2023年

维护定期回收空间任务 优化 ORCA优化器 ORCA优化器针对DQA(Distinct Qualified Aggregates)查询,进行了如下优化:避免使用性能不佳的聚合算子。聚合过程中添加预聚合阶段。减少数据重分布次数。无 事务 AnalyticDB PostgreSQL 7.0版 将...

查看集群性能

E-HPC优化器是性能监控与剖析平台,支持集群性能指标、查看集群性能历史记录、分析进程级的性能热点。您可以根据E-HPC优化器展示的性能大盘及性能数据优化集群性能。查看性能大盘 登录 弹性高性能计算控制台。在顶部菜单栏左上角处,选择...

兼容PostgreSQL 14版本公测结束,正式版上线

大表IN查询优化 PostgreSQL 14版本支持 linear search TO hash table probe,提升IN语句的处理性能,在多条件或被过滤掉的数据量大的SQL中性能显著提升。支持LZ4压缩算法 PostgreSQL 14版本支持用户选择LZ4算法进行数据列压缩的能力,提高...

StarRocks概述

智能查询优化 StarRocks通过CBO优化器(Cost Based Optimizer)可以对复杂查询自动优化。无需人工干预,就可以通过统计信息合理估算执行成本,生成更优的执行计划,大大提高了AdHoc和ETL场景的数据分析效率。联邦查询 StarRocks支持使用...

查询诊断

query_optimizer character varying(16)查询所使用的优化器(ORCA or Planner)。access_tables text 查询所访问的表名。result_rows bigint 返回查询的行数。如果是INSERT命令,则返回插入的行数。num_segments integer 查询所在计算节点...

云数据库查询优化

本文介绍如何进行查询优化以避免此类问题。设置合适的索引 如果您的查询操作包含了过滤条件(包含等值测试和范围过滤)或者是排序功能,则要考虑给集合添加索引。说明 在创建索引时,可以去掉那些没有选择性的等值测试字段或范围过滤字段,...

功能发布记录

根据一个或者一组优化问题数据,对采用的求解器的超参进行调优,获得更快的求解速度和优化器GAP。2023年3月 求解器SDK更新V0.24.x版本(V0.24.1下载):提高了MILP求解器的性能。正式发行版本。云鉴权账号全部开放使用权限,无需再申请特殊...

时空查询的性能调优

关于Lindorm宽表的组合索引介绍,请参见 查询优化。并行查询的优化 在开启并行查询的条件下,可以使用Sharding来提高并行查询的并行度,从而提高查询性能。Sharding是指将数据进行分片的方法。创建时空索引时使用Sharding可以使数据更加...

智能顾问的审计事件

ListCostTrend 查询优化成本趋势列表接口。ListDepartment 查询部门下拉框接口。ListPrimaryAccounts 查询成员账号关联的阿里云账号信息。ListProduct 查询云产品下拉框接口。ListResourceInfo 查询资源列表详情。ListRuleTemplate 查询...

Quick BI关于图表查优的相关方法和功能实现介绍

详细信息 在日常用户的数据展示过程中,图表数据经常会迟迟不能加载出来,其原因可能是多方面的,在用户还未使用Quick BI提供的查询优化功能前,几乎所有的数据查询场景都是下发SQL语句到用户数据库执行,最后将查询结果返回给Quick BI。...

什么是图数据库GDB?

图数据库与传统关系型数据库相比的优势 传统的关系型数据库和图数据库无论是在模型,存储以及查询优化上都存在极大的差异。比如社交用户关系中的2度查询请求,传统关系型数据库处理起来至少是秒级别的,3度查询更差甚至无法支持。对比而言...

5.6/5.7/8.0版功能对比

❌ 创建只读分区 ❌ 创建混合分区 ❌ 自动化管理分区 ❌ 查询优化(Query Optimizer)功能 集群版 子查询解关联 ❌ 基于代价的查询变换 ❌ Limit Offset下推 ❌ 谓词完全下推 ❌ 扫描完全下推(FastTraverse)❌ Bloom Filter For HashJoin...

OceanBase 4.x 简介

通过复杂查询优化(算子优化)、执行计划优化、并行执行、资源隔离(IOPS 隔离)等能力,提升 TPCDS 查询速度,大幅改进 AP 场景性能。更高可用能力 RTO,优化选举和日志管理模块,不再依赖 NTP 时钟同步,以更快的速度恢复数据库的服务,...

多元索引最佳实践

多元索引使用实践 查询优化 如果查询Query特别复杂,例如条件过多、嵌套太深、TermsQuery中的元素过多等,则查询延时可能会较高,因此推荐用户精简Query,只保留必要的条件。目前服务端会自动进行查询改写和查询优化,一般情况下无需关注。...

8.0.1和8.0.2版功能对比

PolarDB for MySQL 8.0.1版和8.0.2版在功能上存在一些差异,包括Warm Buffer Pool、Hash Join、弹性并行查询、执行器增强、优化器增强、分区表、多主集群(库表)、Blink Tree等方面的差异。本文介绍这两个版本的功能区别,以便您基于业务...

列存索引(IMCI)发布说明

SQL Parser/优化器:面向行列混合存储的CBO优化器,可以根据代价自动选择行存或者列存执行查询请求;在此架构下,PolarDB MySQL版 实现了100%兼容MySQL协议的基础上,同时获得数个数量级的查询加速效果。核心优势 PolarDB MySQL版 依托列存...

计划缓存(Auto Plan Cache)

您可以使用 PolarDB MySQL版 提供的Auto Plan Cache功能,来缓存SQL语句的执行计划信息,以缩短查询优化时间,提升SQL语句的查询性能。本文介绍了Auto Plan Cache功能的背景信息、前提条件、依赖的参数和接口等内容。背景信息 执行计划的...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

JindoCube使用说明

目前JindoCube支持基于View的查询优化,当用户使用某个视图创建了Raw Cache或者Cube Cache后,后续的查询使用到了该视图,EMR Spark会在满足逻辑语义的前提下,尝试使用Cache重写查询的执行计划,新的执行计划直接访问Cache数据,从而加速...

概述

SQL Parser/优化器:面向行列混合存储的CBO优化器,可以根据代价自动选择行存或者列存执行查询请求;在此架构下,PolarDB MySQL版 实现了100%兼容MySQL协议的基础上,同时获得数个数量级的查询加速效果。核心优势 PolarDB MySQL版 依托列存...

查询优化和执行

查询优化 对于多数常见的子查询形式,PolarDB-X 可以将其改写为高效的SemiJoin或类似的基于JOIN的计算方式。这样做的好处是显而易见的。当数据量较大时,无需真正带入不同参数循环迭代,大大降低了执行代价。这种查询改写技术称为子查询...

内核版本发布记录

1.7.0内核版本发布说明 新增特性 Analyticsearch查询优化上线,基于日志检索插件实现查询性能大幅提升,具体说明如下:日志检索场景,例如Kibana Discover查询加速,优化索引合并策略及Date_histogram执行计划策略,无条件或单条件查询性能...

表数据格式

所有数据文件会按照PK列进行排序,可有效提升Merge的效率,并有助于DataSkipping查询优化。数据文件会按照列式压缩存储,可有效减少存储的数据量,节省成本,也可有效地提升IO读写效率。数据存储分桶 为了进一步优化读写效率,...

向量召回过滤优化

流程如下:解析:(建立倒排索引>解析filter表达式>查询优化)对所有的字段都建了单字段倒排索引(目前不支持text字段)解析filter表达式,遍历语法数进行倒排处理:attrName=constValue,过滤条件为=时,如果左边是属性字段且有倒排,右边...

谓词完全下推

参数名称 级别 描述 loose_optimizer_switch Global、Session 查询优化的总控制开关。其中,计算下推的子控制开关如下:limit_offset_pushdown:Limit Offset下推优化开关 ON(默认值):开启Limit Offset下推优化开关。OFF:关闭Limit ...

基于代价的查询变换

polar_optimizer_switch Global、Session PolarDB查询优化的控制开关。取值范围:unnest_use_window_function:利用Window function解关联的功能开关。ON(默认值):开启利用Window function解关联功能。OFF:关闭利用Window function解...

Bucket Shuffle Join

本文介绍 云数据库 SelectDB 版 支持通过Bucket Shuffle Join进行查询优化,能够减少数据在节点间的传输耗时和Join时的内存开销,进而优化查询性能。功能简介 Bucket Shuffle Join旨在为某些Join查询提供基于本地的优化,减少数据在节点间...

Limit Offset下推

参数名称 级别 描述 loose_optimizer_switch Global、Session 查询优化的总控制开关。其中,计算下推的子控制开关如下:limit_offset_pushdown:Limit Offset下推优化开关 ON(默认值):开启Limit Offset下推优化开关。OFF:关闭Limit ...

数据查询

Lindorm时序引擎针对SQL查询做了许多查询优化,提升大多数场景的查询性能、减少服务端的资源占用、提高服务端的稳定性。特性 支持降采样查询、聚合、最新值查询等时序特性的查询能力。详细介绍,请参见 降采样查询 和 最新值查询。提供了...

算子级别诊断结果

更多详情,请参见 分组聚合查询优化。过滤条件没有下推 问题 AnalyticDB MySQL版 在存储数据时默认对表的全部字段创建了索引,您可以在查询时使用这些索引来加速数据的过滤。但在如下场景中 AnalyticDB MySQL版 不会将过滤条件下推:查询...

SQL调优

查询优化 子查询如下所示。SELECT*FROM table_a a WHERE a.col1 IN(SELECT col1 FROM table_b b WHERE xxx);当此语句中的 table_b 子查询返回的 col1 的个数超过9999个时,系统会报错为 records returned from subquery exceeded limit ...

时序引擎版本说明

优化时间分区功能,支持关闭时间分区功能。行协议和API接口支持通过修改SQL可配置Schemaless模式,默认为schemaless。功能优化 修复删除表操作后重新写入数据会丢失数据的问题。修复api/v2/write接口格式错误时出现的NPE问题。修复/api/...

查询执行模式

Interactive模式 AnalyticDB MySQL 接收到用户查询后,会对查询进行解析,由优化器生成执行计划,执行引擎接收到执行计划后,会生成对应的分布式执行任务,这些分布式执行任务会根据执行计划描述的逻辑进行计算。执行引擎负责调度、管理...

SQL优化技术

诊断能力 DAS的SQL诊断优化服务是自动SQL优化强大后盾,它采用基于代价模型方式,也就是采用和数据库优化器相同的方式去思考优化问题,最终会以执行代价的方式量化评估所有的可能推荐候选项,最终作出可靠推荐。该服务已在阿里巴巴集团内部...

RDS MySQL/MariaDB版实例CPU使用率较高

慢SQL导致查询成本高 解决该问题的原则:定位效率低的查询优化查询的执行效率、降低查询执行的成本。通过以下方式定位效率低的查询:执行以下SQL语句,查看当前执行的查询语句。show processlist;show full processlist;系统显示类似如下...
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