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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(duì)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:專題本課程主要講述數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)的基本知識(shí),闡述數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)方法,并基于 GaussDB (for MySQL)講解數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)理論。 MySQL數(shù)據(jù)庫 入門指導(dǎo)幫助文檔 MySQL數(shù)據(jù)庫 產(chǎn)品介紹 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫 快速入門 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫 用戶指南 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫 性能白皮書 立即下載 MySQL數(shù)據(jù)庫來自:專題
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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(chǎng)景下的運(yùn)維管理。 課程大綱 第1章 SQL進(jìn)階(高級(jí)) 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(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫高級(jí)特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)來自:百科云日志 服務(wù)怎么使用_云日志服務(wù)使用流程_ 云日志服務(wù)LTS -華為云 如何進(jìn)行日志采集和轉(zhuǎn)儲(chǔ)_日志平臺(tái)_日志接入_日志轉(zhuǎn)儲(chǔ) GaussDB日志_GaussDB數(shù)據(jù)庫日志_高斯數(shù)據(jù)庫日志_華為云 什么是日志服務(wù)_日志平臺(tái)_ 日志分析 好用的云連接_云連接是什么意思_云連接CC應(yīng)用 云連接是什么_云連接CC優(yōu)勢(shì)_云連接有什么作用來自: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(duì)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(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦,將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí),并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。來自:專題本實(shí)踐使用DRS的實(shí)時(shí)同步功能將本地Oracle數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)遷移至華為云GaussDB。通過全量+增量同步,實(shí)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(zhǎng)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(diǎn)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、吞吐來自:專題前主要有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品部和專業(yè)服務(wù)項(xiàng)目組群這2個(gè)業(yè)務(wù)主體,這2個(gè)團(tuán)隊(duì)可以協(xié)助客戶完整的走完遷移周期; 數(shù)據(jù)庫遷移一定要數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品來執(zhí)行,背景是:這項(xiàng)工作需要對(duì)數(shù)據(jù)庫知識(shí)、原理具有一定的從業(yè)經(jīng)驗(yàn),數(shù)據(jù)庫遷移的專家要有數(shù)據(jù)庫寬度和深度,同時(shí)客戶也會(huì)咨詢數(shù)據(jù)庫本身的一些使用,調(diào)優(yōu)。 文中課程來自:百科源。隨著競(jìng)爭(zhēng)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(gè)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(jì)、數(shù)據(jù)分布等操作時(shí),啟用數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化器打造最有效的執(zhí)行計(jì)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(diǎn)的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)這些硬件資來自: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(duì)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(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦,將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí),并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。來自:專題時(shí)日志等功能。 GaussDB安裝 -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(diǎn)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。 高斯數(shù)據(jù)庫日期函數(shù) 快速使用GaussDB 收起 展開來自: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(duì)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(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦,將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí),并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)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(duì)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(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦,將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí),并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)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(duì)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(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法,實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦,將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí),并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。來自:專題
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