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- sql調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題GaussDB 性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 須知： 性能調(diào)優(yōu)過程有時候需要重來自：專題
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文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS性能調(diào)優(yōu) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Document Database Service，簡稱DDS）完全兼容MongoDB協(xié)議，提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，本文介紹文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Document來自：專題掌握使用BenchmarkSQL對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行性能測試的方法； 掌握HiBench在鯤鵬平臺上進(jìn)行性能測試的方法； 掌握使用華為鯤鵬性能優(yōu)化工具KunpengTuningKit進(jìn)行性能分析的方法； 掌握對NUMA和線程并發(fā)數(shù)進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)的方法。 課程大綱 第1章 應(yīng)用性能測試及調(diào)優(yōu) 華為云 面向來自：百科
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云數(shù)據(jù)庫 GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件來自：專題![]()
集群規(guī)模：3CN，3分片，3副本。 數(shù)據(jù)量：3000wh 壓測時長：30min（預(yù)熱5min） 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系來自：專題![]()
節(jié)點的擴(kuò)展能力，PB級海量存儲。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？ 管理控制臺 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能調(diào)優(yōu) GaussDB總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特來自：專題![]()
GaussDB 性能調(diào)優(yōu)總體思路 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、并發(fā)控制（當(dāng)前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持）、查詢處理和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用有廣泛而深刻的理解。 輸出性能統(tǒng)計日志 須知：性能調(diào)優(yōu)過程有來自：專題![]()
ARM架構(gòu)：鯤鵬通用增強型、鯤鵬通用計算增強Ⅱ型（共享型）， 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿意，期望通過調(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)庫性能受影響因素多，從而性能調(diào)優(yōu)是一項復(fù)雜的工程，有些時候無法系統(tǒng)性地說明和解釋，來自：專題![]()
測性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿意，期望通過調(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)庫性能受影響因素多，從而性能調(diào)優(yōu)是一項復(fù)雜的工程，有些時候無法系統(tǒng)性地說明和解釋，來自：專題![]()
的增加，吞吐量下降。 優(yōu)化 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化可以影響到整個系統(tǒng)的性能。在執(zhí)行SQL制定、數(shù)據(jù)庫配置參數(shù)、表設(shè)計、數(shù)據(jù)分布等操作時，啟用數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器打造最有效的執(zhí)行計劃。 如何快速確定數(shù)據(jù)庫的調(diào)優(yōu)范圍？ 性能調(diào)優(yōu)主要通過查看數(shù)據(jù)庫節(jié)點的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資源的使用情況來自：專題![]()
全量+增量同步，實現(xiàn)源數(shù)據(jù)庫Oracle和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫GaussDB的數(shù)據(jù)長期同步。 總體性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對系統(tǒng)軟件架構(gòu)、軟硬件配置、數(shù)據(jù)庫配置參來自：專題![]()
全量+增量同步，實現(xiàn)源數(shù)據(jù)庫Oracle和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫GaussDB的數(shù)據(jù)長期同步。 總體性能調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
志的詳細(xì)信息，包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實時日志等功能。 高斯數(shù)據(jù)庫下載-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
詳細(xì)信息，包括搜索日志、日志可視化、下載日志和查看實時日志等功能。 華為高斯數(shù)據(jù)庫概念-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。來自：專題![]()
AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式來自：專題![]()
在永安保險的解決方案以及華為消費者云不同業(yè)務(wù)場景中數(shù)據(jù)庫的使用。 云數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu) 本課程主要講述數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)的基本知識，闡述數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)方法，并基于TaurusDB講解數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)理論。 云數(shù)據(jù)庫MySQL視頻教程 云數(shù)據(jù)庫購買并連接實例 04:00 云數(shù)據(jù)庫購買并連接實例 云數(shù)據(jù)庫如何備份與恢復(fù)來自：專題![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。 3、掌握DWS的高可用方案。 4、掌握DWS的H CS 場景下的運維管理。 課程大綱 第1章 SQL進(jìn)階（高級） 第2章 分布式執(zhí)行 第3章 基礎(chǔ)性能調(diào)優(yōu) 第4章 集群高可用設(shè)計 第5章 數(shù)據(jù)庫高級特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理來自：百科
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