文章目录
- GaussDB常见调优指南
- 一. Analyze 统计信息解析
- 二. Explain 分布式计划解析
- 三. 性能调优总体策略详解
- 四. 性能调优之坏味道 SQL 识别
- 五. 性能调优之好味道表定义
- 六. 性能调优之 SQL 改写
- 七. 性能调优之路径干预
- 八. 性能调优之 Plan hint 运用
- 九. 性能调优之 GUC 参数调优
GaussDB常见调优指南
本文通过学习华为云官方发布的GaussDB(DWS)性能调优手册，对常见调优方法进行总结和梳理。
一. Analyze 统计信息解析
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文简单介绍什么是统计信息、统计信息记录了什么、为什么要收集统计信息、怎么收集统计信息以及什么时候收集统计信息。
WHY：为什么需要统计信息
-
Query 执行流程
词法&语法解析
语义解析
查询重写
查询优化
查询执行 -
CBO 模型
通过代价模型(Cost Model)和统计信息估算每种执行方式的代价，然后选择一种执行代价最优的执行方式。
WHAT：都有哪些统计信息
统计信息包括表记录条数、页面数、MCV(高频非 NULL 值)、HISTOGRAM（直方图）、CORRELATION 等。
WHERE：统计信息在哪里
统计信息存储在系统表 pg_class 和 pg_statistic 中。
HOW：如何生成统计信息
可以通过以下命令手动收集统计信息：
ANALYZE [ VERBOSE ] [ table_name [ ( column_name [, ...] ) ] ];
也可以通过配置参数 default_statistics_target 提升统计信息质量，或开启 autoanalyze 自动收集统计信息。
WHEN：什么时候收集统计信息
大规模数据变化或查询新增数据时需要收集统计信息。
WHO：谁来收集统计信息
建议在业务开发过程中，根据数据变化量和查询特征主动对相关表做 Analyze。
总结
本文简单介绍了统计信息的含义及其在性能调优中的重要作用，详细说明了统计信息的内容、存储位置以及如何有效收集统计信息的方法。
二. Explain 分布式计划解析
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何详细解读计划以及计划的执行过程，从中发现可能存在的性能瓶颈点及其产生的原因。
执行算子介绍
常用的执行算子包括：
- 扫描算子：SeqScan, Indexscan, IndexOnlyScan, BitmapScan, SubqueryScan, 等。
- 连接算子：NestLoop, MergeJoin, HashJoin。
- 物化算子：Material, Sort, Group, Agg, WindowAgg, Unique, Hash。
- 控制类算子：ModifyTable, Append, MergeAppend, RecursiveUnion, BitmapAnd, BitmapOr, 等。
- Stream 算子：Gather Stream, Redistribute Stream, Broadcast Stream。
Explain 用法
使用 explain 命令可以查看优化器为每个查询生成的具体执行计划。
示例计划解读
通过具体示例说明不同类型的计划和算子的资源消耗、耗时等信息。
总结
在调优过程中，熟练使用 Explain 并能分析各部分数据结果是非常重要的。
三. 性能调优总体策略详解
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
性能调优是应用迁移或开发过程中的关键步骤，需要贯穿于整个项目实施过程中。
GaussDB(DWS)执行架构及说明
GaussDB(DWS)是典型的 share-nothing 架构，主要由 CN（Coordinator）和 DN（DataNode）组成。
整体调优思路
调优过程包括数据模型建模、集群部署、表结构设计、SQL 语句优化等多个方面。
性能瓶颈诊断
GaussDB(DWS)提供了丰富的计划信息显示工具 Explain 和动态执行信息分析工具 Top SQL，用于诊断性能瓶颈。
性能原因分析
性能原因分析需要对数据库的执行实现原理有基本了解。GaussDB(DWS)基于代价生成计划，统计信息是计划准确的前提。
调优项实施
调优项包括系统级调优和语句级调优。
四. 性能调优之坏味道 SQL 识别
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何识别和优化坏味道 SQL。
简单实例
通过具体实例说明坏味道 SQL 的识别方法。
识别 SQL 坏味道之自诊断视图
通过自诊断视图识别 SQL 坏味道。
发现正在运行的 SQL 的坏味道
利用 Top SQL 工具发现正在运行的 SQL 的坏味道。
总结
本文介绍了如何识别和优化坏味道 SQL，以提高数据库性能。
五. 性能调优之好味道表定义
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何定义表结构以优化性能。
存储方式设计
选择合适的存储方式以提高性能。
数据分布方式设计
设计合理的数据分布方式以优化性能。
分布列设计
合理设计分布列以提高查询性能。
表分区设计
通过表分区设计优化性能。
字段设计
合理设计字段以提高性能。
约束设计
通过设计约束提高数据完整性和查询性能。
总结
本文介绍了如何通过合理设计表结构来优化性能。
六. 性能调优之 SQL 改写
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何通过改写 SQL 提高性能。
不支持下推导致的坏味道
识别并优化不支持下推的 SQL。
不支持重分布导致的坏味道
识别并优化不支持重分布的 SQL。
数据类型转换导致的坏味道
避免不必要的数据类型转换。
全局性操作导致的坏味道
优化全局性操作以提高性能。
NestLoop 类低效运算导致的坏味道
避免使用低效的 NestLoop 连接。
冗余操作导致的坏味道
去除冗余操作以优化性能。
总结
本文介绍了如何通过改写 SQL 提高性能。
七. 性能调优之路径干预
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何通过路径干预提高性能。
cost 模型选择
选择合适的 cost 模型以优化性能。
Scan 方式的选择
选择合适的扫描方式以提高性能。
关联方式的选择
选择合适的关联方式以优化性能。
Stream 方式的选择
选择合适的 Stream 方式以优化性能。
总结
本文介绍了如何通过路径干预提高性能。
八. 性能调优之 Plan hint 运用
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何使用 Plan hint 提高性能。
Plan hint 的引入
介绍 Plan hint 的概念和使用方法。
Plan hint 的应用
通过具体示例说明 Plan hint 的应用方法。
总结
本文介绍了如何通过使用 Plan hint 提高性能。
九. 性能调优之 GUC 参数调优
前言
适用版本：【8.1.1 及以上】
本文介绍如何通过调整 GUC 参数提高性能。
优化器 GUC 参数调优
调整优化器相关的 GUC 参数以提高性能。
数据库全局 GUC 参数
调整数据库全局 GUC 参数以优化性能。
总结
本文介绍了如何通过调整 GUC 参数提高性能。
以上是 GaussDB(DWS)性能调优手册中常见的调优方法总结。通过合理使用这些调优方法，可以有效提高 GaussDB(DWS)的性能，提升系统的整体运行效率。
