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摘要 ：性能调优是利用迁徙或开发过程中的关键步骤，同时也在整个我的项目施行过程中占据很大的份量，本篇次要介绍数据库级别的性能调优思路和总体策略。
性能调优是利用迁徙或开发过程中的关键步骤，同时也在整个我的项目施行过程中占据很大的份量，在很多施行步骤中都须要进行思考，从开始的数据建模，表定义的设计，到数据库硬件、集群部署的抉择，再到数据库系统级调优、数据表结构设计，以及单个 SQL 语句的编写及调优，都要思考对性能的影响。
同时，性能调优通常没有明确的衡量标准，没有明确的对错之分，通常须要的隐式技能比拟多，使得其的技术含金量得以晋升。通常来看，要做到一个性能调优的高手，除了对于应用程序的逻辑做到熟能生巧外，还须要对利用的数据库的根本实现原理有所理解，更甚者，还须要对操作系统、网络等基础知识有所涉猎，同时还要具备性能诊断和剖析技巧。当然，性能调优是一个一直积攒的过程，大家不必思考一步到位，唯有进行实际的积攒，能力在广大的调优战场所向无敌。
本篇博文作为《GaussDB(DWS) 性能调优系列》的专题文章，次要介绍数据库级别的性能调优思路和总体策略，包含零碎级和语句级调优。同时，《GaussDB(DWS) 性能调优系列》文章分为根底篇和实战篇，各位读者在通过根底篇文章理解数据库的基本原理后，能够联合调优思路，对实战篇的各个调优技巧进行深刻的学习。无关整个调优过程中的其它方面，后续论坛会推出其它博文进行介绍。
1. GaussDB DWS 执行架构及阐明
GaussDB DWS 是典型的 share-nothing 架构，其计算组件的示意图如上图所示，次要由 CN（Coordinator）和 DN（DataNode）组成。CN 是整个集群的协调者，是整个集群与利用进行连贯解决的门户，用于接管客户的 SQL 语句并返回执行后果。DN 是集群进行数据计算的主体，各个 DN 领有独立的存储和计算资源，使得各个 DN 能够独立地进行计算。GaussDB DWS 反对多 CN 架构，通常应用程序会通过 LVS（负载平衡设施）将语句平均散发到各个 CN 上，以缩小单个 CN 的瓶颈作用。
GaussDB DWS 的 SQL 解决流程如上方右图所示，其蕴含以下几个次要步骤：（1）CN 通过驱动或客户端接管到一条 SQL 后，会进行解析、优化，并最终返回执行后果；（2）CN 进行优化后，生成相应的执行打算；（3）CN 将雷同的执行打算下发到各个 DN 进行执行；（4）如果 DN 之间须要进行数据交换，则执行打算中蕴含流操作算子 Stream，DN 之间同步通过 Stream 算子进行数据交换，共同完成打算的执行并向 CN 返回后果。同时，GaussDB DWS 对于不须要 DN 间数据交换的语句，还反对语句下发到 DN 生成打算；对于局部不反对分布式查问的语句，生成不能下推的打算（此打算对于大数据量性能较差）。各种打算的比照可详见博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列根底篇三：衍化至繁之分布式打算详解》。本文后续的探讨均基于 Stream 打算。
2. 整体调优思路
通过后面对 SQL 语句执行流程的介绍，咱们能够晓得，性能瓶颈可能产生在 CN 端、DN 端，以及后果集返回，驱动数据处理等环节，性能调优的第一步就是定位瓶颈点次要产生在哪个环节。因为 GaussDB DWS 大数据量解决时，大部分执行工夫耗费在 DN 端，故本博文次要针对 DN 端语句执行进行总体调优思路的分享。
谈到执行性能，其实从数据模型建模、集群部署、表结构设计，到最终的 SQL 语句优化，都与之严密相干，如上图所示，咱们应用金字塔来形容整个调优过程。越靠近塔尖，其对于整个业务性的影响范畴越广，须要调优时，调优老本也越高，所以在设计之初须要投入足够精力，从上至下，咱们须要全面的设计，能力缩小在最终 SQL 调优时返工的可能。
整个调优过程其实是一个一直迭代的过程，如上图所示。即便设计再紧密，也有可能呈现 SQL 语句性能的优化须要导致数据建模更改、集群部署、表散布键调整的状况，这时一动员全身将引起较高的老本，同时会对其它曾经调优结束的 SQL 产生影响，导致从新调优，老本较高。
咱们对立将前三阶段归结为动态调优，将 SQL 语句级调优归结为执行态调优。上面重点来探讨执行态调优 -SQL 语句调优，从调优步骤来看能够分为性能瓶颈诊断、性能起因剖析和调优项施行，从调优施行对象来看，可能包含后面提到的数据建模、集群部署、表结构设计方面的批改，SQL 语句层调优能够分为零碎级调优和语句级调优。当然，有一些调优项，例如零碎调优项，能够作为教训固化下来，在集群部署的时候就一并设置好，缩小这方面调优破费的老本。同时，SQL 调优也是一个迭代的过程，在施行一次调优项后，须要持续从新进行调优剖析，直至性能达到规范为止。前面的章节，将围绕调优步骤和 SQL 层的调优项来发展。
3. 性能瓶颈诊断
GaussDB DWS 提供了丰盛的打算信息显示工具 Explain，以及动静执行信息剖析工具 Top SQL。
Explain 工具次要针对单个语句进行展现，能够应用 explain 命令显示 CN 生成的 SQL 语句的打算，也能够应用 explain analyze/performance 命令显示执行态信息。通过执行态信息，咱们能够剖析出算子为单位的性能，也能够剖析出算子外部各步骤的性能，进一步为诊断性能的瓶颈打下了根底。Explain 工具相干内容请参考博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列根底篇二：大道至简 explain 打算信息》。
Top SQL 工具则针对集群中运行的语句进行整体性能剖析，其蕴含 12 个视图，能够将执行工夫超过肯定设置阈值的语句的执行状态、执行后果进行实时查问，同时能够设置将其转储用作后续剖析。附加于该工具之上的 SQL 自诊断调优工具，则通过瓶颈点的剖析，给出可能的性能起因剖析。同时，咱们还提供 Unique SQL 工具，进行一类 SQL 的性能继续跟踪，能够用于发现系统资源及硬件问题对 SQL 性能产生的影响。Top SQL 工具相干内容请参考博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列实战篇二：十八般武艺之坏滋味 SQL 辨认》。
4. 性能起因剖析
性能起因剖析属于性能调优里的高阶常识了，通常要对数据库的执行实现原理有根本理解才可能逐渐深刻上来。本章节将深入浅出地介绍数据库执行实现原理的根本技术，帮忙各位读者敌人可能有趣味去被动查找性能产生的起因，从而本人找到性能调优的办法。
后面曾经对 GaussDB DWS 的执行流程进行了介绍，由 CN 生成执行打算下发到 DN 去执行。GaussDB DWS 是基于代价来生成打算的，因而须要根据基表的统计信息，进行每一步后果集统计信息的估算，依据数据规模的场景从 GaussDB DWS 反对的备选算子中抉择最优的算子组合成打算进行执行。因而，统计信息是打算精确的前提，在执行 SQL 语句前要确保收集最新的统计信息，无关统计信息的收集能够参见博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列根底篇一：万物之始 analyze 统计信息》。
因为统计信息只蕴含基表的统计信息，表关联之后的统计信息只能通过估算失去，因而依然可能存在估算不准的状况。GaussDB DWS 针对不同的 SQL 语句中的操作，为每个操作外部实现了不同的算子。每个算子可能在局部场景下是占优的，但其它场景比拟差。SQL 优化时，依据具体的场景去主动匹配最优的算子。如果存在估算不准，将导致算子抉择呈现失误，从而打算较差，此时就须要依据打算的瓶颈来剖析具体的起因了。
通常状况下，GaussDB 解决的操作类型次要分为：扫描算子（Scan）、关联算子（Join）、汇集算子（Agg）和网络传输算子（Stream）。下表列出了各算子类别的应用场景，以及各类别中可选的算子，及其适用范围，同时列出调优场景，供大家参考。
（1）扫描算子（Scan）： 次要用于解决从存储扫描数据，返回下层算子，包含：全表扫描算子、索引扫描算子，其中行列存均对应不同的全套扫描算子，索引扫描包含：IndexScan（一般索引扫描）、IndexOnlyScan（仅扫描索引即可取得后果）、BitmapScan（须要索引扫描获取位图后再到基表上扫描），BitmapScanAnd/Or（从多个索引扫描进行位图运算后再到基表上扫描），因为索引扫描的原理根本都雷同，故一并探讨。
（2）关联算子（Join）： 次要用于处理表的关联操作。在数据库中，多表关联时，SQL 优化会抉择关联程序进行两两关联。表关联时能够蕴含关联操作，也能够没有关联操作（笛卡尔积）。在 GaussDB DWS 中，次要蕴含 NestLoop, HashJoin, MergeJoin 三种关联算子。
（3）汇集算子（Agg）：
（4）网络传输算子（Stream）：
（5）其它算子： 同时 GaussDB DWS 还反对排序（Sort）、汇合（SetOp）、物化（Materialize）、窗口汇集（WindowAgg）和输入限度（Limit）算子，因为调优根本不波及，故此处略过。
5. 调优项施行
在晓得导致性能问题的起因后，就能够制订调优项并开始施行了。后面曾经提到，调优项施行的范畴很广。本博文仅探讨数据库级的调优项，包含零碎级调优和语句级调优两局部。
a) 零碎级调优项
零碎级调优又细分为操作系统参数调优和数据库全局参数调优，通常波及到的是零碎 CPU、IO、内存、网络资源的充沛应用，防止资源抵触，晋升整个零碎查问的吞吐量。
因为数据库是运行在操作系统之上的，因而操作系统资源的利用率对于数据库性能的晋升起到基石的作用。对于操作系统参数的调优，次要集中在操作系统内存参数、IO 参数以及网络参数的设置上，具体可参见 GaussDB DWS 产品文档。
数据库级别的调优，次要也是集中在上述资源的应用上，在上述四维度有以下次要因素的思考（具体设置办法能够参见 GaussDB DWS 产品文档）：
b) 语句级调优项
语句级调优通常须要通过打算剖析，找到性能瓶颈点，而后依据瓶颈点对应的扫描、关联、汇集、Stream 等算子，剖析是否属于算子实用场景，是否合乎调优条件。如果是，咱们有以下调优伎俩：
i. 通过批改表定义，包含行列存、表的散布形式，达到缩小 IO 和网络资源开销的目标，详见博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列实战篇三：十八般武艺之好滋味表定义》。
ii. 如果最终剖析是因为估算不准导致，能够通过相干 GUC 参数调整来设置不同的后果集估算模型，或禁止生成某种类型的算子，通过改良估算值达到优化打算的目标，详见博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列实战篇五：十八般武艺之门路干涉》。
iii. 如果在迁徙或降级过程中呈现打算劣化，也能够通过 Plan Hint 的调优形式干涉优化器生成现实的打算，详见博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列实战篇六：十八般武艺 Plan hint 使用》。
iv. 对于上述调优伎俩都无奈解决的问题，例如：下推问题，相干子查问晋升，NOT IN 等问题，或者 SQL 语句存在计算冗余等问题，须要依据瓶颈点抉择灵便多变的 SQL 改写策略打消瓶颈点，具体可参见博文《GaussDB(DWS) 性能调优系列实战篇四：十八般武艺之 SQL 改写》
总的来说，性能调优是一项艰巨的工程，当然深刻其中，学习到的常识以及取得的播种都是十分大的。后续论坛也会推出更多的博文对性能调优的方方面面进行介绍，帮忙各位读者迅速积攒调优的教训。
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