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云数据仓库ADB一些简单查询的“执行计划耗时”也需要1s以上,需要帮忙定位一下问题?

云数据仓库ADB一些简单查询的“执行计划耗时”也需要1s以上,可以帮忙定位一下问题吗?

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你鞋带开了~ 2024-02-28 16:09:25 37 0
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  • 搞笑前端工程师

    当遇到云数据仓库(AnalyticDB,简称ADB)中简单查询的执行计划耗时较长的问题时,可以从以下几个方面进行排查和优化:

    1. SQL语句优化:检查SQL语句是否高效,避免使用复杂的子查询、临时表等可能导致性能下降的语句结构。同时,可以使用EXPLAIN关键字对SQL进行执行计划分析,查看是否有优化空间。

    2. 表结构优化:检查表的存储类型和分区情况。如果数据量较大,考虑使用分区表来提高查询效率。同时,合理设计表的列类型和长度,避免不必要的空间浪费和查询负担。

    3. 索引优化:检查是否有合适的索引支持查询条件,缺乏索引或者索引不适用都可能导致查询性能下降。根据查询特点,创建合适的索引可以显著提高查询效率。

    4. 资源分配:检查分配给ADB实例的计算资源是否足够。如果资源不足,可能会导致执行计划耗时较长。可以考虑升级实例规格或优化资源使用。

    5. 数据分布:对于分布式数据库,数据的分布情况也会影响查询性能。如果数据倾斜严重,可能会导致部分节点负载过高,从而影响执行计划耗时。可以通过重新分布数据来优化。

    6. 系统参数调整:检查ADB实例的系统参数设置,有些参数可能会影响查询性能。例如,内存分配、执行计划深度限制等。根据实际情况调整参数,可能会有所改善。

    7. 并发和负载:检查系统是否面临高并发查询或高负载情况。在高负载情况下,查询性能可能会受到影响。可以通过优化查询调度、减少并发查询等措施来改善。

    8. 数据新鲜度:对于需要实时更新的数据,数据新鲜度可能会影响查询性能。可以考虑使用物化视图或其他技术手段,提高数据的查询效率。

    9. 联系技术支持:如果以上方法都无法解决问题,可以联系阿里云的技术支持团队,他们可以提供更专业的帮助和建议。

    在排查问题时,建议逐一尝试上述方法,并结合EXPLAIN分析结果,逐步优化查询性能。同时,保持关注阿里云官方文档和社区,了解最新的性能优化技巧和最佳实践。

    2024-04-16 09:05:23
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  • 阿里云大降价~

    云数据仓库ADB中简单查询的“执行计划耗时”超过1秒可能由多种因素导致,可以通过以下步骤进行问题定位和优化:

    1. 使用EXPLAIN ANALYZE命令:您可以使用EXPLAIN ANALYZE命令来查看查询的分布式执行计划以及实际的执行代价,这包括了执行耗时、内存使用量和输入输出数据量等信息。通过分析这些信息,可以了解查询执行过程中的瓶颈所在。
    2. 检查CPU消耗:查询的执行耗时可以反映CPU的消耗情况。如果查询执行耗时较长,可能意味着CPU消耗较大。您可以通过SQL诊断功能检索执行耗时较长的查询,并分析其查询属性中的耗时信息。
    3. 分析查询语句:复杂的查询语句可能会导致计算资源和时间的增加。检查查询语句是否存在不必要的操作,或者是否可以简化,以提高查询性能。
    4. 评估索引使用情况:索引是提高查询性能的关键。如果查询的列没有适当的索引,ADB可能需要执行全表扫描来查找匹配的数据,这会显著降低查询速度。确保为经常用于查询条件的列创建合适的索引。
    5. 考虑数据分布:不均衡的数据分布可能导致查询过程中的数据倾斜,影响查询性能。检查数据在分区或分桶中的分布是否均衡,必要时进行调整。
    6. 检查系统配置:确保您的ADB配置符合最佳实践,包括合理的硬件资源配置和参数设置,以充分发挥系统性能。
    7. 监控和诊断:持续监控查询性能,并定期进行诊断,以便及时发现并解决性能问题。
    8. 咨询技术支持:如果上述步骤无法解决问题,建议联系技术支持获取专业的帮助。

    总的来说,通过对查询执行计划的详细分析,结合系统的性能监控和诊断,您应该能够找到导致查询耗时过长的原因,并采取相应的优化措施来提高查询效率。

    2024-02-29 19:08:02
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  • 对于云数据仓库ADB查询慢的问题,定位步骤一般包括:

    • 检查查询语句本身是否合理,是否充分利用索引,是否存在全表扫描等情况。
    • 分析执行计划,查看是否存在数据倾斜、资源不足等问题。
    • 根据查询需求调整表的分区策略和分布键设计。
    • 检查当前ADB实例的规格配置,根据实际负载适当提高计算/存储资源。
    • 联系阿里云技术支持获取更深入的性能调优指导。
    2024-02-28 17:07:13
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