GaussDB(DWS)性能调优，解决DM区大内存占用问题
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原文中文，约9600字，阅读约需23分钟。
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内容提要
本文介绍了GaussDB(DWS)性能调优中的两个优化案例，通过改写SQL解决了维度表未进行分区剪枝和数据倾斜的问题，以及删除关联条件并改写SQL解决了数据倾斜和性能差的问题，提高了SQL的执行性能。
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关键要点
- 本文介绍了GaussDB(DWS)性能调优中的两个优化案例。
- 第一个案例中，使用会计期作为关联条件导致维度表未进行分区剪枝，造成大内存占用和数据倾斜。
- 通过改写SQL，指定具体的会计期，成功进行了分区剪枝，缓解了数据倾斜问题。
- 第二个案例中，使用会计期作为关联条件并赋值，导致数据倾斜未被识别。
- 通过删除关联条件，改写SQL，优化了执行计划，提升了SQL执行性能。
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延伸问答
GaussDB(DWS)性能调优的主要优化案例是什么？
主要优化案例包括通过改写SQL解决维度表未进行分区剪枝和数据倾斜的问题，以及删除关联条件改写SQL以提升执行性能。
如何通过SQL改写解决维度表未进行分区剪枝的问题？
通过指定具体的会计期进行SQL改写，成功进行了分区剪枝，缓解了数据倾斜问题。
使用会计期作为关联条件会导致什么问题？
使用会计期作为关联条件可能导致维度表未进行分区剪枝，造成大内存占用和数据倾斜。
第二个优化案例中，如何处理数据倾斜未被识别的问题？
通过删除关联条件并改写SQL，优化了执行计划，从而提升了SQL的执行性能。
在SQL执行计划中，如何识别数据倾斜的问题？
通过分析执行计划，可以发现由于关联条件导致的数据倾斜，从而影响SQL执行性能。
GaussDB(DWS)性能调优的最终效果是什么？
经过优化后，执行计划进行了分区剪枝，数据量减少，缓解了数据倾斜，提升了SQL执行性能。
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