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



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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



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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



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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。



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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。



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