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

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
|
SQL 缓存 分布式计算
vivo 湖仓架构的性能提升之旅
聚焦 vivo 大数据多维分析面临的挑战、StarRocks 落地方案及应用收益。 在 **即席分析** 场景,StarRocks 使用占比达 70%,查询速度提升 3 倍,P50 耗时从 63.77 秒缩短至 22.30 秒,查询成功率接近 98%。 在 **敏捷 BI** 领域,StarRocks 已完成 25% 切换,月均查询成功数超 25 万,P90 查询时长缩短至 5 秒,相比 Presto 提升 75%。 在 **研发工具平台** 方面,StarRocks 支持准实时数据查询,数据可见性缩短至 3 分钟,查询加速使 P95 延迟降至 400 毫秒,开发效率提升 30%。
vivo 湖仓架构的性能提升之旅
|
SQL NoSQL 关系型数据库
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓的类数据库化与HTAP数据库的差异如何解决
实时数仓Hologres发展问题之实时数仓的类数据库化与HTAP数据库的差异如何解决
351 2
|
SQL DataWorks 关系型数据库
DataWorks+Hologres:打造企业级实时数仓与高效OLAP分析平台
本方案基于阿里云DataWorks与实时数仓Hologres,实现数据库RDS数据实时同步至Hologres,并通过Hologres高性能OLAP分析能力,完成一站式实时数据分析。DataWorks提供全链路数据集成与治理,Hologres支持实时写入与极速查询,二者深度融合构建离在线一体化数仓,助力企业加速数字化升级。
|
存储 消息中间件 OLAP
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
本次分享由阿里云产品经理骆撷冬(观秋)主讲,主题为“Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力”,是2024实时数仓Hologres线上公开课的第三期。课程详细介绍了Hologres与Flink结合搭建的企业级实时数仓的核心能力,包括解决实时数仓分层问题、基于Flink Catalog的Streaming Warehouse实践,并通过典型客户案例展示了其应用效果。
660 10
Hologres+Flink企业级实时数仓核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课03
|
关系型数据库 MySQL OLAP
无缝集成 MySQL,解锁秒级 OLAP 分析性能极限,完成任务可领取三合一数据线!
通过 AnalyticDB MySQL 版、DMS、DTS 和 RDS MySQL 版协同工作,解决大规模业务数据统计难题,参与活动完成任务即可领取三合一数据线(限量200个),还有机会抽取蓝牙音箱大奖!
|
SQL 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询,简化业务实现逻辑、提升查询性能
本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表、向量索引及混合检索的实现步骤。主要内容包括:创建`articles`表并设置向量存储格式,创建ANN向量索引,为表增加`username`和`time`列,建立BTREE索引和GIN全文检索索引,并展示了查询结果。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明。
712 2
|
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
1077 14
|
存储 SQL 运维
Hologres OLAP场景核心能力介绍-2024实时数仓Hologres线上公开课02
本次分享由Hologres产品经理赵红梅(梅酱)介绍Hologres在OLAP场景中的核心能力。内容涵盖OLAP场景的痛点、Hologres的核心优势及其解决方法,包括实时数仓分析、湖仓一体加速、丰富的索引和查询性能优化等。此外,还介绍了Hologres在兼容PG生态、支持多种BI工具以及高级企业级功能如计算组隔离和serverless computing等方面的优势。最后通过小红书和乐元素两个典型客户案例,展示了Hologres在实际应用中的显著效益,如运维成本降低、查询性能提升及成本节省等。
631 7
|
监控 数据挖掘 OLAP
深入解析:AnalyticDB中的高级查询优化与性能调优
【10月更文挑战第22天】 AnalyticDB(ADB)是阿里云推出的一款实时OLAP数据库服务,它能够处理大规模的数据分析任务,提供亚秒级的查询响应时间。对于已经熟悉AnalyticDB基本操作的用户来说,如何通过查询优化和性能调优来提高数据处理效率,是进一步提升系统性能的关键。本文将从个人的角度出发,结合实际经验,深入探讨AnalyticDB中的高级查询优化与性能调优技巧。
910 4
|
数据管理 大数据 OLAP
AnalyticDB核心概念详解:表、索引与分区
【10月更文挑战第25天】在大数据时代,高效的数据库管理和分析工具变得尤为重要。阿里云的AnalyticDB(ADB)是一款完全托管的实时数据仓库服务,能够支持PB级数据的实时查询和分析。作为一名数据工程师,我有幸在多个项目中使用过AnalyticDB,并积累了丰富的实践经验。本文将从我个人的角度出发,详细介绍AnalyticDB的核心概念,包括表结构设计、索引类型选择和分区策略,帮助读者更有效地组织和管理数据。
730 3

热门文章

最新文章

相关产品

  • 实时数仓 Hologres