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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(xiàng)復(fù)雜的工程,有些時(shí)候無法系統(tǒng)性地說明和解釋,而是依賴于DBA的經(jīng)驗(yàn)判斷。盡管如此,此處來自:專題當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)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(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦,將效率從小時(shí)級別提升到秒級,并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自:專題當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)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(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦,將效率從小時(shí)級別提升到秒級,并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自:專題當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)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(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦,將效率從小時(shí)級別提升到秒級,并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自:專題當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)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(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦,將效率從小時(shí)級別提升到秒級,并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自:專題當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過深度強(qiáng)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(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦,將效率從小時(shí)級別提升到秒級,并在benchmark測試中實(shí)測性能提升了約40倍。來自:專題
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