图案设计网站大全,市网站开发公司,电商开店流程及费用,收录入口在线提交GaussDB如何进行性能调优
GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素#xff0c;因此#xff0c;调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解。
调优流程 调优各阶段说明#xff0c;如下表所示。 数据库性…GaussDB如何进行性能调优
GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素因此调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解。
调优流程 调优各阶段说明如下表所示。 数据库性能调优通常发生在用户对业务的执行效率不满意期望通过调优加快业务执行的情况下。正如“性能因素”小节所述数据库性能受影响因素多从而性能调优是一项复杂的工程有些时候无法系统性地说明和解释而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此此处还是期望能尽量系统性的对性能调优方法加以说明方便应用开发人员和刚接触GaussDB的DBA参考。
性能因素
多个性能因素会影响数据库性能了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。
系统资源
数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标用户需要了解集群部署硬件的基本性能。CPU硬盘磁盘控制器内存和网络接口等这些硬件性能将显著影响数据库的运行速度。
负载
负载等于数据库系统的需求总量它会随着时间变化。总体负载包含用户查询应用程序并行作业事务以及数据库随时传递的系统命令。比如多用户在执行多个查询时会提高负载。负载会显著地影响数据库的性能。了解工作负载高峰期可以帮助用户更合理地利用系统资源更有效地完成系统任务。
吞吐量
使用系统的吞吐量来定义处理数据的整体能力。数据库的吞吐量以每秒的查询次数、每秒的处理事务数量或平均响应时间来测量。数据库的处理能力与底层系统磁盘I/OCPU速度存储器带宽等有密切的关系所以当设置数据库吞吐量目标时需要提前了解硬件的性能。
竞争
竞争是指两组或多组负载组件尝试使用冲突的方式使用系统的情况。比如多条查询视图同一时间更新相同的数据或者多个大量的负载争夺系统资源。随着竞争的增加吞吐量下降。
优化
数据库优化可以影响到整个系统的性能。在执行SQL制定、数据库配置参数、表设计、数据分布等操作时启用数据库查询优化器打造最有效的执行计划。
调优范围确定
性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况确认这些资源是否已被充分利用是否存在瓶颈点然后针对性调优。
如果某个资源已达瓶颈则 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。 通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句找出耗资源的SQL进行SQL调优指南。
如果所有资源均未达瓶颈则表明性能仍有提升潜力。可以查询最耗时的SQL语句或者跑不出来的SQL语句进行针对性的SQL调优指南。
GaussDB如何进行SQL调优
数据库使用过程中SQL调优是提升数据库性能的重点。SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”即CPU、内存、磁盘IO、网络IO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。本章介绍典型的SQL调优的方法和案例。
调优流程
对慢SQL语句进行分析通常包括以下步骤
1. 收集SQL中涉及到的所有表的统计信息。在数据库中统计信息是规划器生成计划的源数据。没有收集统计信息或者统计信息陈旧往往会造成执行计划严重劣化从而导致性能问题。从经验数据来看10%左右性能问题是因为没有收集统计信息。具体请参见更新统计信息。
通过查看执行计划来查找原因。如果SQL长时间运行未结束通过EXPLAIN命令查看执行计划进行初步定位。如果SQL可以运行出来则推荐使用EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE查看执行计划及实际运行情况以便更精准地定位问题原因。有关执行计划的详细介绍请参见SQL执行计划介绍。
3. 审视和修改表定义。
4. 针对EXPLAIN或EXPLAIN PERFORMANCE信息定位SQL慢的具体原因以及改进措施具体参见典型SQL调优点。
5. 通常情况下有些SQL语句可以通过查询重写转换成等价的或特定场景下等价的语句。重写后的语句比原语句更简单且可以简化某些执行步骤达到提升性能的目的。查询重写方法在各个数据库中基本是通用的。经验总结SQL语句改写规则介绍了几种常用的通过改写SQL进行调优的方法。
典型调优案例
选择合适的分布列
现象描述
表定义如下
CREATE TABLE t1 (a int, b int);
CREATE TABLE t2 (a int, b int);
执行如下查询
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a t2.b;
优化分析
如果将a作为t1和t2的分布列
CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
CREATE TABLE t2 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
则执行计划将存在“Streaming”导致DN之间存在较大通信数据量。 如果将a作为t1的分布列将b作为t2的分布列
CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
CREATE TABLE t2 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (b);
则执行计划将不包含“Streaming”减少DN之间存在的通信数据量从而提升查询性能。 建立合适的索引。
现象描述
查询与销售部所有员工的信息
SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city
FROM staffs,sections,states,places
WHERE sections.section_nameSales
AND staffs.section_id sections.section_id
AND sections.place_id places.place_id
AND places.state_id states.state_id
ORDER BY staff_id;
优化分析
建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引。
今天的分享就到这里啦欢迎小伙伴交流。
