云数据仓库ADB中遇到速度比较慢的问题，怎么解决？

在云数据仓库AnalyticDB（ADB）中遇到速度较慢的问题时，可以从以下几个方面进行排查和优化。以下是详细的解决方案：

1. 数据导入性能优化

如果问题出现在数据导入过程中，可以参考以下方法进行优化：

1.1 使用高效的导入方式

• 避免使用INSERT语句：INSERT语句会通过主节点（Master）流入子节点，导致主节点CPU使用率增加，影响系统性能。
• 推荐使用OSS外部表：通过阿里云OSS数据产品并结合外部表oss_ext，利用分布式设计实现高效的数据导入，特别适合大规模数据的快速入库和增量数据导入。

1.2 调整批量插入参数

• 增加批量插入条数：单次批量插入的条数建议设置为2048条。如果单条数据量较大（如数百KB），建议控制每批数据大小不超过8 MB。
• 提高并发度：通过多并发导入数据，充分利用系统资源。建议逐步测试并发能力，找到最佳并发数。

1.3 检查数据倾斜

• 如果目标表存在数据分布键倾斜，可能导致部分分片负载过高，从而影响导入性能。建议重新设计表结构，优化分布键以均衡数据分布。

2. 查询性能优化

如果问题出现在查询过程中，可以参考以下方法进行优化：

2.1 定位慢查询

• 查询慢查询日志：通过qmonitor.host_slow_queries或qmonitor.instance_slow_queries表，定位耗时较长的查询SQL语句。例如：

  SELECT pg_size_pretty(host_mem_bytes) as "内存使用", query_start as "开始时间", query_end as "结束时间", query_duration_ms as "耗时(ms)", query_id as "查询ID", query as "查询SQL"
  FROM qmonitor.host_slow_queries
  WHERE hostname = '节点hostname' AND query_start >= now() - interval '30 min'
  ORDER BY host_cpu_time_ms DESC LIMIT 20;
  

• 分析慢查询原因：检查慢查询是否由于复杂的SQL逻辑、数据倾斜或统计信息不准确导致。

2.2 优化统计信息

• 调整统计信息收集策略：如果统计信息收集导致CPU负载过高，可以通过以下方式优化：
  • 将统计信息收集时间调整到业务低峰期：

  set adb_config O_CBO_MAINTENANCE_WINDOW_DURATION = [04:00-05:00];
  

  • 下调系统查询IO限制（建议不低于16 MB）：

  set adb_config CSTORE_IO_LIMIT_SYSTEM_QUERY_BPS = 52428800;
  

  • 将统计信息收集任务划分到低优先级资源组：

  set adb_config O_CBO_AUTONOMOUS_STATS_ACCOUNT = [user_name];
  

  • 上调列的过期比例以减少收集工作量（建议不超过0.5）：

  set adb_config O_CBO_STATS_EXPIRED_RATIO = 0.1;
  

2.3 优化表结构

• 重新设计表结构：如果查询性能受数据倾斜影响，建议重新设计表结构，优化分布键以均衡数据分布。

3. Spark应用性能优化

如果问题出现在Spark应用运行过程中，可以参考以下方法进行排查和优化：

3.1 排查Executor状态

• 检查Executor是否为Dead状态：在Spark UI页面的Executors页签中，查看Status字段。如果Executor状态为Dead，需排查具体原因并解决。

3.2 分析Driver日志

• 查看Driver日志中的异常信息：在Spark UI页面的Executors页签中，查看Executor ID为driver的stderr日志，定位Task终止或重试的原因。

3.3 检查资源使用情况

• 查看GC时间和堆栈信息：在Spark UI页面的Executors页签中，查看Thread Dump字段，分析是否存在热点问题或函数效率较低的情况。

4. 其他常见问题及解决方案

4.1 CPU负载过高

• 如果CPU负载过高且影响查询响应时间，可尝试以下方法：
  • 调整统计信息收集时间到业务低峰期。
  • 下调系统查询IO限制。
  • 将统计信息收集任务划分到低优先级资源组。
  • 上调列的过期比例以减少收集工作量。
  • 如果以上方法无效，可关闭统计信息自治功能（但可能影响查询性能）。

4.2 磁盘IO和网络瓶颈

• 如果磁盘IO或网络成为瓶颈，建议检查客户端机器的负载情况，确保CPU使用率和磁盘IO使用率充足，并优化数据源的生产速度。

总结

通过上述方法，您可以从数据导入、查询优化、Spark应用性能以及系统资源配置等多个角度全面排查和解决云数据仓库ADB中的速度慢问题。根据具体场景选择合适的优化策略，确保系统性能达到预期水平。