數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對(duì)業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿意，期望通過(guò)調(diào)優(yōu)加快業(yè)務(wù)執(zhí)行的情況下。正如“確定性能調(diào)優(yōu)范圍”小節(jié)所述，數(shù)據(jù)庫(kù)性能受影響因素多，從而性能調(diào)優(yōu)是一項(xiàng)復(fù)雜的工程，有些時(shí)候無(wú)法系統(tǒng)性地說(shuō)明和解釋，而是依賴于DBA的經(jīng)驗(yàn)判斷。盡管如此，此處還是期望能盡量系統(tǒng)性的對(duì)性能調(diào)優(yōu)方法加以說(shuō)明，方便應(yīng)用開發(fā)人員和剛接觸GaussDB的DBA參考。

性能因素

多個(gè)性能因素會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能，了解這些因素可以幫助定位和分析性能問(wèn)題。

1.系統(tǒng)資源

數(shù)據(jù)庫(kù)性能在很大程度上依賴于磁盤的I/O和內(nèi)存使用情況。為了準(zhǔn)確設(shè)置性能指標(biāo)，用戶需要了解集群部署硬件的基本性能。CPU，硬盤，磁盤控制器，內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)接口等這些硬件性能將顯著影響數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行速度。

2.負(fù)載

負(fù)載等于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的需求總量，它會(huì)隨著時(shí)間變化?？傮w負(fù)載包含用戶查詢，應(yīng)用程序，并行作業(yè)，事務(wù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)隨時(shí)傳遞的系統(tǒng)命令。比如：多用戶在執(zhí)行多個(gè)查詢時(shí)會(huì)提高負(fù)載。負(fù)載會(huì)顯著地影響數(shù)據(jù)庫(kù)的性能。了解工作負(fù)載高峰期可以幫助用戶更合理地利用系統(tǒng)資源，更有效地完成系統(tǒng)任務(wù)。

3.吞吐量

使用系統(tǒng)的吞吐量來(lái)定義處理數(shù)據(jù)的整體能力。數(shù)據(jù)庫(kù)的吞吐量以每秒的查詢次數(shù)、每秒的處理事務(wù)數(shù)量或平均響應(yīng)時(shí)間來(lái)測(cè)量。數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力與底層系統(tǒng)（磁盤I/O，CPU速度，存儲(chǔ)器帶寬等）有密切的關(guān)系，所以當(dāng)設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)吞吐量目標(biāo)時(shí)，需要提前了解硬件的性能。

4.競(jìng)爭(zhēng)

競(jìng)爭(zhēng)是指兩組或多組負(fù)載組件嘗試使用沖突的方式使用系統(tǒng)的情況。比如，多條查詢視圖同一時(shí)間更新相同的數(shù)據(jù)，或者多個(gè)大量的負(fù)載爭(zhēng)奪系統(tǒng)資源。隨著競(jìng)爭(zhēng)的增加，吞吐量下降。

5.優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化可以影響到整個(gè)系統(tǒng)的性能。在執(zhí)行SQL制定、數(shù)據(jù)庫(kù)配置參數(shù)、表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分布等操作時(shí)，啟用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化器打造最有效的執(zhí)行計(jì)劃。

調(diào)優(yōu)范圍確定

性能調(diào)優(yōu)主要通過(guò)查看集群各節(jié)點(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資源的使用情況，確認(rèn)這些資源是否已被充分利用，是否存在瓶頸點(diǎn)，然后針對(duì)性調(diào)優(yōu)。

如果某個(gè)資源已達(dá)瓶頸，則：

1..通過(guò)查詢最耗時(shí)的SQL語(yǔ)句、跑不出來(lái)的SQL語(yǔ)句，找出耗資源的SQL，進(jìn)行SQL調(diào)優(yōu)指南。

如果所有資源均未達(dá)瓶頸，則表明性能仍有提升潛力?？梢圆樵冏詈臅r(shí)的SQL語(yǔ)句，或者跑不出來(lái)的SQL語(yǔ)句，進(jìn)行針對(duì)性的SQL調(diào)優(yōu)指南。

高效數(shù)據(jù)類型，主要包括以下三方面：

1.盡量使用執(zhí)行效率比較高的數(shù)據(jù)類型

2.一般來(lái)說(shuō)整型數(shù)據(jù)運(yùn)算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常規(guī)的比較運(yùn)算，以及group by)的效率比字符串、浮點(diǎn)數(shù)要高。比如某客戶場(chǎng)景中對(duì)列存表進(jìn)行點(diǎn)查詢，filter條件在一個(gè)numeric列上，執(zhí)行時(shí)間為10+s；修改numeric為int類型之后，執(zhí)行時(shí)間縮短為1.8s左右。

3.盡量使用短字段的數(shù)據(jù)類型

4.長(zhǎng)度較短的數(shù)據(jù)類型不僅可以減小數(shù)據(jù)文件的大小，提升IO性能；同時(shí)也可以減小相關(guān)計(jì)算時(shí)的內(nèi)存消耗，提升計(jì)算性能。比如對(duì)于整型數(shù)據(jù)，如果可以用smallint就盡量不用int，如果可以用int就盡量不用bigint。

5.使用一致的數(shù)據(jù)類型

6.表關(guān)聯(lián)列盡量使用相同的數(shù)據(jù)類型。如果表關(guān)聯(lián)列數(shù)據(jù)類型不同，數(shù)據(jù)庫(kù)必須動(dòng)態(tài)地轉(zhuǎn)化為相同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行比較，這種轉(zhuǎn)換會(huì)帶來(lái)一定的性能開銷。