分布列选择黄金法则 由于Greenplum是一个分布式的数据库,数据是分散存储在各个数据节点的,所以需要告诉Greenplum数据应该如何分布. 短板效应 当用户请求QUERY时,Greenplum会在所有的节点并行执行,所以最慢的节点会成为整个系统的瓶颈. Greenplum 支持的分布算法 : 用户可以指定 分布列(允许指定多个列) ,或者使用 随机分布 算法. 那么用户应该如何选择分布列,或者是否要使用随机分布算法呢? 总结起来,需要考虑以下几点 JOIN 当JOIN的列都是分布列时,不需…

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点. 当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大.除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题. 如何监控倾斜 1.监控数据库级别倾斜 2.监控表级倾斜 出现数据倾斜的原因和解决办法 1.分布键选择不正确,导致数据存储分布不均. 例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多. 分布键的选择详…

Greenplum 调优--VACUUM系统表 1.VACUUM系统表原因 Greenplum是基于MVCC版本控制的,所有的delete并没有删除数据,而是将这一行数据标记为删除, 而且update其实就是delete加insert.所以,随着操作越来越多,表的大小也会越来越大.对于OLAP 应用来说,大部分表都是一次导入后不再修改,所以不会出现这个问题. 但是对于数据字典来说,就会随着时间表越来越大,其中的数据垃圾越来越多. 2.Greenplum的VACUUM工具 Greenplum的VA…

上次有个朋友咨询我一个GP数据倾斜的问题,他说查看gp_toolkit.gp_skew_coefficients表时花费了20-30分钟左右才出来结果,后来指导他分析原因并给出其他方案来查看数据倾斜. 其实很多朋友经常使用如下的方式来检查数据分布: select gp_segment_id,count(1) from person_info group by 1; 但是这种方法太简单,只有判断存储是否倾斜,不能够去对数据处理是否会出现倾斜做出判断.而且判断的维度很少,不直观. 后来Greenpl…

摘自<Greenplum企业应用实战> 重点: 使用gp_dist_random函数,将查询下发到每个Segement 创建查看子节点SQL运行状态视图 1)创建v_active_sql视图方便查看SQL create view v_active_sql as select pg_stat_activity.procpid,pg_stat_activity.sess_id, pg_stat_activity.usename,pg_stat_activity.waiting as w , to_…

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素…

注:本文为原著(其内容来自 腾科教育培训课堂).阅读本文注意事项如下: 1:所有文章的转载请标注本文出处. 2:本文非本人不得用于商业用途.违者将承当相应法律责任. 3:该系列文章目录列表: 一:<OCM 基本班课程表> 二:<OCM_第一天课程:OCM课程环境搭建> 三:<OCM_第二天课程:Section1 ->配置 Oracle 网络环境 > 四:<OCM_第三天课程:Section1 ->表空间的操作和管理.服务配置 > 五:<OC…

确定应用程序类型 在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布.这因应用程序类型及其查询模式而异. 大致上有两种应用程序在 Citus 上运行良好.数据建模的第一步是确定哪些应用程序类型更接近您的应用程序. 概览 多租户应用 实时应用 有时 schema 中有几十个或数百个表 表数量少 一次与一个租户(公司/商店)相关的查询 具有聚合的相对简单的分析查询 用于服务 Web 客户端的 OLTP 工作负载 摄取大量几乎不可变的数据 为每个租户分析查询提供服务的 OLAP 工作负载 通…

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问…

Hive调优手段 最常用的调优手段 Fetch抓取 MapJoin 分区裁剪 列裁剪 控制map个数以及reduce个数 JVM重用 数据压缩 Fetch的抓取 出现原因 Hive中对某些情况的查询不必使用MapReduce计算.在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台.(原则就是能不用MapReduce就不用MapReduce) 比如以下这几种情况: SELECT * FROM score; SELECT s_score FROM s…