实时数仓 Hologres产品使用合集之当使用动态分区管理功能按日期进行分区后,通过主键和segment_key进行时间范围查询性能变差是什么原因

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 实时数仓Hologres的基本概念和特点:1.一站式实时数仓引擎:Hologres集成了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和在线服务(Serving)能力于一体,适合实时数据分析和决策支持场景。2.兼容PostgreSQL协议:Hologres支持标准SQL(兼容PostgreSQL协议和语法),使得迁移和集成变得简单。3.海量数据处理能力:能够处理PB级数据的多维分析和即席查询,支持高并发低延迟查询。4.实时性:支持数据的实时写入、实时更新和实时分析,满足对数据新鲜度要求高的业务场景。5.与大数据生态集成:与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品深度融合,提供离在线

问题一:关于hologres的数组函数,这里的几个函数不支持常量查询,查询字段写在子查询里也不支持吗?

关于hologres的数组函数

这里的几个函数不支持常量查询,查询字段写在子查询里也不支持吗?



参考答案:

应该是array_union这个函数本身在hqe执行,但是被推到了pqe,所以报错了。问题出在 t1.user_list = t1.department_list 这个条件上,判断array是否相等走的是pqe,可以用 t1.user_list @> t1.department_list and t1.user_list <@ t1.department_list 绕过



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574306



问题二:Hologres可以优化分区表的查询性能吗?

Hologres可以优化分区表的查询性能吗?



参考答案:

看起来属于数量不大 表多了 造成需要访问的文件多了 过多的文件打开操作 消耗了额外的资源 以前访问一个shard就可以 现在要打开38个子表 每个子表还没有shard pruning的效果



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574305



问题三:Hologres使用动态分区管理,通过主键+segment_key时间范围查询性能变差,是什么原因?

Hologres使用动态分区管理,按日期分区之后,通过主键+segment_key时间范围查询性能变差,是什么原因?



参考答案:

这个得看具体情况了 通常的方法是explain analyze 了解实际的执行计划 然后看看哪个环节耗时多了 比如打开了过多的表 访问了过多的文件 或者并发度变化了 之类



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574304



问题四:Hologres如何升级到版本2.1?

Hologres如何升级到版本2.1?



参考答案:

操作步骤示例https://help.aliyun.com/zh/hologres/user-guide/instance-upgrades?spm=a2c4g.11186623.0.i74

Hologres实例自助升级步骤如下。

登录Hologres管理控制台,在左侧导航栏单击实例列表。

在实例列表页面,单击目标实例名称。

在实例详情页,单击版本参数后的升级版本。

在实例升级面板,检查版本信息后单击开始升级准备。

升级准备完成后,单击立即升级。

说明

升级准备完成后七天内,可以随时单击立即升级进行升级实例。

等待实例升级完成后,Hologres实例版本就升级到了最新版本。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574303



问题五:Hologres设置资源组隔离后,,default的cpu使用并没有降,是为什么?

Hologres设置资源组隔离后,,default的cpu使用并没有降,是为什么?



参考答案:

当您在Hologres中设置资源组隔离后,默认的CPU使用率没有降低可能有以下几个原因:

  1. 配置生效问题:确保您正确配置了资源组隔离,并且将相应的查询或用户绑定到了资源组。
  2. 并发量不足:如果您的数据库负载本身并不重,可能会导致默认的CPU使用率没有明显的下降。资源组隔离主要用于控制和限制繁忙时的资源分配,当数据库服务器面临大量并发请求时,资源组隔离的性能优势才会更加突出。
  3. 其他资源限制:除了CPU之外,资源组隔离还可以限制内存、磁盘IO等其他资源。如果您只关注CPU使用率,而其他资源没有被限制,那么默认的CPU使用率可能不会有明显变化。
  4. 查询复杂性:某些查询可能需要较长的执行时间,导致CPU使用率仍然较高。请检查具体的查询语句和执行计划,确定其中是否存在复杂或耗时较长的操作。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574302

相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
相关文章
|
10月前
|
SQL 存储 JSON
实时数仓 Hologres 产品介绍:一体化实时湖仓平台
本次方案的主题是实时数仓 Hologres 产品介绍:一体化实时湖仓平台,介绍了 Hologres 湖仓存储一体,多模式计算一体、分析服务一体和 Data+AI 一体四方面一体化场景,并对其运维监控方面及客户案例进行一定讲解。 1. Hologres :面向未来的一体化实时湖仓 2. 运维监控 3. 客户案例 4. 总结
652 14
|
10月前
|
存储 运维 负载均衡
Hologres 查询队列全面解析
Hologres V3.0引入查询队列功能,实现请求有序处理、负载均衡和资源管理,特别适用于高并发场景。该功能通过智能分类和调度,确保复杂查询不会垄断资源,保障系统稳定性和响应效率。在电商等实时业务中,查询队列优化了数据写入和查询处理,支持高效批量任务,并具备自动流控、隔离与熔断机制,确保核心业务不受干扰,提升整体性能。
279 11
|
机器学习/深度学习 存储 数据挖掘
Hologres 与机器学习的融合:为实时分析添加预测性分析功能
【9月更文第1天】随着数据科学的发展,企业越来越依赖于从数据中获取洞察力来指导决策。传统的数据仓库主要用于存储和查询历史数据,而现代的数据仓库如 Hologres 不仅提供了高性能的查询能力,还能够支持实时数据分析。将 Hologres 与机器学习技术相结合,可以在实时数据流中引入预测性分析,为企业提供更深入的数据洞见。本文将探讨如何将 Hologres 与机器学习集成,以便实现实时的预测性分析。
230 4
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
实时数仓 Hologres操作报错合集之指定主键更新模式报错主键数据重复,该如何处理
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
存储 JSON 安全
Hologres的查询能力
Hologres的查询能力【8月更文挑战第25天】
180 0
|
存储 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之在本地客户端一直无法连接ADB MySQL,是什么原因
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
212 0
|
分布式计算 MaxCompute 数据库
实时数仓 Hologres产品使用合集之如何添加新字段
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
存储 SQL Java
实时数仓 Hologres产品使用合集之如何使用Flink的sink连接
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
缓存 数据库
实时数仓 Hologres产品使用合集之如何查看并分析历史查询语句
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
|
1月前
|
存储 人工智能 OLAP
AI Agent越用越笨?阿里云AnalyticDB「AI上下文工程」一招破解!
AI 上下文工程是管理大模型输入信息的系统化框架,解决提示工程中的幻觉、上下文溢出与信息冲突等问题。通过上下文的采集、存储、加工与调度,提升AI推理准确性与交互体验。AnalyticDB PostgreSQL 版提供增强 RAG、长记忆、Supabase 等能力,助力企业构建高效、稳定的 AI 应用。

相关产品

  • 实时数仓 Hologres