云原生数据仓库使用问题之使用ORCA优化器时,怎么解决排序不准确的问题

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
简介: 阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

问题一:请问云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版limit 查询 这是为啥呢?

请问云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版limit 50 offset 50 order by desc 并不会作用在外面的seletc p* 查询 这是为啥呢?其他数据库应该都支持这样的排序分页



参考答案:

排序分页是支持的,但是业务两层select ,order by 只针对内层select 降序生效,分布式数据库外层select 相当于随机拿50条,无法保证全局有序



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/591095



问题二:云原生数据仓库AnalyticDB 排序不准确怎么解决?

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版子查询sql使用ORCA优化器无法排序;Legacy排序不准确怎么解决?-- 使用ORCA优化器

--set optimizer = on;

-- 使用Legacy优化器

--set optimizer = off;

-- / 观察kr_date字段排序不正确 /

SELECT pt.*

FROM (

SELECT kr_date, brand, customer_id, customer_name

, vin7, advisor_name, dealer_name, dealer_id, big_region_name_en AS region_code

, campaign_type AS campaignType, dealership_id AS dealerId

FROM ads_dmo.ads_rpt_voc_kr_detail_dmo_t

WHERE kr_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-19'

AND campaign_type = '售后'

ORDER BY kr_date DESC

) pt

LIMIT 50 offset 50



参考答案:

limit 50 offset 50 order by desc 并不会作用在外面的seletc p 查询
SELECT pt.

FROM (

SELECT kr_date, brand, customer_id, customer_name

, vin7, advisor_name, dealer_name, dealer_id, big_region_name_en AS region_code

, campaign_type AS campaignType, dealership_id AS dealerId

FROM ads_dmo.ads_rpt_voc_kr_detail_dmo_t

WHERE kr_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-19'

AND campaign_type = '售后'

) pt ORDER BY pt.kr_date DESC

LIMIT 50 offset 50; ,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/591094



问题三:请问下云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 PG7 实时物化视图什么时候可用?

请问下云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 PG7 实时物化视图什么时候可用?



参考答案:

预计三月底上线



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/591093



问题四:云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版有两个问题帮我解答下?

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版有两个问题帮我解答下,第一是只要有长连接的进程,就会导致任何表都无法用vacuum full 清理还是这个进程中的查询SQL里用到了这张表才清理不掉?第二是我只需要关注active状态长时间未断开的还是idle状态长时间未断开的也需要关注?



参考答案:

  1. 只要在事务中的长进程就会导致任何表的vacuum都受影响
  2. 需要关注的是active和idle in transaction状态的进程,idle状态的不需要关注了 ,



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/591092



问题五:云原生数据仓库AnalyticDB 后续的话我们应该怎么避免这种问题?

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版残留进程是我们自己造成的还是ADB PG7的问题,后续的话我们应该怎么避免这种问题?



参考答案:

这是10月31日开始的残留进程,目前不太好排查残留原因了。后续你们可以定期检测有没有长时间没结束的SQL,我们也会配置相应的监控告警的。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/591091

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
3月前
|
存储 缓存 Cloud Native
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
|
3月前
|
分布式计算 关系型数据库 数据处理
深度揭秘:ADB之外的数据库战场,Planner与ORCA优化器,谁才是性能提升的幕后推手?
【8月更文挑战第27天】在数据库和Android调试领域,优化器如Planner与ORCA扮演着提升性能的关键角色。Planner作为传统数据库的核心,以成熟稳定、高度集成及易于扩展著称,适用于大多数查询优化场景。ORCA则凭借其模块化设计、高并发性和基于成本的优化策略,在处理复杂查询和大规模数据集时展现出色性能。尽管ADB本身不包含这些优化器,但其调试理念与优化器的设计理念相辅相成,共同推动技术进步。例如,在使用ORCA的数据库中,一个涉及多表连接的复杂查询可以被自动优化,通过评估不同连接策略的成本来选择最佳执行计划。这两种优化器各有所长,共同促进数据处理技术的发展。
52 0
|
3月前
|
缓存 Java Spring
Spring缓存实践指南:从入门到精通的全方位攻略!
【8月更文挑战第31天】在现代Web应用开发中,性能优化至关重要。Spring框架提供的缓存机制可以帮助开发者轻松实现数据缓存,提升应用响应速度并减少服务器负载。通过简单的配置和注解,如`@Cacheable`、`@CachePut`和`@CacheEvict`,可以将缓存功能无缝集成到Spring应用中。例如,在配置文件中启用缓存支持并通过`@Cacheable`注解标记方法即可实现缓存。此外,合理设计缓存策略也很重要,需考虑数据变动频率及缓存大小等因素。总之,Spring缓存机制为提升应用性能提供了一种简便快捷的方式。
46 0
|
4月前
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库使用问题之分组优化如何实现
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
4月前
|
Cloud Native 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库操作报错合集之遇到“table does not exist”错误,该怎么办
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
4月前
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库操作报错合集之遇到报错“DDL forbidden because backupTask is doing snapshot”如何处理
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
4月前
|
JSON Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库操作报错合集之遇到报错 "ERROR: out of shared memory" ,该怎么办
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
4月前
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库使用问题之如何使用UPDATE语句进行单表更新和多表关联更新
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
4月前
|
SQL 运维 Cloud Native
云原生数据仓库使用问题之运维常用操作文档有哪些
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
4月前
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库使用问题之如何创建内表
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

热门文章

最新文章