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…

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…

 https://blog.csdn.net/Oeljeklaus/article/details/80656732 Java性能调优 随着应用的数据量不断的增加,系统的反应一般会越来越慢,这个时候我们就需要性能调优.性能调优的步骤如下: 寻找性能瓶颈 通常性能瓶颈的表象是 资源消耗过多.外部处理系统的不足, 或者资源消耗不多,但是程序的响应速度却达不到要求. 下面的分析针对于Linux. CPU消耗分析 CPU主要用于中断.内核以及用户进程的处理:优先级为中断.内核和用户进程.我们首先有了解3…

JVM的调优的主要过程有: 1.确定堆内存大小(-Xmx.-Xms) 2.合理分配新生代和老年代(-XX:NewRatio.-Xmn.-XX:SurvivorRatio) 3.确定永久区大小(-XX:Permsize.-XX:MaxPermSiize) 4.选择垃圾回收器 5.对垃圾回收器进行合理设置 6.禁用GC(-XX:+DisableExplicitGC) 7.禁用类元数据回收(-Xnoclassgc) 8.禁用类验证(-Xverify:none)…

JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用.对垃圾回收算法有很详细的跟踪.详细说明参考这里 JProfiler:商业软件,需要付费.功能强大.详细说明参考这里 VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似.推荐. 如何调优 观察内存释放情况.集合类检查.对象树 上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几类功能 堆信息查看…

对于JVM调优,首先应该明确,(major)full gc/minor gc,都会导致JVM的工作线程停止工作,即stop the world. JVM调优一:降低cache操作的内存占比 1.   静态内存管理机制 根据Spark静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage和Execution.Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据,Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据,Storage占系统内存的60%,Execution占系统内存…

在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况,使得性能非常低下,通过调节map端缓冲的大小,可以避免频繁的磁盘IO操作,进而提升Spark任务的整体性能. map端缓冲的默认配置是32KB,如果每个task处理640KB的数据,那么会发生640/32 = 20次溢写,如果每个task处理64000KB的数据,机会发生64000/32=2000此溢写,这对于性能的影响是非常…

算子调优一:mapPartitions 普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作.如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作. 如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高. 比如,当…

Twitter 工程师谈 JVM 调优 2016年03月24日 10:22:30 wenniuwuren https://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50969363   一. 调优需要关注的几个方面内存调优CPU 使用调优锁竞争调优I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟导致延迟的几个原因?最大影响因素是 GC其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优         O…