摘要:表结构设计是数据库建模的一个关键环节,表定义好坏直接决定了集群的有效容量以及业务查询性能,本文从产品架构.功能实现以及业务特征的角度阐述在GaussDB(DWS)的中表定义时需要关注的一些关键因素. 前言 GaussDB(DWS)是企业级的大规模并行处理关系型数据库,采用Shared-nothing架构的MPP(Massive Parallel Processing)系统,支持PB级别数据量的处理,适用于详单查询.数据仓库.混合负载和大数据分析等场景.Shared-nothing架构天然支…

摘要:本文将系统介绍在GaussDB(DWS)系统中影响性能的坏味道SQL及SQL模式,帮助大家能够从原理层面尽快识别这些坏味道SQL,在调优过程中及时发现问题,进行整改. 数据库的应用中,充斥着坏味道的SQL,非常影响查询的性能.坏味道SQL,即由于开发者写的随意,导致执行性能较差,需要通过优化SQL语句进行调优的SQL.在GaussDB(DWS)分布式场景下,相对于单机环境,将出现更多的坏味道SQL语句.本文将系统介绍在GaussDB(DWS)系统中影响性能的坏味道SQL及SQL模式,帮助大…

摘要:路径生成是表关联方式确定的主要阶段,本文介绍了几个影响路径生成的要素:cost_param, scan方式,join方式,stream方式,并从原理上分析如何干预路径的生成. 一.cost模型选择 顾名思义,cost_param是控制cost相关的一个参数.在了解cost_param之前,先回顾一下选择率的概念,GaussDB优化器中的选择率是指,当一个表有一个过滤或关联条件时,通过该条件能被选中的行数占总行数的比例,是介于0~1之间的一个实数.选择率在优化器中是一个重要的概念,主要应用于…

在产品环境中,往往存在着大量的表连接情景,不管是inner join.outer join.cross join和full join(逻辑连接符号),在内部都会转化为物理连接(Physical Join),SQL Server共有三种物理连接:Nested Loop(嵌套循环),Merge Join(合并连接)和Hash Join(哈希连接).这三个物理连接的处理方式不同,分别应用在不同的场景中. 在同一时刻,表连接只能是两表(或者是数据集,也就是表的一部分)之间的连接,通常按照表处于Join操…

代码优化,一个很重要的课题.可能有些人觉得没用,一些细小的地方有什么好修改的,改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢?这个问题我是这么考虑的,就像大海里面的鲸鱼一样,它吃一条小虾米有用吗?没用,但是,吃的小虾米一多之后,鲸鱼就被喂饱了.代码优化也是一样,如果项目着眼于尽快无BUG上线,那么此时可以抓大放小,代码的细节可以不精打细磨:但是如果有足够的时间开发.维护代码,这时候就必须考虑每个可以优化的细节了,一个一个细小的优化点累积起来,对于代码的运行效率绝对是有提升的. 代码优化的目标是: 1.减…

摘要:本文简单介绍一下什么是统计信息.统计信息记录了什么.为什么要收集统计信息.怎么收集统计信息以及什么时候收集统计信息. 1 WHY:为什么需要统计信息 1.1 query执行流程 下图描述了GaussDB的SQL引擎从接收客户端SQL语句到执行SQL语句需要经历的关键步骤,以及各个流程中可能对执行产生影响的因素 1) 词法&语法解析 按照约定的SQL语句规则,把输入的SQL语句从字符串转化为格式化结构(Stmt),如果SQL语句存在语法错误,都会在这个环节报错. 2) 语义解析 语义解析类似…

1.1.1     常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:. /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --num-…

MySQL管理之道,性能调优,高可用与监控(第二版) 书中内容以实战为导向,所有内容均来自于笔者多年实践经验的总结和新知识的拓展,同时也针对运维人员.DBA等相关工作者会遇到的有代表性的疑难问题给出了实用的情景模拟,并给出了解决方案.不论你目前有没有遇到过此类问题,相信对你以后处理相关问题都会有所借鉴.本书适合所有希望构建和管理高性能.高可用性的MySQL数据库系统的开发者和DBA阅读. ​ 整本书的目录结构 第1章 MariaDB架构与历史 1.1 MariaDB的介绍 1.2 MariaDB…

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次…JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以”大牛”.”大师”之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监控进程.分析定位瓶颈的工具,比如…

第 15 章 可扩展性设计之Cache与Search的利用 前言: 前面章节部分所分析的可扩展架构方案,基本上都是围绕在数据库自身来进行的,这样是否会使我们在寻求扩展性之路的思维受到“禁锢”,无法更为宽广的发散开来.这一章,我们就将跳出完全依靠数据库自身来改善扩展性的问题,将数据服务扩展性的改善向数据库之外的天地延伸! 15.1 可扩展设计的数据库之外延伸 数据库主要就是为应用程序提供数据存取相应的服务,提高数据库的扩展性,也是为了更好的提供数据存取服务能力,同时包括可靠性,高效性以及易用性.所…