SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 检查隐式转换的性能问题 使用向量化执行引擎进行调优 父主题： 性能调优

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SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan

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SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 检查隐式转换的性能问题 使用向量化执行引擎进行调优 使用SQL PATCH进行调优 实际调优案例

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）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择该策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 查看执行计划是否下推 执行计划是否下推可以依靠如下方法快速判断： 将GUC参数“enable_

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子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus

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子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus

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数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。

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数据倾斜调优 数据倾斜问题是分布式架构的重要难题，它破坏了MPP架构中各个节点对等的要求，导致单节点（倾斜节点）所存储或者计算的数据量远大于其他节点，所以会造成以下危害： 存储上的倾斜会严重限制系统容量，在系统容量不饱和的情况下，由于单节点倾斜的限制，使得整个系统容量无法继续增长。

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qual这几种场景不支持优化； 通过统计信息识别到的倾斜优化计划会受到代价、plan_mode_seed参数、best_agg_plan参数影响，而hint、规则识别到的不会。 父主题： SQL调优进阶

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子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus

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需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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子查询调优 子查询背景介绍 应用程序通过SQL语句来操作数据库时会使用大量的子查询，这种写法比直接对两个表做连接操作在结构上和思路上更清晰，尤其是在一些比较复杂的查询语句中，子查询有更完整、更独立的语义，会使SQL对业务逻辑的表达更清晰更容易理解，因此得到了广泛的应用。 Gaus

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6小时或“自定义”。启用该参数并设置时间后，运行时长到期后将会自动终止任务，准备排队等状态不扣除运行时长。 参数配置完成后，单击“提交”，创建调优任务。 在任务列表，当模型“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优任务的“状态”处于“运行中”

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案例：使用partial cluster key 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：使用DN Gather减少计划中的Stream节点 案例：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 父主题： 性能调优

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：调整分布键 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL排除剪枝干扰 案例：改写SQL消除in-clause 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：使用DN

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对于低任务量场景，调整抽取并发数是性能调优的最佳方式。 CDM 迁移作业支持设置作业抽取并发数，同时也可以设置集群最大抽取并发数。 CDM通过数据迁移作业，将源端数据迁移到目的端数据源中。其中，主要运行逻辑如下： 数据迁移作业提交运行后，CDM会根据作业配置中的“抽取并发数”参数，将每个作业拆分为多个Task，即作业分片。

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： SQL调优指南

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SQL调优指南 调优流程 更新统计信息 审视和修改表定义 SQL语句改写规则 典型SQL调优点 使用Plan Hint进行调优 例行维护表 例行重建索引 SQL调优关键参数调整 配置SMP 查询最耗性能的SQL 分析作业是否被阻塞

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算子级调优 算子级调优介绍 一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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CPU核数约等于： 并行任务数x扫描仪线程数。其中并行任务数为分割数和执行器数x执行器核数两者之间的较小值。 数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。跟查询性能一样，数据加载性能也取决于可达到的并行性。在数据加载情况下，工作线程的数量决定并行的单元。因此，更多的

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