GreenPlum的并行查询优化策略 _51CTO博客
1、GreenPlum这种share nothing架构: 良好发挥了廉价PC作用。自此I/O不在是DW瓶颈,相反网络压力会大很多。但是greenplum查询优化策略能够避免尽量少网络交换。对于初次接触greenplum的人来说,肯定耳目一新。2、greenplum查询优化greenplum查询优化器负责将SQL解析成每个节点(segments)所要走物理执行计划。也
原创 2013-10-19 20:41:47
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虽然GREENPLUM可以降低对优化要求,但是它也是关系型 数据库。所以也需要进行优化。这里主要列出与GP优化一些建议-PTA(PERFORMANCE TUNNING ADVICE) PTA RULE No1        在完成大批量数据装载之后,针对目标表总是进行vacuum analyze操作。一方
一、简介Orca特性模块化可扩展性适应多核可验证性性能二、预备知识MPP(大规模并行处理)Share-nothing计算结构两个以上协调处理器每个处理器有自己内存,OS和硬盘Master负责数据库实例之间工作协调,每部分数据处理和存储工作称为Segements。当查询提交到master,查询会被优化并拆分为小部分,并被分发为Segments。通过网络层互联,实现Segments之间进程
1 SQL查询性能优化检索索引是否建立,凡是需要查找字段尽量建立索引,甚至是联合索引;创建索引,包括表达式和部分索引; 2) 使用COPY语句代替多个Insert语句; 3) 将多个SQL语句组成一个事务以减少提交事务开销; 4) 从一个索引中提取多条记录时使用CLUSTER; 5) 从一个查询结果中取出部分记录时使用LIMIT; 6) 使用
PostgreSQL提供了一些性能调优功能。主要有如下几个方面。1.使用EXPLAINEXPLAIN命令可以查看执行计划,这个方法是我们最主要调试工具。2.及时更新执行计划中使用统计信息由于统计信息不是每次操作数据库都进行更新,一般是在 VACUUM 、 ANALYZE 、 CREATE INDEX等DDL执行时候会更新统计信息,因此执行计划所用统计信息很有可能比较旧。 这样执行计划
1高可用方案1.1master高可用master镜像是通过把primary master对应standby master放置到不同物理主机实现。正常情况下只有primary master接受用户连接请求,standby master通过gpsyncagent进程(运行在standby master上)利用事务日志保持与primary master同步。由于master上不存放任何用户数据,
GP优化方案一、   参数调整1、块I/O参数1)参数描述此参数用来设置块设备参数。2)现参数:现没有设置块I/O参数。3)加入参数:#vi /etc/rc.d/rc.local blockdev --setra 16384 /dev/sdb注:master、standby节点不需修改。2、I/O调度算法     由于数据仓库属于IO敏
Green Plum 备份恢复方案1 环境centos 7主 145.170.41.153(master) root/123456145.170.41.154(segment) root/123456145.170.41.155(segment) root/123456备 145.170.41.156(master) root/123456145.170.41.157(segment)
GaussDB(for MySQL)通过自研并行查询(PQ)和计算下推(NDP)特性,解决了大表COUNT慢问题,典型场景下,相比MySQL并行扫描主键性能可提升超过80倍。
改变 SQL 查询Greenplum 数据库是基于代价查询优化查询优化器会选择代价最小作为执行计划。像其他 RDBMS 优化器一样, Greenplum查询优化器也会考虑如下因素,例如做连接操作涉及记录数量,索引是否可用,访问数据字段基数。查询优化器还要考虑数据具体位置,尽可能在当前段内执行更多操作,然后在进行段之间通信操作,因为在实际生产中,频繁段间数据交换会产生集群
greemplum计算内核是postgresql,所有下面总结几点也适用于mysql迁移到postgresql 1、时间格式化 mysql: select DATE_FORMAT(now(),'%Y%m%d%H%i%s') =>20160720035809 获取一个日期年月日小时分钟秒字符串 注:%H表示24小时制 GP: to_char(now(), 'YYYYMMDDHH24MI
作者 | LustofLife@知乎编辑 | 极市平台导读 并行计算为了提高算法运行效率,本文通过以矩阵乘法(C = A * B)各种实现思路以及优化方法总结为例子,过一遍cuda几个基础优化策略。本文脉络关于矩阵乘法问题描述 关于矩阵乘法问题描述优化策略核心思想例子CPU上代码实现:https://github.com/hova88/cuda-template/blob/m
转载 2022-10-03 11:38:27
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PostgreSQL提供了一些性能调优功能。主要有如下几个方面。1.使用EXPLAIN   EXPLAIN命令可以查看执行计划,这个方法是我们最主要调试工具。 2.及时更新执行计划中使用统计信息   由于统计信息不是每次操作数据库都进行更新,一般是在 VACUUM 、 ANALYZE 、 CREATE INDEX等DDL执行时候会更新统计
最近对离线数仓体系进行了扩容和架构改造,也算是一波三折,出了很多小插曲,有一些改进点对我们来说也是真空地带,通过对比和模拟压测总算是得到了预期结果,这方面尤其值得一提是郭运凯同学敬业,很多前置工作,优化和应用压测工作都是他完成。 整体来说,整个事情背景是因为服务器硬件过保,刚好借着过保服务器替换机会来做集群架构优化和改造。 1.集群架构改造目标在之前也总结过
叙:在hibernate中存在类级别查询和关联级别查询两种,前一个是对一对多关系情况下使用,后一个是对多对一关系情况下使用,详细请看下面的笔记;Hibernate查询优化、抓取策略延迟加载(lazy加载)先获取到是索要查询数据代理对象,当真正使用到该对象中数据时候,才会发送SQL语句,这种机制是Hibernate框架提升性能方式之一类级别查询类级别查询是指只查询一个类数据,并不
原创 2021-04-21 17:36:36
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EXISTS和IN区分 # 大表A驱动小表cc时用in;即当A表数据量大于B表数据量时 SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT CC FROM B); # 当A表数据量小于B表数据量时 # 小表A驱动大表cc时用EXISTS ,因为执行时每次是从A中取一条数
原创 2022-10-01 08:50:58
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Greenplum优化,不要设置太大shared_buffers
原创 2023-08-20 08:06:18
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目录gp_toolkit 说明1、表膨胀相关查询2、表倾斜相关信息3、锁查询相关信息4、日志查询相关信息5、资源队列相关查询信息6、查看磁盘上(database,schema,table,indexs,view)等占用大小相关信息7、用户使用工作空间大小信息8、查看用户创建信息(数据库,schema,表,索引,函数,视图)等信息9、系统中维护ID信息10、系统查用查询信息11、系
1、测试环境​2、测试数据​GreatSQL马上正式开源了,这次又新增了两个重磅特性:​InnoDB事务锁优化​ 以及 ​InnoDB引擎并行查询优化​,这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献Patch合并而来。​InnoDB并行查询优化怎么实现?​根据B+树特点,可以将B+树划分为若干子树,此时多个线程可以并行扫描同一张InnoDB表不同部分。对执行计划进行多线程改造,每个子线程执行计划与
原创 2022-03-15 11:26:38
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问题描述项目中使用GP数据库做实时同步,对于这种高并发大数据量dml操作,效率非常低,于是,考虑到索引优化。有时候,已经建了索引,但是看查询计划,并没有使用到索引;案例对于odb_ywuser_prpcmain这张表,policyno为分布键。在列 policyno 建了一个名叫 idx_db_ods_odb_ywuser_prpcmain 索引,在列 policyno,inserttime
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