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数仓性能调优:row_number() over(p)-rn=1性能瓶颈发现和改写套路

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优:row_number() over(p)-rn=1性能瓶颈发现和改写套路》,作者:Zawami 。 1、改写场景 本套路应用于子查询中含有row_number() over(partition by order by) rn,并仅把rn列用于分类排序后筛选最大值的场景。 2、性能分析 GaussDB中SQL语句的执行很多时候是流式的,即对每一条数据进行流水加工,各层算子同时在执行,缩短执行耗时。 但是在一些场景下,需要先取得前一个算子的全部结果集,然后才能够进行下一步的加工;窗口函数就是其中的一种。 观察执行计划可以看到,SQL会在计算得到rn列后,再同本层查询其它列进行关联。由于存在窗口函数,必须先把51号算子先执行完,然后才能进行关联,造成性能瓶颈。 通过去窗口函数改写,我们可以使得分类汇总同明细数据之间的关联流水执行。 改写前局部SQL SELECT PROD_EN_NAME, PROD_LIFE_CYCLE_STATUS FROM ( SELECT PROD_EN_NAME, LI...

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背景 Databend 是一款基于对象存储的存算分离湖仓产品,已成为云上大数据分析中高效且低成本的首选解决方案。目前,Databend 在多个用户场景中得到广泛应用,包括: 新媒体行业数据分析及大屏数据展示 云上 CDH 替代以减少本地磁盘和资源占用 性能明显提升的云上 Greenplum 替代方案 降低用户管理复杂度的云上 Clickhouse 替代方案 ... Databend 将数据持久化存储在对象存储中,计算层无状态且可随意扩展。同时,Databend 还充分利用云上对象存储的无需虚拟专用网络(VPC)的特性,实现了一个统一化的湖仓解决方案。 在云上构建大数据环境时,有两个昂贵的成本需要考虑: 本地磁盘成本,包括大量的闲置存储空间和冗余副本。 流量成本,跨 VPC 通信的带宽费用,通常 1G 带宽的成本都超过 0.5 元。 越来越多的云上用户选择利用 Databend 结合对象存储构建湖仓,以节省本地磁盘成本。由于对象存储无需 VPC,全球写入无需费用,内网请求无带宽费用,从而降低了云上大数据相关费用。 本文将介绍如何通过私有化部署 Databend 和结合公有云上的 Data...

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