redis使用

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AI CPU 算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题，导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行，没有充分利用AI CORE的资源，从而导致计算性能较差，影响训练速度。部分场景下，可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子，从而提升训练性能。 当前对 AICPU

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