diff --git "a/content/zh/docs/CharacteristicDescription/\345\220\221\351\207\217\345\214\226\345\274\225\346\223\216.md" "b/content/zh/docs/CharacteristicDescription/\345\220\221\351\207\217\345\214\226\345\274\225\346\223\216.md" index 96b54994a73caf1905b2def8088fca20876bb39b..80d41147f03c8929dd43c62c28b1c069fc195b83 100644 --- "a/content/zh/docs/CharacteristicDescription/\345\220\221\351\207\217\345\214\226\345\274\225\346\223\216.md" +++ "b/content/zh/docs/CharacteristicDescription/\345\220\221\351\207\217\345\214\226\345\274\225\346\223\216.md" @@ -14,7 +14,7 @@ openGauss提供向量化引擎，通常用在OLAP数据仓库类系统。主要 ## 特性描述 -传统的数据库查询执行都是采用一次一数组（tuple）的pipleline执行模式，因此CPU的大部分处理时间不是用来处理数据，而是遍历查询操作树。这种情况下CPU的有效利用率不高，同时也会导致低指令缓存性能和频繁跳转。更加糟糕的是，这种方式的执行，不能够利用现在硬件的新优化特征来加速查询的执行。在执行引擎中，另外一个解决方案就是改变一次一数组（tuple）为一次一列的模式。这也是我们向量化执行引擎的一个基础。 +传统的数据库查询执行都是采用一次一数组（tuple）的pipeline执行模式，因此CPU的大部分处理时间不是用来处理数据，而是遍历查询操作树。这种情况下CPU的有效利用率不高，同时也会导致低指令缓存性能和频繁跳转。更加糟糕的是，这种方式的执行，不能够利用现在硬件的新优化特征来加速查询的执行。在执行引擎中，另外一个解决方案就是改变一次一数组（tuple）为一次一列的模式。这也是我们向量化执行引擎的一个基础。 向量化引擎是跟列存储技术绑定的，因为列存储时每列数据存储在一起，可以认为这些数据是以数组的方式存储的。基于这样的特征，当该列数据需要进行某一同样操作，可以通过一个循环来高效完成对这个数据块各个值的计算。 diff --git "a/content/zh/docs/Technicalwhitepaper/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\346\240\270\345\277\203\346\212\200\346\234\257.md" "b/content/zh/docs/Technicalwhitepaper/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\346\240\270\345\277\203\346\212\200\346\234\257.md" index 79993862b216ed30f62075b64e2378afb02a6201..6fa0f30e7459987880ef5330d2098f9d9661515b 100644 --- "a/content/zh/docs/Technicalwhitepaper/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\346\240\270\345\277\203\346\212\200\346\234\257.md" +++ "b/content/zh/docs/Technicalwhitepaper/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\346\240\270\345\277\203\346\212\200\346\234\257.md" @@ -273,6 +273,7 @@ WDR主要依赖两个组件： **表 1** SUMMARY级别诊断报告 + - - - - - - - -

诊断类别

描述

@@ -281,52 +282,54 @@ WDR主要依赖两个组件：

Database Stat

主要用于评估当前数据库上的负载和IO状况，负载和IO状况是衡量TP系统最重要的特性

-

包含当前连接到该数据库的session，提交、回滚的事务数，读取的磁盘块的数量，高速缓存中已经发现的磁盘块的次数，通过数据库查询返回、抓取、插入、更新、删除的行数，冲突、死锁发生的次数，临时文件的使用量，IO读写时间等

+

主要用于评估当前数据库上的负载和IO状况，负载和IO状况是衡量TP系统最重要的特性。

+

包含当前连接到该数据库的session，提交、回滚的事务数，读取的磁盘块的数量，高速缓存中已经发现的磁盘块的次数，通过数据库查询返回、抓取、插入、更新、删除的行数，冲突、死锁发生的次数，临时文件的使用量，IO读写时间等。

Load Profile

从时间，IO，事务，SQL几个维度评估当前系统负载的表现

-

包含作业运行elapse time、CPU time，事务日质量，逻辑和物理读的量，读写IO次数、大小，登入登出次数，SQL、事务执行量，SQL P85、P90响应时间等

+

从时间，IO，事务，SQL几个维度评估当前系统负载的表现。

+

包含作业运行elapse time、CPU time，事务日质量，逻辑和物理读的量，读写IO次数、大小，登入登出次数，SQL、事务执行量，SQL P85、P90响应时间等。

Instance Efficiency Percentages

用于评估当前系统的缓存的效率

-

主要包含数据库缓存命中率

+

用于评估当前系统的缓存的效率。

+

主要包含数据库缓存命中率。

Events

用于评估当前系统内核关键资源，关键事件的性能

-

主要包含数据库内核关键时间的发生次数，时间的等待时间

+

用于评估当前系统内核关键资源，关键事件的性能。

+

主要包含数据库内核关键时间的发生次数，时间的等待时间。

Wait Classes

用于评估当前系统关键事件类型的性能

-

主要包含数据内核在主要的等待事件的种类上的发布：STATUS、LWLOCK_EVENT、LOCK_EVENT、IO_EVENT

+

用于评估当前系统关键事件类型的性能。

+

主要包含数据内核在主要的等待事件的种类上的发布：STATUS、LWLOCK_EVENT、LOCK_EVENT、IO_EVENT。

CPU

主要包含CPU在用户态、内核态、Wait IO、空闲状态下的时间发布

+

主要包含CPU在用户态、内核态、Wait IO、空闲状态下的时间发布。

IO Profile

主要包含数据库Database IO次数、Database IO数据量、Redo IO次数、Redo IO量

+

主要包含数据库Database IO次数、Database IO数据量、Redo IO次数、Redo IO量。

Memory Statistics

包含最大进程内存、进程已经使用内存、最大共享内存、已经使用共享内存大小等

+

包含最大进程内存、进程已经使用内存、最大共享内存、已经使用共享内存大小等。
+ + **表 2** DETAIL 级别诊断报告 @@ -338,49 +341,51 @@ WDR主要依赖两个组件：

Time Model

-

主要用于评估当前系统在时间维度的性能表现

-

包含系统在各个阶段上消耗的时间：内核时间、CPU时间、执行时间、解析时间、编译时间、查询重写时间、计划生成时间、网络时间、IO时间

+

主要用于评估当前系统在时间维度的性能表现。

+

包含系统在各个阶段上消耗的时间：内核时间、CPU时间、执行时间、解析时间、编译时间、查询重写时间、计划生成时间、网络时间、IO时间。

SQL Statistics

-

主要用于SQL语句性能问题的诊断

-

包含归一化的SQL的性能指标在多个维度上的排序：Elapsed Time、CPU Time、Rows Returned、Tuples Reads、Executions、Physical Reads、Logical Reads。这些指标的种类包括：执行时间，执行次数、行活动、Cache IO等

+

主要用于SQL语句性能问题的诊断。

+

包含归一化的SQL的性能指标在多个维度上的排序：Elapsed Time、CPU Time、Rows Returned、Tuples Reads、Executions、Physical Reads、Logical Reads。这些指标的种类包括：执行时间，执行次数、行活动、Cache IO等。

Wait Events

-

主要用于系统关键资源，关键时间的详细性能诊断

-

包含所有关键事件在一段时间内的表现，主要是事件发生的次数，消耗的时间

+

主要用于系统关键资源，关键时间的详细性能诊断。

+

包含所有关键事件在一段时间内的表现，主要是事件发生的次数，消耗的时间。

Cache IO Stats

-

用于诊断用户表和索引的性能

-

包含所有用户表、索引上的文件读写，缓存命中

+

用于诊断用户表和索引的性能。

+

包含所有用户表、索引上的文件读写，缓存命中。

Utility status

-

用于诊断后端作业性能

-

包含页面操作，复制等后端操作的性能

+

用于诊断后端作业性能。

+

包含页面操作，复制等后端操作的性能。

Object stats

-

用于诊断数据库对象的性能

-

包含用户表、索引上的表、索引扫描活动，insert、update、delete活动，有效行数量，表维护操作的状态等

+

用于诊断数据库对象的性能。

+

包含用户表、索引上的表、索引扫描活动，insert、update、delete活动，有效行数量，表维护操作的状态等。

Configuration settings

-

用于判断配置是否有变更

-

包含当前所有配置参数的快照

+

用于判断配置是否有变更。

+

包含当前所有配置参数的快照。

+ + 应用价值： - WDR报表是长期性能问题最主要的诊断手段。基于SNAPSHOT的性能基线，从多维度做性能分析，能帮助DBA 掌握系统负载繁忙程度，各个组件的性能表现，性能瓶颈。