GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素，因此，调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解。
调优流程 
调优各阶段说明，如下表所示。
数据库性能调优通常发生在用户对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下。正如“性能因素”小节所述，数据库性能受影响因素多，从而性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，此处还是期望能尽量系统性的对性能调优方法加以说明，方便应用开发人员和刚接触GaussDB的DBA参考。
性能因素 多个性能因素会影响数据库性能，了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。
系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标，用户需要了解集群部署硬件的基本性能。CPU，硬盘，磁盘控制器，内存和网络接口等这些硬件性能将显著影响数据库的运行速度。
负载 负载等于数据库系统的需求总量，它会随着时间变化。总体负载包含用户查询，应用程序，并行作业，事务以及数据库随时传递的系统命令。比如：多用户在执行多个查询时会提高负载。负载会显著地影响数据库的性能。了解工作负载高峰期可以帮助用户更合理地利用系统资源，更有效地完成系统任务。
吞吐量 使用系统的吞吐量来定义处理数据的整体能力。数据库的吞吐量以每秒的查询次数、每秒的处理事务数量或平均响应时间来测量。数据库的处理能力与底层系统（磁盘I/O，CPU速度，存储器带宽等）有密切的关系，所以当设置数据库吞吐量目标时，需要提前了解硬件的性能。
竞争 竞争是指两组或多组负载组件尝试使用冲突的方式使用系统的情况。比如，多条查询视图同一时间更新相同的数据，或者多个大量的负载争夺系统资源。随着竞争的增加，吞吐量下降。
优化 数据库优化可以影响到整个系统的性能。在执行SQL制定、数据库配置参数、表设计、数据分布等操作时，启用数据库查询优化器打造最有效的执行计划。
调优范围确定 性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点，然后针对性调优。
如果某个资源已达瓶颈，则： 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。
通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句，找出耗资源的SQL，进行SQL调优指南。
如果所有资源均未达瓶颈，则表明性能仍有提升潜力。可以查询最耗时的SQL语句，或者跑不出来的SQL语句，进行针对性的SQL调优指南。 GaussDB如何进行SQL调优 数据库使用过程中，SQL调优是提升数据库性能的重点。SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。本章介绍典型的SQL调优的方法和案例。
调优流程 对慢SQL语句进行分析，通常包括以下步骤：
- 收集SQL中涉及到的所有表的统计信息。在数据库中，统计信息是规划器生成计划的源数据。没有收集统计信息或者统计信息陈旧往往会造成执行计划严重劣化，从而导致性能问题。从经验数据来看，10%左右性能问题是因为没有收集统计信息。具体请参见更新统计信息。
通过查看执行计划来查找原因。如果SQL长时间运行未结束，通过EXPLAIN命令查看执行计划，进行初步定位。如果SQL可以运行出来，则推荐使用EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE查看执行计划及实际运行情况，以便更精准地定位问题原因。有关执行计划的详细介绍请参见SQL执行计划介绍。
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审视和修改表定义。
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针对EXPLAIN或EXPLAIN PERFORMANCE信息，定位SQL慢的具体原因以及改进措施，具体参见典型SQL调优点。
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通常情况下，有些SQL语句可以通过查询重写转换成等价的，或特定场景下等价的语句。重写后的语句比原语句更简单，且可以简化某些执行步骤达到提升性能的目的。查询重写方法在各个数据库中基本是通用的。经验总结：SQL语句改写规则介绍了几种常用的通过改写SQL进行调优的方法。
典型调优案例 选择合适的分布列 现象描述：
表定义如下： CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int);
执行如下查询：
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;
优化分析：
如果将a作为t1和t2的分布列：
CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量。
如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列：
CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (b);
则执行计划将不包含“Streaming”，减少DN之间存在的通信数据量，从而提升查询性能。
建立合适的索引。 现象描述：
查询与销售部所有员工的信息：
SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city FROM staffs,sections,states,places WHERE sections.section_name='Sales' AND staffs.section_id = sections.section_id AND sections.place_id = places.place_id AND places.state_id = states.state_id ORDER BY staff_id;
优化分析：
建议在places.place_id和states.state_id列上建立2个索引。
今天的分享就到这里啦，欢迎小伙伴交流。
