云数据库问题之上述查询语句中的慢SQL问题如何解决

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实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
简介: 云数据库问题之上述查询语句中的慢SQL问题如何解决

问题一:上述查询语句中索引失效的具体原因是什么?


上述查询语句中索引失效的具体原因是什么?


参考回答:

在上述查询语句中,索引失效的具体原因是OR连接的条件之一customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%')未能命中XXX_white_list表的索引。因为customer_id是XXX_level_report表的字段,而不是在XXX_white_list表上查询时使用的索引列,这导致该条件无法利用XXX_white_list表的biz_id索引进行优化。因此,整个查询可能进行了全表扫描。


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问题二:如何解决上述查询语句中的慢SQL问题?


如何解决上述查询语句中的慢SQL问题?


参考回答:

为了解决上述查询语句中的慢SQL问题,可以重构查询语句,去除OR查询条件,或者通过其他方式改写查询以避免索引失效。例如,如果业务逻辑允许,可以尝试将查询拆分为多个没有OR条件的查询,并使用UNION ALL合并结果。如果customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%')这个条件无法避免,可以考虑是否可以在应用层面进行处理,或者在数据设计时添加额外的字段或索引来优化查询性能。最终,通过重构查询语句并重新评估索引的使用情况,成功解决了慢SQL问题。


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问题三:美团 Flink 在大规模作业部署时遇到了哪些主要问题?


美团 Flink 在大规模作业部署时遇到了哪些主要问题?


参考回答:

在大规模作业部署时,美团 Flink 遇到了几个问题。首先,部署大量 Task 时会遇到部署时间长或因为 RPC 超时而导致部署失败的问题。其次,Task 分布不够合理,部分 TaskManager 中 Network Buffer 的数量不足,会导致作业启动失败。另外,大作业做 Checkpoint 期间,会给 HDFS 带来瞬时压力,影响其他作业使用 HDFS。


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问题四:为什么大作业的 Task 部署和启动会慢或失败?


为什么大作业的 Task 部署和启动会慢或失败?


参考回答:

大作业的 Task 部署和启动慢或失败,主要是因为作业规模很大时,JobManager 作为 master 节点可能会遇到处理瓶颈。具体来说,Task 数量、TaskManager 数量、拓扑复杂度以及 user jar 的大小都会影响部署和启动的效率。


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问题五:在美团 Flink 的大作业部署流程中,哪些环节对部署时间有显著影响?


在美团 Flink 的大作业部署流程中,哪些环节对部署时间有显著影响?


参考回答:

在大作业部署流程中,构建执行图、申请资源、部署 Task 和启动 Task 这几个环节对部署时间有显著影响。构建执行图的时间复杂度较高,特别是在作业规模和拓扑复杂度都很高的情况下。资源申请环节可能会因为资源不足、资源碎片或调度到坏节点等问题导致作业启动受阻。而部署和启动 Task 环节则主要受 Task 数量、TaskManager 数量等因素的影响。


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