gbase大批量保存非常慢

最新推荐文章于 2024-05-23 21:23:36 发布
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在使用gbase 大批量保存非常慢，数据库每一条insert 语句都会记录日志。
解决方案: insert into tableName(column1，column2) values (value1,value2),(value1,value2),…,(value1,value2);

如何使用 datax 将 oracle 中的数据拉取到 gbase 中？
qq_43368947的博客
07-08 918
需求 将 oracle 中的数据拉取到 gbase 中 步骤 在oracle中选择要拉取的表，与此同时在gbase中创建对应的空表，等待拉取数据 [root@hadoop7 install]# cd /opt/install/GBaseInstall/ [root@hadoop7 GBaseInstall]# su - gbase Last login: Thu Jul 8 10:28:31 CST 2021 on pts/0 [gbase@hadoop7 ~]$ cd /home/gbase/GBase
优化GBase8s-MyBatis foreach性能问题
qq_39280087的博客
12-22 789
使用MyBatis的foreach批量插入大量数据到GBase8s数据库时，性能会很低。下面探讨怎么优化此问题。 1、mapper configuration的foreach 配置及原因分析 insert into user (id, name) values ( #{model.id}, #{model.name} ) 乍看上去这个foreach没有问题，但是经过项目实践发现，当表的列数较多（20+），以及一次性插入的行数较多（5000+）时，整个插入的耗时十分漫长，达到了14分钟，这是不能容忍的
GBase 8a 硬盘问题导致集群执行效率变慢 问
wanghailiang2021的博客
07-28 418
通过gnode层的showprocesslist看，发现一个节点sql任务特别多，执行时间较长。怀疑这个节点的硬件有问题。同时通过nmon观察这个节点的I/O使用率100%，而硬盘的读写效率只有10M/S左右。以上可以确定这台机器的硬盘有问题。可以通过ddblocksize4k--1m进行测试，来验证问题。通过观察pstack有多个线程在执行fdatasync()。集群执行效率整体变慢。...
gbase8s之检查点慢排查
weixin_55963561的博客
05-23 476
发现检查点的刷磁盘时间超过100多秒，每秒刷到磁盘远低于20000page，16KB的page。如果应用对insert入库时间要求在1s内，检查点慢可能会影响应用侧insert入库超时。看见 On-Line (CKPT INP).状态，此时在做检查点。查看1cpu发现一直有一个sqlexec在跑。查看该sqlexec 是什么sql，进行优化。杀掉该sql执行的会话之后，检查点快不少。
GBase 8a MPP使用时 性能异常问题8
aisirea的博客
03-16 233
问题：硬盘问题导致集群执行效率变慢 问题现象 ：集群执行效率整体变慢。 原因分析 ：通过 gnode 层的 show processlist 看，发现一个节点 sql 任务特别多，执行时 间较长。怀疑这个节点的硬件有问题。  同时通过 nmon 观察这个节点的 I/O 使用率 100%，而硬盘的读写效率只有 10 M/S 左右。  通过观察 pstack 有多个线程在执行 fdatasync()。 以上可以确定这台机器的硬盘有问题。可以通过 dd block size 4k--1m 进行测试， 来.
GBASE南大通用-GBase 8s分片表操作 提升大数据处理性能
weixin_47390342的博客
12-29 1838
利用分片表将大表拆分存放的特性，相当于以访问小表的效率进行访问，如某分片方式将每年存储在一个分片上，那么查询某一时间点的数据时，只需要扫描分片表的一个分片即可，可以有效地处理大数据量的表。从而大幅度地提高了整个系统效率。在分片表上，如果要创建一个unique的attached索引，需要在索引中包含分片的key字段，所以基于表达式的分片表上可以创建，不能在轮转法上创建。优点：GBase 8s提供的基于interval的分片策略，将根据Insert记录的情况自动扩展分片，可提供更为灵活的方式，减少人工维护。
GBase8s jdbc批量插入数据的正确方法
qq_39280087的博客
02-21 2571
GBase9s jdbc实现了标准的批量插入接口，与其他数据库厂商使用方式一致，降低了使用成本。再次基础上还新增了一个url参数用于提升批量插入性能，通过开启该参数在网络友好的情况下通过降低交互次数提升性能。首先介绍参数如下： IFX_USEPUT=1：开启性能优化，提升插入性能 IFX_USEPUT=0：默认值，不开启优化。 下面结合测试用例讲解批量插入的标准方式。 1、用例如下： public static void main(String[] args) throws Exception { Str
GBASE数据库管理工具
最新发布
08-29
GBASE数据库管理工具是一种专门针对GBASE数据库系统设计的管理软件，旨在帮助数据库管理员和开发者更加便捷地进行数据库的配置、监控、维护和优化等操作。GBASE是一个高性能的分布式关系型数据库管理系统，广泛应用...
精选资源
gbase免费安装包，8.6.2
06-06
GBase是一款由南大通用数据技术股份有限公司开发的高性能、高可用、高安全性的分布式数据库管理系统，主要用于大数据存储和分析。GBase 8.6.2是该产品的一个版本，通常会提供一系列新特性和性能优化。在这个免费...
mysql到gbase 8s迁移指南
06-26
- **GBase 8s**：GBase 8s采用MPP架构设计，支持分布式计算，特别适合于大数据量处理和分析任务，同时还具备强大的OLTP能力。 ##### 2.4 性能 - **MySQL**：MySQL在中小型应用环境中性能表现优秀，但在大规模并发...
GBASE数据库操作文档
08-29
GBASE数据库是一种高性能、高稳定性的关系型数据库管理系统，其主要特色在于分布式处理能力与强大的事务处理。GBASE支持多种数据模型，包括行列混合模型、多维数据模型等，并能够实现跨多个服务器分布数据，以实现高...
精选资源
gbase8s题目.docx
11-26
gbase8s认证题目知识点总结 通过对gbase8s认证题目的分析，我们可以总结出以下知识点： 1. gbase8s备份恢复工具：gbase8s提供了两个备份与恢复工具，gbackuprestore可以实现备份数据的完全恢复和基于时间点的恢复...
GBASE 8s 如何提高装载性能
因为吃过天津一家超好吃的八珍豆腐从而改名为八珍豆腐的博客
09-26 260
将需要装卸的多张表分配到不同的进程中并发装卸，可减少整体装卸载时间;将海量表分配到多个进程中并发卸装，可减少海量表的卸载时间。在装载前先删除表索引及参照性约束，在装载完毕后重新创建。2.采用多进程，加速 unload/load 卸装速度。采用多进程装载海量表，需要特别注意锁溢出与长事务的出现。3.去掉参照性约束及索引，加速 load 装载速度。采用 LOAD 工具装载。
GBase南大通用 8a 执行 insert select 语句目标表中 varvhar 字段长度越长 执行越慢
ycm_dn的博客
12-20 423
GBase南大通用8a
GBase 8c更新表中数据（二）
qq_41614765的博客
09-20 1168
批量更新或删除数据后，会在数据文件中产生大量的删除标记，查询过程中标记删除的数据也是需要扫描的。故多次批量更新/删除后，标记删除的数据量过大会严重影响 查询的性能。建议在批量更新/删除业务会反复执行的场景下，定期执行VACUUM FULL以保持查询性能。这里的表名称也可以使用模式名修饰，否则会从默认的模式路径找到这个表。新的字段值不仅可以是常量，也可以是变量表达式。在SET子句中的等号是一个赋值，而在WHERE子句中的等号是比较。在这里省略了WHERE子句，表示表中的所有行都要被更新。
GBase 8s提高SQL查询效率的一些方法
liaosnet的专栏
08-21 1803
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 3.下面的查询也将导致全表扫描： select id from t where name like '%abcd%'; 若要提高效率，可以考虑全文检索。 4.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式、算术运算或者函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： select
GBase 8c相同表的并发UPDATE（二）
evelyn0818的博客
10-26 412
开启事务T1，不提交的同时开启事务T3，事务T1开始执行UPDATE，事务T3开始执行UPDATE，事务T1执行成功，事务T3等待超时后会出错。更新相同行时，事务T1未提交时，未释放锁，导致事务T3执行不成功。
gbase 集群大量创建视图会有什么影响
06-17
### GBase 集群中大量创建视图的性能影响与问题分析 在分布式数据库系统如GBase集群中，视图（View）是一种虚拟表，其内容由查询定义。尽管视图可以简化复杂查询、提供数据抽象和安全性，但大量创建视图可能会对系统的性能和管理带来一定的挑战[^1]。 #### 1. 查询性能的影响 当视图被频繁调用时，数据库需要解析视图定义并将其与实际查询结合，生成最终的执行计划。如果存在大量的复杂视图，这种解析过程会显著增加CPU开销和查询优化的时间。此外，若视图嵌套层次较深或涉及多个数据节点上的表连接操作，则可能导致跨节点的数据传输增加，从而降低整体查询性能[^2]。 ```sql -- 示例：嵌套视图可能带来的性能问题 CREATE VIEW v_employee AS SELECT * FROM employee WHERE department = 'Sales'; CREATE VIEW v_employee_salary AS SELECT name, salary FROM v_employee WHERE salary > 5000; ``` #### 2. 内存与存储资源消耗 每个视图的定义都会占用元数据存储空间，并且视图的解析结果可能缓存在内存中以加速后续查询。然而，在大规模集群环境中，过多的视图可能导致元数据膨胀，进而增加系统维护成本和潜在的内存压力。对于支持高并发访问的分布式数据库而言，这可能成为瓶颈之一[^3]。 #### 3. 数据一致性与更新问题 视图本质上是对底层表的封装，因此任何对视图的操作最终都会映射到底层表上。如果视图涉及复杂的聚合函数或跨表连接，更新操作可能会变得非常困难甚至不可行。此外，在分布式架构下，确保视图结果的一致性需要额外的同步机制，这可能进一步拖慢写入性能[^4]。 #### 4. 系统管理和维护难度 随着视图数量的增长，数据库管理员需要花费更多时间来理解这些视图之间的依赖关系及其用途。特别是在多租户场景或大型企业应用中，混乱的视图设计可能导致查询逻辑难以追踪，增加了故障排查和性能调优的工作量[^5]。 #### 5. 故障模型中的潜在风险 从故障模型的角度来看，大量视图的存在可能掩盖了底层表的真实结构，使得某些潜在问题更难被发现。例如，视图可能隐藏了低效的索引使用情况或者不当的分区策略，这些问题只有在极端负载条件下才会显现出来。因此，在设计阶段就需要充分考虑视图的必要性和合理性[^5]。 ### 总结 虽然视图在GBase集群中提供了灵活性和便利性，但过量创建视图可能会导致查询性能下降、资源消耗增加以及管理复杂度提升等问题。为了减少负面影响，建议合理规划视图的数量和复杂度，定期审查视图定义，并结合具体的业务需求进行优化。
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