问题一:at most 70 slices are allowed in a query, current number: 74 建议:rewrite your query or adjust GUC gp_max_slices 你好,请问这个报错是什么原因,怎么解决 问题二:这个是怎么调整 问题三:这个优化查询是指?
针对问题一的回答:查询复杂,需要的 slice 超过了系统的限制。可以优化查询或把 slice 限制调大一点.针对问题二的回答:这个需要后台来修改,修改之后单挑查询会占用更多的资源,不建议修改得过大 针对问题三的回答:比如 join 两边的表使用一样的分布键,减少数据的 shuffle。此回答整理自钉群“云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版交流群”
问题一:at most 70 slices are allowed in a query, current number: 74
这个报错是因为您使用的是 Greenplum 数据库,而 Greenplum 在默认情况下会限制一个查询最多可以涉及到 70 个分区(slice)。而在扩容时执行 growpart 命令需要访问硬盘分区信息,可能会触发这个限制导致错误。
解决这个问题的方法是调整 Greenplum 数据库的参数,将 gp_max_slices 参数值增加到至少大于 74,例如:
$ gpconfig -c gp_max_slices -v 80 --masteronly 这个命令将会修改 gp_max_slices 参数的值为 80,然后重启 Greenplum 数据库使得参数生效。
问题二:如何调整 gp_max_slices?
可以通过执行 gpconfig 命令来调整 Greenplum 数据库的参数。例如,要将 gp_max_slices 参数的值调整为 80,可以执行以下命令:
$ gpconfig -c gp_max_slices -v 80 --masteronly 其中,-c 表示要修改的参数名,-v 表示要设置的参数值,--masteronly 表示只在主节点上修改。执行完命令后,需要重启 Greenplum 数据库使得参数生效。
问题三:这个优化查询是指?
这个报错信息建议“rewrite your query or adjust GUC gp_max_slices”,即重新编写查询语句或者调整 Greenplum 数据库的参数来解决问题。这是因为在 Greenplum 中,一个查询涉及的分区数越多,对性能的影响越大,可能会导致查询变得非常慢。因此,在编写查询语句时应该尽量减少涉及的分区数量,避免触发这种限制。如果实在无法避免,可以通过调整 gp_max_slices 参数来增加允许的最大分区数,但需要注意这也会对系统性能造成一定的影响。
这个错误是因为 growpart
命令尝试更改分区数量时超出了 Greenplum 数据库对查询处理的限制。Greenplum 允许的最大切片数为 70 个,而 growpart
命令尝试添加的分区数量为 74 个。
为了解决这个问题,您可以尝试使用以下方法:
在扩容前减少一个分区,使它们的数量等于或少于 70。
使用 growpart
命令手动增加分区数量,而不是让 Greenplum 自动处理。
对于问题二,您可以通过设置 gp_max_slices
系统变量来调整 Greenplum 数据库允许的最大切片数。在初始化 Greenplum 数据库时,您可以使用 gpconfig
命令设置该值。例如:
gpconfig -c gp_max_slices -v 1000
将 Greenplum 数据库允许的最大切片数设置为 1000。需要注意的是,增加最大切片数将消耗更多的系统资源。
对于问题三,优化查询是指通过修改查询方式,以减少资源的使用和提高查询效率。例如,更改查询计划,使用联接来代替子查询,使用合适的索引等等。这些优化措施可以使查询更快地完成,消耗更少的资源,从而提高数据库性能。
问题一: 这个错误信息是指AnalyticDB中一个查询所允许的最大分片数是70,但是当前查询的分片数为74,因此会产生这个错误。这个错误信息提示你需要重新编写查询语句或者调整GUC参数 gp_max_slices。
问题二: gp_max_slices参数是Greenplum数据库的一个参数,AnalyticDB基于Greenplum开发,因此也可以进行调整。你可以登录AnalyticDB的master节点,进入Greenplum数据库,使用以下命令进行调整:
ALTER SYSTEM SET gp_max_slices = '100';
这个命令将gp_max_slices参数设置为100,可以根据实际情况进行调整。
问题三:
优化查询是指通过对查询语句、索引、表结构等方面进行调整,以提高查询性能,降低系统负载的过程。在AnalyticDB中,优化查询可以采用以下策略:
1、编写高效的查询语句,避免使用不必要的子查询、联合查询等; 2、创建合适的索引,以加快查询速度; 3、优化表结构,包括分区、分片等方式; 4、调整GUC参数,以提高系统性能。
通过优化查询,可以提高系统响应速度,提高用户体验,同时也可以降低系统资源消耗,提高系统稳定性。
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