一、如何性能调优
1、设置性能预期
可以接受的查询时间，每分钟的查询数等等；
基准线（Benchmarks）
2、了解当前系统的基本的硬件性能
I/O：磁盘吞吐量，容量、CUP、内存、网络；
3、了解当前系统的负载
时间窗口是否满足当前应用？
跑批、查询、其他用户的访问等等；
资源竞争？
几个用户同时提交几个打的命令 等；
数据竞争？
数据并发的访问、同时的查询等；
4、指定优化方案
二、常见的性能问题
硬件问题/失败的实例；
资源分配和竞争；
不精确的数据统计：在GP当中我们的查询是非常依赖统计的，如果没有一个合适的统计，我们就不能生产一个合适的查询计划；
不均衡的数据分布；
数据库设计：表设计、索引设计等等；
SQL规划；
1、硬件问题/失败的实例
注：剩下的30%是给我们留余地，比如清理、扩容等；
max_fsm_relations>这三个对象加起来的数，这样才不会超过空闲空间映射；
2、资源分配和竞争
（1）资源队列
在系统中限制活动的查询；
限制特定用户查询的能力（成本、优先级、内存）
（2）在低使用时间进行管理工作
Data loading、ETL、VACCUM、ANALYZE、Backups
（3）合理规划时间窗口来避免锁冲突
避免并发的会话在同一时间更新相同的数据；
（4）资源相关的配置参数
work_mean=32M（当我们有排序的时候我们会用到这个空间）
maintenance_work_mean=64M（维护的工作内存）
shared_buffers=125M
三、数据库统计（ANALYZE）
1、查询计划依赖统计信息生成
2、在下列数据库操作结束后执行ANALYZE：
数据装载、从备份中恢复、模式中的改变（添加索引等）、插入更新或者删除数据；
3、配置统计信息的收集
default_statistics_target=25
gp_analyze_relative_error=0.25（分析允许25%的错误）
很对特定的列：ALTER TABLE table ALTER id SET STATISTICS 6 ;
针对外部表：update pg_class set reltuples=500000, relpages=150 where relname=' external_table ' ;
四、数据分布
1、表数据分布要考虑的几个方面
2、检查数据偏斜情况
3、重新平衡表数据
五、数据库设计
1、数据类型的选择
2、非标准化（星型模型）
注：星型模型是又事实表+维度表：事实表为中心，维度表发散；
3、表分区
六、常见的性能问题
1、数据库设计-索引
在GP中很少用索引（GP用的是随机寻址）；
先测试五索引的性能；
可以增加OLTP类型工作负载的性能；
其他使用索引考虑的方面：
配置索引使用：enable_indexscan=on | off（如果索引真的有用可以设置为on）
show enable_indexscan;（可查看）
七、SQL规划
1、一般考虑的方面
了解你的数据
最小化返回的数据
避免不必要的列/表在结果集中
避免大的排序
在表连接是匹配数据类型
2、GP特殊的考虑
尽量使用分布键进行关联查询
考虑数据分布策略
八、跟踪性能问题
1、系统数据字典表和视图
pg_stat_activity
pg_locks/pg_class（需要通过id关联）
2、查询计划
3、数据库日志
4、UNIX系统工具（gpssh）
调用监控工具如：ps、top、iostat、vmstat、netstat等
标签：11,GP,性能,查询,索引,调优,数据库 From： https://www.cnblogs.com/xiao-wang-tong-xue/p/16874449.html