从传统数据库迁移到GP中一个重要的且经常被开发人员忽略的概念是数据分布,没有良好的设计表的分布键会导致严重的性能问题,以下函数将给开发人员及DBA检测一个表的数据倾斜情况。 -- Function: gpmg.data_skew(character varying) -- DROP FUNCTION gpmg.da
从传统数据库迁移到GP中一个重要的且经常被开发人员忽略的概念是数据分布,没有良好的设计表的分布键会导致严重的性能问题,以下函数将给开发人员及DBA检测一个表的数据倾斜情况。
-- Function: gpmg.data_skew(character varying) -- DROP FUNCTION gpmg.data_skew(character varying); CREATE OR REPLACE FUNCTION gpmg.data_skew(tablename character varying) RETURNS text AS $BODY$ --2014-05-26,Gtlions,收集和统计数据倾斜情况 declare v_func character varying(200)='gpmg.data_skew()'; v_begin_time timestamp; v_end_time timestamp; v_status int=0; v_msg text='Done.'; v_record record; v_id integer; v_rq timestamp; v_segs integer=64; v_totalnums bigint=0; v_maxskew numeric=0.0; v_minskew numeric=0.0; v_maxskew_seg varchar(20); v_minskew_seg varchar(20); v_maxrows bigint=0; v_minrows bigint=0; v_result varchar(2000); begin v_id=nextval('gpmg.commonseq'); v_rq=now(); v_begin_time=clock_timestamp(); v_result = 'GP hava '; select into v_segs count(*) segs from gp_segment_configuration where role='p' and content<>-1; v_result = v_result||v_segs||' instances, Standard skew is '||1.0/v_segs||'. '; -- bg1 segid, bg2 节点记录数量 execute 'insert into gpmg.commontab(seq,tabname,bg1,bg2) select '||v_id||','''||$1||''',gp_segment_id,count(*) segrownums from '||$1||' group by rollup(( gp_segment_id)) order by gp_segment_id'; select into v_segs,v_totalnums v_segs,max(bg2) from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1; --nm1 标准倾斜率, nm2 节点倾斜率, nm3 标准-节点倾斜率绝对值 update gpmg.commontab set nm1=1::numeric/v_segs,nm2=bg2::numeric/v_totalnums,nm3=abs(1::numeric/v_segs-bg2::numeric/v_totalnums) where seq=v_id and tabname=$1; select into v_maxskew,v_minskew max(nm2),min(nm2) from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null; select into v_maxskew_seg hostname from gp_segment_configuration where role='p' and content in (select bg1 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_maxskew limit 1); select into v_minskew_seg hostname from gp_segment_configuration where role='p' and content in (select bg1 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_minskew limit 1); select into v_maxrows bg2 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_maxskew limit 1; select into v_minrows bg2 from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1 and bg1 is not null and nm2=v_minskew limit 1; v_result =v_result ||'You Table ['||$1||'] skew info: [table_totalrows:'||v_totalnums||', maxskew:seg-'||v_maxskew_seg||', rows-'||v_maxrows||' '||v_maxskew||', minskew:seg-'||v_minskew_seg||', rows-'||v_minrows||' '||v_minskew||']'; delete from gpmg.commontab where seq=v_id and tabname=$1; return v_result; v_end_time=clock_timestamp(); end; $BODY$ LANGUAGE plpgsql VOLATILE; ALTER FUNCTION gpmg.data_skew(character varying) OWNER TO gpadmin; GRANT EXECUTE ON FUNCTION gpmg.data_skew(character varying) TO public; GRANT EXECUTE ON FUNCTION gpmg.data_skew(character varying) TO gpadmin; bigdatagp=# select gpmg.data_skew('gpmg.manager_table'); data_skew ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------- GP hava 64 instances, Standard skew is 0.01562500000000000000. You Table [gpmg.manager_table] skew info: [table_totalrows:83, maxskew:seg-sdw16, rows-3 0.036144578313 25301205, minskew:seg-sdw2, rows-1 0.01204819277108433735] (1 row) bigdatagp=# select gpmg.data_skew('gpmg.func_log'); data_skew ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------- GP hava 64 instances, Standard skew is 0.01562500000000000000. You Table [gpmg.func_log] skew info: [table_totalrows:53708, maxskew:seg-sdw10, rows-907 0.016887614508 08073285, minskew:seg-sdw7, rows-773 0.01439264169211290683] (1 row) 2014-10-14 09:53:00
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在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。


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