Тюнинг союз: Connecting to the iTunes Store.

Содержание

Тюнинг автомобиля в автосалоне «Союз»

В последнее время необычайно популярным увлечением российских автомобилистов становится тюнинг. И неудивительно — ведь это замечательный способ внести в свою жизнь за рулём больше яркости, положительных эмоций и комфорта, а также подчеркнуть свою индивидуальность.

По своему назначению тюнинг делится на два вида: технический тюнинг, который влияет на ходовые характеристики автомобиля, и тюнинг, который на них не влияет, но придаёт машине индивидуальный стиль (внешний и внутренний тюнинг).

В автосалоне «Союз» для Вас доступны оба вида тюнинга.

Технический тюнинг

К этому виду тюнинга относятся все группы работ, которые способствуют улучшению технических характеристик автомобиля. Особенно популярным в наши дни становится чип-тюнинг двигателя — один из самых простых и малозатратных способов сделать Ваш автомобиль более мощным и удобным в управлении. Тот, кто хоть раз водил машину после чип-тюнинга двигателя, уже вряд ли будет довольствоваться меньшим!

Чип-тюнинг двигателя представляет собой процесс изменения программного обеспечения ЭБУ (электронного блока управления), позволяющий улучшить главные характеристики и показатели двигателя, в частности, мощность, эластичность и крутящий момент.

Для каждого автомобиля в зависимости от марки и модели параметры изменения программного обеспечения ЭБУ подбираются индивидуально. В автосалоне «Союз» возможен чип-тюнинг двигателя для автомобилей Chevrolet Lanos и Chevrolet NIVA.

Внешний и внутренний тюнинг

На самом деле установка на автомобиль любого дополнительного оборудования и даже аксессуаров — это уже тюнинг. К внешнему тюнингу можно отнести установку спойлеров, бамперов, люков, порогов, установку противотуманных, ксеноновых и галогеновых фар, легкосплавных дисков, установку неона под днище, украшение внешних поверхностей машины разнообразными наклейками и другое.

Очень популярен сейчас такой вариант внешнего тюнинга, как установка пакета внешнего обвеса. Он придаёт автомобилю более совершенный законченный вид.

К внутреннему тюнингу можно отнести установку акустики, CD/MP3/DVD-рессиверов, мультимедиа, Hi-End, автомбильных систем Blue Tooth, HandsFree, бортовых и маршрутных компьютеров, стеклоподъёмников, кондиционеров, дополнительную шумоизоляцию салона, тонировку стёкол, изменение обивки салона, установку спортивного руля и сидений, украшение салона различными аксессуарами и другое.

Получить подробную консультацию по вопросам установки дополнительного оборудования Вы можете у наших специалистов в автосалоне «Союз» либо по телефону (8332) 24-88-88 (доб.5).

Потерянное Эльдорадо — Нильс ИОГАНСЕН

В Мемфисе перед музеем Элвиса стоит розовый Cadillac Fleetwood 60 Special 1955 года, и многие из поклонников музыканта уверены, что именно на нем ездил их кумир. Между тем это не так: выставленный ныне на обозрение автомобиль Элвис купил своей матери и сам на нем никогда не катался. У него были другие авто марки Cadillac, причем много — общим счетом около тысячи.

Одной из наиболее известных машин в гараже певца был Eldorado 1956 года выпуска, которому, по требованию Пресли, сделали тюнинг, причем очень пошлый. Элвис происходил из простой семьи и хорошим вкусом не отличался. Это касалось и еды, и одежды, и машин. Белоснежный автомобиль выкрасили в бледно-зеленый цвет — музыкант просто раздавил на капоте несколько виноградин, обозначив таким образом желаемый колор. Салон отделали белой кожей и пурпурным мехом. Таким образом, одну из самых красивых машин в истории американского автомобилестроения просто изуродовали.

Представленный в начале 1953 года Cadillac Eldorado сразу же стал «американской мечтой»: климат-контроль, круиз-контроль, центральный замок, электропривод сидений, гидроусилитель руля — то, к чему мы все давно привыкли и просто не замечаем, тогда было в новинку. А дизайн… Стремительные «авиационные» формы, на бампере «клыки» в виде артиллерийских снарядов, много хрома, элегантные круглые зеркала заднего вида и высший шик — спицованные колеса. Автомобиль в том виде, каким он сходил с конвейера, был совершенством. Однако Элвис его испортил — заколхозил, как у нас говорят.

Кстати, это не единственная машина, которая пострадала по вине музыканта. Известен также «золотой» Cadillac Fleetwood 75, отделанный с варварской роскошью. В нем установили телефон, телевизор, холодильник, минибар и проигрыватель. На отделку пошло золото. Автомобиль перекрасили в перламутровый цвет, а для того, чтобы он блестел, в краску добавили бриллиантовую пыль. Получилось «богато», но это была эстетика туземца, который где-то хапнул денег и тут же вставил в нос большое золотое кольцо.

Однако вернемся к Eldorado. С годами он модифицировался. Уже через пару лет высокий старомодный капот стал почти плоским, на третьем году появились козырьки у фар, а в 1967-м вышла версия Eldorado Brougham, где было уже четыре фонаря. Чем-то этот автомобиль похож на нашу «Чайку» ГАЗ-13. Ее тоже создали в модном тогда стиле «детройтского барокко». Кстати, советская машина, которая в 1958 году получила гран-при на Всемирной выставке в Брюсселе, была оригинальной разработкой. Вопреки расхожему мнению, ее не слизали с чего-то американского.

В модификациях нескольких последующих лет Eldorado становился все более плоским, хотя большого урона общей концепции дизайна авто это сперва не наносило. Все те же авиационно-ракетные мотивы, плавные линии. Разве что хрома становилось меньше, а уже в 1961 году бампер стал совсем простым, без изысков. В 1963-м «плавниками» пожертвовали, они стали совершенно миниатюрными. Еще через год авто по силуэту уже напоминало обрезок толстой доски.

Автомобильный дизайн и в Америке, и в других странах стремительно деградировал. Итальянцы создали очень функциональный, но совершенно безобразный FIAT-124, янки не отставали, и в 1967 году Eldorado окончательно испортили, сделав огромный угловатый «пепелац», своим видом наводящий страх и ужас. Правда, продажи Cadillac росли — людям промывали мозги, убеждая, что новый уродский дизайн — это модно и современно.

Прикупил себе несколько очередных Cadillac и Элвис, в том числе угловатый Eldorado 75-го модельного года с квадратными фарами. Впрочем, это было одно из его последних приобретений. Дела и у певца, и у автопроизводителя шли все хуже и хуже, в 1977-м Пресли скончался от передозировки наркотиков, а Cadillac резко сократил продажи. К 90-м годам когда-то престижный Eldorado существенно усох и превратился в совершенно невзрачный автомобиль, а в 2001-м его и вовсе сняли с производства.

К сожалению, ровно за неделю до своей годовщины именно Cadillac, хотя и не Eldorado, стал участником очередного ужасного ДТП в Москве. По вине водителя авто именно этой американской марки, который решил проскочить на красный свет и протаранил машину, в которой находилась актриса Марина Голуб. Даже хороший надежный автомобиль может стать таким же орудием убийства, как плохой и устаревший…

Развод по знаку Зодиака. Астрологи рассказали, как знаки Зодиака разрывают отношения

Астрологи рассказали, как разрывают отношения разные знаки Зодиака.



 


Знаки стихии Огонь


Овен эмоциональный и отношения он разрывает резко. Тянуть с расставанием он не будет. Немного повременить с расставанием Овен может тогда, когда у него чувства к партнеру были сильными. Здесь в расставании он проявит нерешительность. Порой после расставания Овны из-за чувства вины могут вернуться к своим бывшим, чтобы снова возобновить отношения. 


 


Лев перед тем, как расстаться со своим возлюбленным, предпочитает выяснить причину, почему чувства охладели. Он также будет изливать душу своему партнеру, расскажет о своих чувствах. Иногда такой откровенный разговор может повлиять на решение Льва не разрывать отношения. Но если Льву причинить боль, то здесь он разорвет отношения раз и навсегда без объяснения причин. 


 


Стрелец упрямый и скрытый, он всегда все делает по-своему. Если инициатором разрыва отношений стал Стрелец, то не стоит и пытаться что-то изменить. Стрельца практически невозможно переубедить. 


 


Знаки стихии Земля


Тельцы более нерешительные, порой с разрывом отношений они слишком долго тянут. В разрыве отношений он будет винить себя. Но рассказывать об этом своему партнеру не будет. Телец предпочитает пережить боль расставания наедине с собой. Ему было бы проще, если бы в такой ситуации отношения разорвал его партнер, а не он сам. И возобновлять отношения он не станет, так как будет считать себя униженным. 


 


Дева предпочитает взвесить все «за» и «против», прежде чем разорвать отношения. Дева сделает все, чтобы сохранить их, но если партнер не понимает Деву, то он может потерять ее навсегда, так как Дева не терпит равнодушия. В тоже время Дева любит указать на недостатки своего партнера. 


 


Козерог склонен переживать, что его бросят, что в отношениях может появиться холодок. Однако если такое происходит, то он уходит навсегда. Справиться с разрывом отношений ему поможет работа или любимое занятие.


 


Знаки стихии Воздух


Близнецы обожают любовные отношения, но они не умеют полностью окунуться в них. Чтобы сохранить прочный союз, нужно всячески баловать Близнеца. Отношения они завершают аккуратно, а в будущем поддерживают дружбу со своими бывшими. Но если партнер предал или изменил Близнецу, то Близнец такие отношения разорвет быстро.


 


Весы стеснительные и сильно привязываются к своему партнеру, а проявить инициативу в отношениях они не могут. Они с трудом решаются расстаться. Весы предпочитают ждать, когда все в отношениях нормализуется, но при этом никакого участия они не проявят. Если инициатор разрыва отношений их вторая половинка, то Весы достаточно долго переживают, а где-то в глубине души они будут надеяться на возобновление отношений.


 


Водолей будет бороться за сохранение отношений до последнего. Он не сторонник разрыва отношений. И если его партнер тоже делает попытки, чтобы сохранить их отношения, то союз может просуществовать достаточно долго. Но если не будет отдачи от партнера, то Водолей молча уйдет. 


 


Знаки стихии Вода


Раки полны любви, они верные партнеры, а отношениям отдают всего себя. Если партнер перестал отвечать взаимностью, то Рак не будет выяснять отношения, так как его пугают откровенные разговоры. Он предпочтет закрыть на это глаза и продолжать жить в иллюзии любви.


 


Скорпион редко открывает свое сердце возлюбленному. Однако в отношениях он ценит надежного партнера. Если разочаровать Скорпиона, то он разорвет отношения резко. И не будет никаких шансов на возобновление союза. Предвестником разрыва отношений могут стать частые ссоры по любым пустякам.


 


Рыба никогда не устраивает истерику, если ее партнер разочаровал ее. Но когда в сердце Рыбы еще жива любовь, то она постарается сохранить союз. Им сложно расстаться, когда они все еще привязаны к своему возлюбленному. Когда Рыба принимает решение окончательно разорвать отношения, она делает это быстро и тут же отправляется на поиски новых отношений.


 


Фото: pixabay.com


 


Ольга Криулина

Подписывайтесь и читайте нас в Telegram, Instagram и Facebook — будете в курсе последних новостей!

Блогер Саид Губденский накликал свою смерть

+
A

Говорил, что он «агрессивный водитель и злостный нарушитель»

Видеоблогер и владелец элитной автомастерской Саид Губденский (настоящее имя — Магомедсаид

Зайнудинов) и президент Федерации авто- и мотоспорта Дагестана Заур Ибрагимов погибли в ДТП на Кутузовском проспекте. В аварии также пострадал водитель бизнесмена из списка «Форбс» Ратмира Тимашева.

После смертельного ДТП среди подписчиков видеоблогера разгорелись жаркие споры — одни утверждают, что причиной аварии стал несчастный случай, другие уверены: Губденский «гонял каждый день и постоянно подвергался опасности».

28-летний Саид Губденский, управлявший новым BMW, при обгоне автомобиля не справился с управлением — машину на огромной скорости занесло, и она вылетела на встречную полосу. Иномарка сначала столкнулась с Mercedes-Benz, затем в Volvo. В результате удара Губденский, который не был пристегнут ремнями безопасности, вылетел из машины на проезжую часть. Пассажира — Заура Ибрагимова в результате нескольких мощных ударов зажало в салоне. Медики попытались реанимировать обоих прямо на месте аварии. Жизнь Ибрагимова удалось поддерживать некоторое время, и его даже доставили в больницу, однако там, не приходя в сознание, он скончался.

Еще двое участников ДТП — 36-летний Владимир Шатун и 32-летний Алексей Мельник — получили множественные ушибы и сотрясение мозга.

Как выяснилось позже, Mercedes, в который врезался автомобиль блогера, принадлежит крупному бизнесмену Ратмиру Тимашеву — основателю компаний Aelita Software и Veeam Software. Известно, что в 2018 году с состоянием в 700 миллионов долларов он входил в топ-200 богатейших бизнесменов России. Самого предпринимателя в машине не было.

Вскоре появилась основная версия — Губденский на мокрой дороге «играл в шашки». Кроме того, на колесах его иномарки была замечена летняя резина, и авария случилась из-за эффекта аквапланирования — на мокром асфальте пропало сцепление колес с дорогой. Подписчики Губденского уверяют, что у автомобиля был отключен стабилизатор, что вкупе с летней резиной привело к таким печальным последствиям. Примечательно, что иномарка, на которой Губденский попал в смертельное ДТП, была приобретена им всего неделю назад. Погибший даже не успел обзавестись номерами.

Фото: АГН «Москва»

Известно, что кроме блогерства молодой человек занимался бизнесом — в Москве у него имелось тюнинг-ателье ZR Performance, в котором чинили свои машины многие знаменитости (одним из клиентов был Эдвард Бил — виновник одной крупной аварии на Садовом кольце). Элитная автомастерская, совладельцем которой также являлся пассажир Заур Ибрагимов, находится недалеко от места аварии на Кутузовском проспекте, поэтому вскоре после ДТП на место происшествия стали съезжаться друзья погибших. Убитые горем друзья на месте аварии вели себя довольно агрессивно — пресекали любые попытки интервью, мешали журналистам выполнять свою работу.

«Интеллигент в очках», «умный», «интересный» — так характеризуют блогера его подписчики и друзья. Действительно, еще в 2017 году, когда Губденский переехал в Москву из Махачкалы, его блог качественно отличался от материала его коллег по цеху. Молодой человек писал для блогосферы довольно глубокие тексты, в которых упоминал Бога, и под его постами можно было увидеть такие хештеги, как «успех», «религия», «ислам». Погибший когда-то учился в Египте и был хафизом Корана, выучив Священное Писание наизусть. Отвечая на вопрос в одном из интервью, Губденский рассказывал, что для него счастье — это «много детей» и возможность приносить пользу людям. Кроме того, он признавался, что его путь к успеху был тернистым: в молодости он попробовал множество профессий — работал официантом, на бетонном заводе, в обувном цехе, консультантом в магазине.

Впрочем, похоже, что головокружительный успех, к которому блогер пришел всего за пять лет, внес свои коррективы в его жизненные взгляды. В погоне за рейтингами Губденский стал выкладывать ролики с дрифтом за рулем автомобилей любимой марки. Про себя блогер честно говорил, что он «агрессивный водитель и злостный нарушитель», но старается это делать максимально безвредно для остальных участников движения. Кроме того, в одном из своих постов погибший рассказал, что провел пять суток под административным арестом за нарушение ПДД, коих на счету Губденского были десятки — превышение скорости, дрифт, езда без номеров и постоянная игра в автомобильные «шашечки». А в 2020 году блогера даже лишали прав за то, что повесил на машину подложные номера.

Все это слабо вяжется с недавним видео, которое уже назвали пророческим. В нем блогер упоминает про печально известного Эдварда Била и эмоционально призывал армию своих подписчиков не гонять, не «играть в шашечки» и соблюдать скоростной режим. Теперь очевидно, что это были лишь красивые слова.

Погибший в ДТП блогер Саид Губденский любил скорость: фото с машинами

Смотрите фотогалерею по теме

Опубликован в газете «Московский комсомолец» №28670 от 22 ноября 2021

Заголовок в газете:
Где скользко, там и бьется

Hire Tune Union — Акустическая группа в Атланте, Джорджия

Продолжительность концерта: 30 — 240 минут

Страхование: 2 000 000 долларов — Коммерческая ответственность

Чего ожидать

Посмотрите наши ВИДЕО ДЛЯ ПОДБОРА, СПИСОК и, самое главное, НАШИ ОТЗЫВЫ!

Дополнительные примечания к бронированию

Tune Union может предоставить нашу собственную звуковую систему, освещение, и нам требуется только одна розетка! Они могут вместить много звука в небольшую, быструю и чистую установку.Мы с уважением относимся к ВАШИМ требованиям к звуку: хотите ли вы, чтобы мы устроили шоу и накачали его, или предпочитаете, чтобы за мирным разговором была причудливая музыка за ужином.

Прошедшие забронированные мероприятия

6 ноября 2021 г. • 18:00 — 22:00 Коктейль
26 сентября 2021 г. • 15:00 — 17:00 Сборщик денег
24 июня 2021 г. • 18:00 — 21:00 Корпоративное мероприятие
27 марта 2021 г. • 12:00 — 16:00 Торжественное открытие
31 октября 2020 г. • 18:00 — 22:00 Свадебный прием
10 мая 2020 г. • 20:00 — 21:30 Для личного случая
1 октября 2019 г. • 18:00 — 19:30 Корпоративный праздник
2 августа 2019 г. • 19:00 — 23:00 Репетиция ужина
28 февраля 2019 г. • 18:30 — 20:30 Коктейль
16 февраля 2019 г. • 19:30 — 20:15 Некоммерческое мероприятие
6 декабря 2018 г. • 15:00 — 15:45 Сюрприз
3 ноября 2018 г. • 15:00 — 15:45 Фестиваль
26 сентября 2018 г. • 17:30 — 20:30 Коктейль
23 июня 2018 г. • 18:00 — 22:00 Юбилейный вечер
12 мая 2018 г. • 16:30 — 17:15 Фестиваль
21 февраля 2018 г. • 18:00 — 21:00 Корпоративный праздник
17 ноября 2017 г. • 19:00 — 21:30 Помолвка на свадьбу
20 октября 2017 г. • 17:00 — 18:30 Домашняя вечеринка
19 октября 2017 г. • 17:00 — 20:00 Запуск партии

Сет-лист

СТРАНА
До того, как он обманет — Кэрри Андервуд
Синий — не твой цвет — Кит Урбан
Ковбой, увези меня — Дикси Чикс
Сумасшедший — Пэтси Клайн
Легко — Шерил Кроу
Рыбалка в темноте — Нитти песчаная лента
Джорджия На Мой разум — Рэй Чарльз
Великий день, чтобы быть живым — Трэвис Тритт
Джексон — Картер и Кэш
Джолин — Долли Партон
Моя Мария — Брукс и Данн
Вы нужны сейчас — Леди Антебеллум
Что-то еще — Шугарленд
Теннесси Виски — Крис Стэплтон
Когда ты вообще ничего не говоришь — Элисон Краусс
Белый лжец — Миранда Ламберт

2000’s
Beyond- Leon Bridges
Forget You- Cee Lo Green
Grenade- Bruno Mars
Halo- Beyonce
Happy- Pharrell Williams
Home- Edward Sharpe & M.З.
Огни- Элли Голдинг
Катается в глубине- Адель
Set Fire to Rain- Адель
Shake It Off- Тейлор Свифт
Воскресное утро- Бордовый 5
Sweet Pea- Amos Lee
The Joke- Brandi Carlile
The Story- Брэнди Карлайл
Используй кого-нибудь — Короли Леона
Валери — Эми Уайнхаус
Ты и я — Леди Гага

CLASSIC SOUL / R&B
Ain’t No Sunshine — Билл Уизерс
Cruisin’- Smokey Robinson
Drift Away- Доби Грей
Lovely Day- Bill Withers
Sittin ‘On the Dock at the Bay
Take Me to the River- Эл Грин

POP
Dancing Queen- ABBA
Dancing In the Moonlight- King Harvest
Faith- George Michael
Movin Out- Билли Джоэл
Lights- Journey
Rikki Don’t Lose That Number- Steely Dan
Rocket Man- Elton John
She’s Gone — Hall & Oates
Space Oddity — Дэвид Боуи
The Way You Make Me Feel — Майкл Джексон

CLASSIC ROCK
Amie- Pure Prairie League
Bobby McGee- Janis Joplin
Call Me The Breeze- Lynyrd Skynyrd
Crossroads- Эрик Клэптон
Gimme 3 Steps- Lynyrd Skynyrd
Into The Mystic Fleet- Van Morrison
Into The Mystic Fleet- Van Morrison
— Fleetwood Mac
Moondance- Van Morrison
Poor Poor Pitiful Me- Warren Zevon
Satisfaction- The Rolling Stones
Second Hand News- Fleetwood Mac
Sweet Home Alabama- Lynyrd Skynyrd
Werewolves of London- Warren Zevon
Won’t Back Down Том Петти
: Ты не всегда можешь получить то, что хочешь — The Rolling Stones

90’s
Badfish — Sublime
Дай мне одну причину — Трейси Чепмен
Если это сделает тебя счастливым — Шерил Кроу
Я единственная — Мелисса Этеридж
Больше, чем слова — Экстремальный
Крюк — Путешественник блюза
Что бы вы сказали — Дэйв Мэтьюз,
, Что случилось, 4 не блондинки,
, Зомби, Клюква,

.

BLUES / ROCK / JAM BAND
Angel From Montgomery — Bonnie Raitt
Bad Moon Rising — C.CR
Come Together- The Beatles
Let it Beatles
Midnight Rider- The Allman Brothers
Never Been to Spain- Ночь трех собак
Офелия- Группа
Алые бегонии- Grateful Dead
Все в порядке, мама- Элвис Пресли
Прекрасная ночь — Эрик Клэптон

SINGER-SONGWRITER / FOLK-ROCK
Bad, Bad, Leroy Brown- Jim Croce
Cecilia- Simon and Garfunkel
Country Road- Джеймс Тейлор
Doctor My Eyes- Джексон Браун
Fire and Rain- Джеймс Тейлор
How Sweet It Is- Джеймс Тейлор
Я и Хулио — Саймон и Гарфанкел
Чужой ребенок — Джексон Браун
Дикий мир — Кэт Стивенс
Прогулка в Мемфисе — Марк Кон

REGGAE
Is This Love — Bob Marley
No Woman, No Cry — Боб Марли

И МНОГОЕ БОЛЬШЕ!

Команда

Кейт Коулман Вокал / Акустическая гитара
Кори Коулман Вокал / Акустическая гитара
Ян Пендлингтон Cajon / Percussion (дополнительная опция)

Влияния и вдохновение

Кейт: «Я начала суперкантри: слушала Миранду Ламберт и пела вместе с Пэтси Клайн.Со временем я полюбил Дженис Джоплин, Грейс Поттер, Адель, Джека Уайта, Доуэса — все, что душевно, честно и с хорошей нотой! »

Кори: «Когда я начал играть на гитаре [и петь], это было связано со Стиви Рэем Воаном и Эриком Клэптоном. Когда я начал играть, я действительно увлекся блюзом и R&B, как Сэм Кук, Би Би Кинг, и, естественно, полюбил The Beatles и Rolling Stones. Я даже играл в группе сальсы и фьюжн! Теперь меня тянет к любой хорошей поп-песне с отличным написанием »

Требования к установке

Либо одна розетка рядом со сценой, либо дополнительный аккорд, ведущий туда, где вы хотели бы поставить музыку.

Как настроить оператор SQL с множественным объединением в подзапросе для MySQL?

В следующем примере показан оператор SQL с двумя операторами объединения в подзапросе. SQL извлекает записи из таблицы EMPLOYEE, которым должен удовлетворять EMP_ID с набором результатов объединения из двух запросов в подзапросе.

выберите * из сотрудника
, где emp_id IN
(выберите emp_id из emp_subsidiary, где emp_grade = 1000
union
выберите emp_id из сотрудника, где emp_dept = ‘AAA’)

Ниже представлены планы запросов в формате собственного дерева Tosska, выполнение которых занимает 3 минуты 27 секунд.

План запроса показывает полное сканирование таблицы EMPLOYEE, и прикрепленный подзапрос будет выполнен для каждой сканированной записи. Итак, вы можете видеть, что план запроса очень неэффективен. Если мы знаем, что набор результатов объединения невелик и он должен быть выполнен первым, а затем использовать индекс EMP_ID для получения таблицы EMPLOYEE. Позвольте мне переписать подзапрос Union как производное табличное выражение следующим образом:

выберите *
у сотрудника
, где emp_id in (выберите emp_id
из (выберите emp_id
из emp_subsidiary
, где emp_grade = 1000
union
выберите emp_id
у сотрудника
, где emp_dept = ‘AAA’) DT1)

Теперь вы можете видеть, что подзапрос Union выполняется первым, и использовать его для получения таблицы EMPLOYEE по индексу EMP_ID.Общий запрос теперь стал более разумным и эффективным.

Этот вид перезаписи может быть выполнен Tosska SQL Tuning Expert для MySQL автоматически, он показывает, что перезапись выполняется более чем в 60 раз быстрее, чем исходный SQL. Есть и другие переделки с еще большей производительностью, но это немного сложно обсудить в этой короткой статье, давайте обсудим это в моих следующих блогах.

https://tosska.com/tosska-sql-tuning-expert-tse-for-mysql-2/

Начало работы с настройкой запросов SQL Server

В этой статье будут рассмотрены некоторые важные методы настройки SQL-запросов.Настройка запросов — это очень широкая тема для разговоров, но некоторые важные методы никогда не меняются для настройки запросов в SQL Server. В частности, это сложная проблема для тех, кто новичок в настройке SQL-запросов или думает о ее запуске. Так что эта статья станет для них хорошей отправной точкой. Кроме того, другие читатели могут освежить свои знания в этой статье. В следующих частях этой статьи мы упомянем эти методы, которые помогают настраивать запросы.

Избегайте использования звездочки «*» в операторах SELECT

Мы должны использовать знак звездочки (звездочка) только тогда, когда нам нужно вернуть все столбцы таблицы.Однако этот тип использования становится плохой привычкой для программистов, и они начинают набирать свои запросы с помощью оператора « SELECT * ». В разное время в моей карьере администратора базы данных я сталкивался с тем, что оператор « SELECT * » использовался для получения только одного столбца многоколоночных таблиц. Хуже того, разработчик не знает об этой проблеме. Такой подход к использованию приводит к увеличению активности сети и ввода-вывода, поэтому он отрицательно влияет на производительность запросов из-за большего потребления ресурсов.Теперь мы проведем довольно простой тест, чтобы выяснить разницу в производительности между оператором « SELECT * » и « SELECT имя_столбца1, имя_столбца2, имя_столбцаN ». Предположим, что в веб-приложении нам нужно показать только два столбца, но мы использовали знак звездочки в нашем запросе.

SQL Server Management Studio (SSMS) предлагает очень полезный инструмент, который помогает анализировать и сравнивать показатели производительности выполненных запросов.Имя этого инструмента — Client Statistics , , и мы активируем эту опцию перед выполнением следующих двух запросов.

Теперь мы выполним образцы запросов соответственно и откроем вкладку Client Statistics .

— Query-1 сначала выполнит этот запрос —

SELECT *

FROM Sales.SalesOrderDetail;

— Query-2 —

ВЫБЕРИТЕ SalesOrderId, CarrierTrackingNumber

из отдела продаж.SalesOrderDetail;

Как мы видим, очевидно, существует резкая разница между полученными сетевыми измерениями этих двух операторов select в разделе Network Statistics . В то же время результат сравнения измерения Time Statistics не изменяется для оператора « SELECT * ». Он показывает низкую производительность, чем инструкция « SELECT имя_столбца1, имя_столбца2, имя_столбцаN».В свете этой информации мы можем прийти к такому результату: «Насколько это возможно, поскольку мы не должны использовать знаки звездочки в операторах SELECT.

Не используйте скалярные функции в предложении WHERE

Скалярная функция принимает некоторые параметры и возвращает одно значение после определенного вычисления. Основная причина того, почему скалярные функции отрицательно влияют на производительность, заключается в том, что индексы не могут использоваться при таком подходе к использованию. Когда мы анализируем следующий план выполнения запроса, мы увидим оператор сканирования индекса из-за использования функции SUBSTRING в предложении WHERE .

ВЫБЕРИТЕ ProductNumber ИЗ Production.Product

ГДЕ SUBSTRING (ProductNumber, 1,2) = ‘AR’

Оператор сканирования индекса читает все страницы индекса, чтобы найти нужные записи. Однако этот оператор потребляет больше операций ввода-вывода и занимает больше времени. Насколько возможно, нам следует избегать оператора сканирования индекса, когда мы видим его в наших планах выполнения.

С другой стороны, особенно для этого запроса, мы можем немного улучшить их производительность. Теперь мы изменим этот запрос, как показано ниже, чтобы оптимизатор запросов решил использовать другой оператор.

ВЫБЕРИТЕ ProductNumber ИЗ Production.Product

ГДЕ ProductNumber КАК ‘AR%’

Оператор поиска по индексу считывает только квалифицированные строки, потому что этот оператор эффективно использует индексы для получения выборочных строк.В то же время он показывает отличную производительность по сравнению с оператором сканирования индекса.

Совет: Скалярные функции выполняются для каждой строки набора результатов, поэтому мы должны учитывать количество строк набора результатов, когда мы их используем. Они могут повредить производительность запроса при попытке использовать для запросов, которые вернут огромное количество строк. Однако Microsoft разорвала эту традиционную цепочку с помощью SQL Server 2019 и улучшила производительность оптимизатора запросов для скалярных функций, а также создала более точные планы выполнения, если какой-либо запрос содержит скалярную функцию.Подробнее об этом улучшении вы можете прочитать в следующей статье:

Улучшения производительности скалярных определяемых пользователем функций в SQL Server 2019

Используйте покрывающие индексы для повышения производительности запросов

Покрывающие индексы содержат все столбцы запроса, на которые есть ссылки, поэтому они улучшают селективность индекса, и если какой-либо запрос использует этот индекс, он получает доступ к данным более эффективно. Однако перед созданием какого-либо покрытого индекса нам необходимо провести анализ затрат и выгод, поскольку любой новый индекс напрямую влияет на производительность оператора вставки.Теперь проанализируем план выполнения следующего запроса.

ВЫБЕРИТЕ CarrierTrackingNumber, UnitPrice из Sales.SalesOrderDetail

ГДЕ UnitPrice МЕЖДУ 10 И 10000

Как мы узнали, операция сканирования индекса не показывает хорошей производительности во время выполнения запроса. Чтобы решить эту проблему, мы создадим следующий index.Основная характеристика этого индекса заключается в том, что он охватывает все столбцы запроса с помощью ключа индекса или включенных столбцов.

СОЗДАТЬ НЕКЛАСТЕРНЫЙ ИНДЕКС IX_00Cover

НА [Продажи]. [SalesOrderDetail] ([UnitPrice])

ВКЛЮЧИТЬ ([CarrierTrackingNumber])

После создания индекса мы повторно проанализируем фактический план выполнения того же запроса.

План выполнения запроса начал использовать оператор поиска по индексу, и этот оператор показывает лучшую производительность, чем оператор сканирования индекса.

Используйте оператор UNION ALL вместо оператора UNION

UNION ALL и Операторы UNION используются для объединения двух или более чем двух наборов результатов операторов выбора. Однако основное различие между этими двумя операторами заключается в том, что оператор UNION удаляет повторяющиеся строки из набора результатов.Что касается настройки запроса, оператор UNION ALL работает лучше, чем оператор UNION . В результате, если мы не рассматриваем повторяющиеся строки в наборе результатов, мы должны использовать оператор UNION ALL в наших операторах select. Когда мы сравним планы выполнения следующих запросов, мы увидим заметную разницу между этими двумя планами выполнения. Сначала сравним планы выполнения.

— Query-1 —

SELECT Vendor.AccountNumber, Vendor.Name

FROM Purchasing.Vendor AS Vendor

UNION ALL

SELECT Vendor.AccountNumber, Vendor.Name

FROM Purchasing.Vendor AS Vendor

— Query ВЫБЕРИТЕ Vendor.AccountNumber, Vendor.Name

FROM Purchasing.Vendor AS Vendor

UNION

SELECT Vendor.AccountNumber, Vendor.Name

FROM Purchasing.Vendor AS Vendor

Когда мы анализируем сравнение планов выполнения, мы видим, что оператор Sort добавляет дополнительную стоимость к оператору select , который использует оператор UNION .В заключение об этих двух операторах, если мы не рассматриваем повторяющиеся записи, мы должны использовать оператор UNION ALL для объединения наборов результатов.

Использовать фактические планы выполнения вместо предполагаемых планов выполнения

План выполнения предлагает нам наглядное представление этапов обработки запроса. Когда мы анализируем любой план выполнения, мы можем четко понять дорожную карту запроса, а также это важная отправная точка для настройки запроса.Предполагаемый и фактический планы выполнения — это два типа планов выполнения, которые мы можем использовать для анализа запросов. Во время создания предполагаемого плана выполнения запрос не выполняется, а генерируется оптимизатором запросов. Несмотря на это, он не содержит никаких показателей времени выполнения и предупреждений.

С другой стороны, фактический план выполнения содержит более надежную информацию и измерения запроса. Фактические планы выполнения предоставляют преимущество для настройки производительности запроса.

Другой подход может заключаться в комбинированном использовании планов выполнения для запросов с более длительным временем выполнения. Сначала мы можем проверить предполагаемый план выполнения, а затем повторно проанализировать фактический план выполнения.

Совет: Если запрос включает какую-либо временную таблицу, расчетный план выполнения не может быть сгенерирован. При попытке его создания будет выдана ошибка. Следующий запрос вернет ошибку при попытке создать предполагаемый план выполнения.

ВЫБРАТЬ Имя, номер продукта

INTO #TempTbl

FROM Production.Product

SELECT * FROM #TempTbl

Заключение

В этой статье мы узнали основные методы настройки SQL-запросов. Настройка производительности — очень сложная и трудная задача, но мы можем изучить эту концепцию от простого к сложному, и эта статья может стать хорошей отправной точкой для начала.Кроме того, следующие темы жизненно важны для улучшения наших навыков настройки запросов; Таким образом, вы можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать о дальнейших шагах вашего обучения.

Эсат Эркеч — специалист по SQL Server, который начал свою карьеру более 8 лет назад в качестве разработчика программного обеспечения. Он является сертифицированным экспертом по решениям Microsoft SQL Server.

Большую часть своей карьеры он посвятил администрированию и разработке баз данных SQL Server. В настоящее время он интересуется администрированием баз данных и бизнес-аналитикой.Вы можете найти его в LinkedIn.

Посмотреть все сообщения от Esat Erkec

Последние сообщения от Esat Erkec (посмотреть все)

Настройка производительности

SQL | Документация Ignite

Каждая запись в индексе имеет постоянный размер, который рассчитывается при создании индекса. Этот размер называется внутренним размером индекса .
В идеале этого размера должно быть достаточно для хранения полной индексированной записи в сериализованной форме.
Когда значения не полностью включены в индекс, Ignite может потребоваться выполнить дополнительные чтения страниц данных во время поиска в индексе,
что может снизить производительность, если включено постоянство.

Вот как значения хранятся в индексе:

  внутр.
0 1 5
| тег | значение |
Итого: 5 байт

длинный
0 1 9
| тег | значение |
Итого: 9 байт

Нить
0 1 3 с.ш.
| тег | размер | Значение UTF-8 |
Итого: 3 + длина строки

POJO (двоичный объект)
0 1 5
| тег | BO hash |
Итого: 5  

Для примитивных типов данных (bool, byte, short, int и т. Д.) Ignite автоматически вычисляет встроенный размер индекса, чтобы значения включались полностью.Например, для полей int встроенный размер равен 5 (1 байт для тега и 4 байта для самого значения). Для длинных полей встроенный размер равен 9 (1 байт для тега + 8 байт для значения).

Для двоичных объектов индекс включает хэш каждого объекта, чего достаточно, чтобы избежать коллизий. Встроенный размер 5.

Для данных переменной длины индексы включают только первые несколько байтов значения.
Поэтому при индексировании полей с данными переменной длины мы рекомендуем оценить длину значений полей и установить для встроенного размера значение, которое включает большинство (около 95%) или все значения.Например, если у вас есть поле String с 95% значений, содержащих 10 символов или меньше, вы можете установить встроенный размер для индекса в этом поле равным 13.

Встроенные размеры, описанные выше, применяются к индексам с одним полем.
Однако, когда вы определяете индекс для поля в объекте значения или в столбце, отличном от первичного ключа, Ignite создает составной индекс
путем добавления первичного ключа к индексированному значению.
Поэтому при вычислении встроенного размера для составных индексов сложите встроенный размер первичного ключа.

Ниже приведен пример вычисления встроенного размера индекса для кэша, где и ключ, и значение являются сложными объектами.

  Ключ открытого класса {
    @QuerySqlField
    частный длинный идентификатор;

    @QuerySqlField
    @AffinityKeyMapped
    private long affinityKey;
}

public class Value {
    @QuerySqlField (индекс = true)
    частный long longField;

    @QuerySqlField (индекс = true)
    частный int intField;

    @QuerySqlField (индекс = true)
    частный String stringField; // мы предполагаем, что 95% значений составляют 10 символов
}  

В следующей таблице приведены размеры встроенных индексов для индексов, определенных в приведенном выше примере.

Индекс вид Рекомендуемый линейный размер Комментарий

(_key)

Индекс первичного ключа

5

Встроенный хеш двоичного объекта (5)

(affinityKey, _key)

Индекс ключа соответствия

14

Встроенный длинный (9) + хэш двоичного объекта (5)

(longField, _key)

Вторичный индекс

14

Встроенный длинный (9) + хэш двоичного объекта (5)

(intField, _key)

Вторичный индекс

10

Встроенный int (5) + двоичный объект до хэша (5)

(stringField, _key)

Вторичный индекс

18

Встроенная строка (13) + хэш двоичного объекта (5) (при условии, что строка составляет ~ 10 символов)

Обратите внимание, что вам нужно будет установить только встроенный размер для индекса stringField .Для других индексов Ignite автоматически рассчитает встроенный размер.

Вы можете проверить встроенный размер существующего индекса в системном представлении INDEXES.

Предупреждение

Обратите внимание, что, поскольку Ignite кодирует строки как UTF-8 , некоторые символы используют более 1 байта.

Юнион-Сити, Джорджия Авторемонтная мастерская

Номер местонахождения: 107-28

6800 Londonderry Way, Юнион-Сити, GA 30291

Precision Tune Auto Care — это быстрое, удобное и доступное решение для любых задач по ремонту и текущему обслуживанию автомобилей.Наши обученные специалисты помогут вам сохранить безопасность и надежность вашего автомобиля в дороге!

$ 15 ,00

от

ПОЛНАЯ ЗАМЕНА СИНТЕТИЧЕСКОГО МАСЛА

* Сэкономьте до $ 15 от обычной цены

Включает до 5 литров масла основных марок, новый масляный фильтр, полную техническую проверку автомобиля, доливку всех жизненно важных жидкостей (кроме тормозов, для вашей защиты), а также смазку шасси при необходимости.

ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ТОЛЬКО В:

6800 Londonderry Way, Юнион-Сити, GA 30291
Тел: (770) 969-4656



Большинство автомобилей. Не действует с другими предложениями. Специальные масляные и канистровые фильтры, а также дополнительные кварты масла оплачиваются отдельно. Могут применяться и другие ограничения. Расходные материалы для магазинов, налоги и сборы за вывоз мусора.

Срок действия истекает 31 декабря 2021 г.

WEB / МИКРО

Посмотреть детали

$ 15 .00

от

ПОЛНАЯ ЗАМЕНА СИНТЕТИЧЕСКОГО МАСЛА

* Сэкономьте до $ 15 от обычной цены

Включает до 5 литров масла основных марок, новый масляный фильтр, полную техническую проверку автомобиля, доливку всех жизненно важных жидкостей (кроме тормозов, для вашей защиты), а также смазку шасси при необходимости.

ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ТОЛЬКО В:

6800 Londonderry Way, Юнион-Сити, GA 30291
Тел: (770) 969-4656



Большинство автомобилей.Не действует с другими предложениями. Специальные масляные и канистровые фильтры, а также дополнительные кварты масла оплачиваются отдельно. Могут применяться и другие ограничения. Расходные материалы для магазинов, налоги и сборы за вывоз мусора.
Срок действия истекает 31 декабря 2021 г.

WEB / МИКРО

Поделитесь этим предложением с другом или членом семьи.

Помогите своим близким обезопасить себя в дороге с помощью Precision Tune Auto Care. Просто нажмите на свой любимый канал в социальных сетях ниже, чтобы поделиться.

Распечатать

$ 114 0,90

Установлены тормозные колодки

— 114 $.90

Начиная с

Проведите тест-драйв автомобиля и визуально осмотрите тормозную систему и замените колодки или колодки. 12 000 миль или 12 месяцев гарантии на детали.

ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ТОЛЬКО В:

6800 Londonderry Way, Юнион-Сити, GA 30291
Тел: (770) 969-4656



Скидка 30 долларов от обычной цены.Большинство автомобилей. Не действует с другими предложениями. Могут применяться и другие ограничения. Расходные материалы для магазинов, налоги и сборы за вывоз мусора.

Срок действия истекает 31 декабря 2021 г.

WEB / МИКРО

Посмотреть детали

$ 114 .90

Тормозные колодки установлены — 114,90 $

Начиная с

Проведите тест-драйв автомобиля и визуально осмотрите тормозную систему и замените колодки или колодки. 12 000 миль или 12 месяцев гарантии на детали.

ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ТОЛЬКО В:

6800 Londonderry Way, Юнион-Сити, GA 30291
Тел: (770) 969-4656



Скидка 30 долларов от обычной цены.Большинство автомобилей. Не действует с другими предложениями. Могут применяться и другие ограничения. Расходные материалы для магазинов, налоги и сборы за вывоз мусора.
Срок действия истекает 31 декабря 2021 г.

WEB / МИКРО

Поделитесь этим предложением с другом или членом семьи.

Помогите своим близким обезопасить себя в дороге с помощью Precision Tune Auto Care.Просто нажмите на свой любимый канал в социальных сетях ниже, чтобы поделиться.

Распечатать

Обзоры

Рафаэль Троше

Я меняю масло здесь все время, обслуживание и персонал отличные Спасибо

Гарри Паркер

Я был очень доволен обслуживанием и у механика сообщил мне о потенциальных проблемах в будущем.

Карен Фрейзер

Отличное обслуживание клиентов

Давид Родригес

Быстрое обслуживание и доступные цены

Ракель Латтрелл

Очень профессиональный и знающий

Услуги флота

Техническое обслуживание транспортных средств

В сегодняшней загруженной экономике мы считаем, что «удобство» — наша наивысшая ценность.Владельцы автопарков будут иметь душевное спокойствие, зная, что работы с их автомобилями будут выполнены в кратчайшие сроки и будут выполнены правильно с первого раза. Конкурентоспособные цены и лучшее соотношение цены и качества при доставке и отправлении, обслуживание в тот же день для минимизации …
Узнать больше

What is Tuning Africa

Tuning Africa — это сеть сообществ академических экспертов, которые обсуждают, проектируют и разрабатывают инструменты обучения и делятся результатами. Они собираются вокруг одной дисциплины или темы с сознательной целью построения взаимного доверия и уверенности.Они работают в международных, межкультурных группах, уважая институциональную и национальную автономию участников. Они делятся знаниями и опытом, формулируя и оценивая четкие коллективные цели, задачи и результаты на каждом этапе своего пути.

Пилотный проект «Настройка Африки» реализуется в рамках Совместной стратегии Африки и ЕС. Его первый этап (2011–2013 гг.) Охватывал 60 университетов , представляющих пять субрегионов Африки с их большим языковым (французский, английский, арабский и португальский) и культурным разнообразием.Отдельные группы сосредоточились на пяти предметных областях : медицина, педагогическое образование, сельскохозяйственные науки, машиностроение и гражданское строительство. Они помогали друг другу разрабатывать учебные программы, соответствующие потребностям общества в каждой из этих предметных областей. На этом первом этапе пять групп разработали профили степеней, охватывающие общие и предметные компетенции, которые были определены в ходе общих консультаций.

Второй этап Tuning Africa (2015–2018 гг.) Является конкретным результатом Дорожной карты 2014–2017 гг. Саммита глав государств и правительств ЕС-АС 2014 года.Tuning Africa II охватывает восемь предметных областей. Экономика и прикладная геология были добавлены к первоначальным пяти предметным областям. Одна новая трансверсальная группа теперь охватывает менеджеров высшего образования .

Tuning Africa II завершит процесс разработки первого этапа, а затем перейдет к задаче внедрения разработанных учебных программ в участвующих университетах.

Вторая фаза почти на удвоила участие африканских стран и университетов, чтобы расширить рамки обсуждения и влияние проекта на весь континент.

Цели

Общая цель проекта — внести вклад и поддержать гармонизацию программ высшего образования и создание обновленного, самобытного, привлекательного и конкурентоспособного на глобальном уровне африканского пространства высшего образования за счет расширения внутри- Африканское сотрудничество.

Конкретная цель этого проекта будет относиться к Расширение пилотной инициативы по гармонизации и настройке, которая проводилась в период 2011-2013 гг. С 60 до 120 университетов и от 5 до минимум 7 предметных областей путем создания новых программы на получение степени, методы преподавания, обучения и оценки, а также определение совместных соглашений в предметных областях.

Основные результаты и ожидаемые мероприятия

Tuning Africa II разрабатывает 3 стратегических направления :

· Строка 1: Дизайн

·

324 Строка 2: Реализация 9327

Строка 3: рабочая нагрузка студентов и кредиты

Строка 1: Дизайн

Тюнинг начал свою работу над последовательной системой проектирования степеней.Степени будут основаны на компетенциях и в центре внимания будут результаты студентов. Профиль градусов занимает центральное место в методологии настройки. Его удовлетворительное развитие определяется в зависимости от его очевидной социальной значимости, качества всей степени и признания другими группами участников. Профили направляют остальные процессы. Они руководят всей степенью и сильно влияют на все другие аспекты степени. Профили степеней всегда четко определялись блоком из компетенций , которые необходимо развить для получения степени.Понятно, что профиль степени описывает конкретные характеристики квалификации с точки зрения результатов обучения и компетенций. Профиль степени описывает ясным, понятным языком, что обучающийся должен знать, понимать и делать в конце своего учебного процесса.

Строка 2: Реализация

После определения профилей степеней все предметные области должны разработать программы на получение степени как на уровне бакалавриата, так и на уровне последипломного образования , потенциально признанных участвующими университетами.Программа степени имеет дело с продолжительностью, уровнем и определением программы с точки зрения компетенций и результатов обучения; он также анализирует методологии для разработки соответствующей стратегии преподавания, обучения и оценки этих компетенций, а также устанавливает внутренние системы для обеспечения качества программ.

Для этого направления реализации университеты могут решить разработать один из следующих двух направлений:

· Трек 1: Институциональный Степени реализации: фокусируется на внутреннем процессе реализации.Это этап, на котором ученые работают вместе в рамках предметной области, но, в частности, в рамках своих собственных учебных заведений. Основная цель — реализовать программу получения степени (связанную с мета-профилями) на уровне бакалавра, магистра или доктора в каждом университете.

· Трек 2: Реализованы совместные / двойные дипломы : университеты будут интенсивно работать с другими партнерами в их SAG, чтобы определить совместную / двойную степень. Основная цель — реализовать совместную программу получения степени (связанную с мета-профилями) на уровне бакалавра, магистра или доктора среди нескольких университетов.

Строка 3: рабочая нагрузка и кредиты учащегося

В третьей строке изучаются кредиты и, в частности, взаимосвязь между ними и учебной нагрузкой учащегося. время, необходимое учащимся для локализации и обработки полученной информации, усвоения, отражения и конструирования их собственных значений, чтобы преобразовать эту информацию в знания, а также мобилизовать и контекстуализировать эти знания в смоделированных ситуациях или практиках, которые позволяют консолидировать обучение.Важно учитывать время, затрачиваемое студентами на самостоятельные занятия, а также часы аудиторных занятий, лабораторий, семинаров, стажировок и т. Д.

Следовательно, инновационные программы на получение степени должны адекватно оценивать рабочую нагрузку, необходимую студентам для достижения результатов обучения, указанных в учебной программе. В этом смысле принятие зачетных единиц для учета общего объема учебной нагрузки студентов — не только связанной с формальной деятельностью — представляет собой процесс, который фактически вводит новшества в процесс преподавания и обучения и стимулирует внедрение учебной программы, ориентированной на студентов, в африканских университетах.

Не существует системы академических зачетных единиц, общей для всех африканских стран. Более того, многие высшие учебные заведения в регионе все еще не знакомы с кредитной системой, призванной поддержать изменение учебной программы и привести к переходу к высшему образованию, ориентированному на студентов и основанному на компетенциях.

Есть два этапа (которые могут развиваться параллельно) по отношению к строке 3:

1) Политическое определение кредитной системы для Африки: этот этап будет отвечать за Консультативная группа проекта Tuning Africa (TAPAG). Основная роль этой группы будет заключаться в поддержке всех инициатив, разработанных университетами, и, в частности, в содействии определению основы кредитной системы для Африки

2) Научные исследования о загруженности студентов в Африке : этот второй этап должен быть скоординирован с Консультативной группой проекта, однако это будет исключительная ответственность университетов. Будет проведен большой опрос, посвященный оценке оценки рабочей нагрузки африканских студентов с точки зрения профессоров и студентов .Все 120 университетов должны проконсультироваться с рядом студентов и профессоров по некоторым курсам / разделам, которые представляют собой семестр. Процесс консультации предоставит обзор общей рабочей нагрузки (в часах), необходимой африканскому студенту для прохождения курсов, предусмотренных в 8 предметных областей, задействованных в Tuning Africa II. Опрос будет основан на восприятии того, что преподаватели и студенты считают временем, необходимым или потраченным на получение результатов обучения по соответствующим курсам в одном конкретном семестре по каждой предметной области.

15 методов настройки производительности Amazon Redshift

Amazon Redshift — это хранилище данных, которое позволяет быстро, просто и экономично анализировать петабайты данных в вашем хранилище данных и озере данных. Amazon Redshift может обеспечить в 10 раз большую производительность по сравнению с другими хранилищами данных за счет сочетания машинного обучения, массово-параллельной обработки (MPP) и столбчатого хранилища на SSD-дисках.

Но даже при всей этой мощности возможно, что вы увидите неравномерную производительность запросов или проблемы при масштабировании рабочих нагрузок.Оптимизация производительности Amazon Redshift заключается в тщательном предварительном планировании и постоянном мониторинге по мере роста объема данных, пользователей и кластера.

Запуск кластера, который является быстрым, дешевым и легко масштабируемым

В этой статье мы даем вам 15 лучших практик по настройке производительности Redshift. Благодаря этим методикам вы получите кластер, который будет быстрее, дешевле и проще масштабировать, чем любой другой продукт на рынке.

Вкратце приведены 15 методов повышения производительности:

Как мы используем Amazon Redshift

При смешивании.io, мы используем Amazon Redshift как часть нашей базовой платформы. В этом сообщении в блоге собраны наши уроки, полученные в результате более чем трехлетней эксплуатации нескольких крупных кластеров Redshift в большом масштабе.

intermix.io — это аналитическая платформа, которая обеспечивает единую панель мониторинга, позволяющую инженерам по обработке данных следить за своими критически важными потоками данных.

intermix.io использует Amazon Redshift для пакетной обработки больших объемов данных почти в реальном времени. Наш конвейер данных обрабатывает более 20 миллиардов строк в день.Мы передаем данные из Amazon Redshift в наше приложение, перемещая их в RDS (через DBLINK) и Amazon Elasticsearch Service.

Создание пользовательских очередей диспетчера рабочих нагрузок (WLM)

Диспетчер рабочих нагрузок Amazon Redshift (WLM) критически важен для управления производительностью запросов. Amazon Redshift выполняет запросы в модели очередей. Конфигурация WLM по умолчанию имеет одну очередь с пятью слотами. Почти в 99% случаев эта конфигурация по умолчанию не будет работать для вас, и вам нужно будет ее настроить.Настройка WLM для ваших рабочих нагрузок дает два основных преимущества:

  1. Масштабирование рабочих нагрузок путем предоставления им достаточного количества ресурсов (например, параллелизма и памяти)
  2. Изоляция и защита ваших предсказуемых рабочих нагрузок (например, пакетных операций) от непредсказуемых рабочих нагрузок (например, специальных запросов от инструменты отчетности)

У вас может быть до 8 очередей с общим количеством до 50 слотов. По умолчанию запрос выполняется в одном слоте. Запросы можно направлять в очереди по определенным правилам.Правильная настройка WLM устранит время ожидания в очереди и запросы к диску.

Чтобы настроить WLM для ваших рабочих нагрузок, мы рекомендуем следовать четырехэтапному процессу:

  1. Отдельные пользователи
  2. Определение рабочих нагрузок
  3. Группировка пользователей в рабочие нагрузки
  4. Выбор количества слотов и% памяти на очередь

Наши Руководство по настройке Redshift WLM для повышения производительности проведет вас через наш четырехэтапный процесс, чтобы исключить время ожидания в очереди и уменьшить количество запросов к диску.И то, и другое замедляет работу вашего кластера, поэтому давайте подробнее рассмотрим этот метод настройки производительности Redshift.

Устранение времени ожидания в очереди путем сопоставления количества слотов очереди с пиковым параллелизмом

Если вы использовали Redshift в течение любого периода времени, вы могли столкнуться с ситуацией, когда запрос, который раньше выполнялся в течение двух секунд, начинает сильно работать. помедленнее. Наиболее частая причина этого — очереди. Запрос ожидал в очереди, потому что количество слотов в кластере было слишком мало для количества одновременно выполняемых запросов.

Конфигурация по умолчанию позволяет запускать пять одновременных запросов в одной очереди. Это означает, что если выполняется пять запросов, шестой будет стоять в очереди, пока не станет доступным слот.

Цель состоит в том, чтобы запросы не ожидали в очереди. Это можно сделать, сопоставив количество слотов очереди с фактическим параллелизмом запросов, выполняемых в этой очереди.

Вы можете сократить время ожидания в очереди следующим образом:

  1. Увеличив количество слотов для ваших очередей
  2. Уменьшение параллелизма за счет более равномерного распределения запросов в течение дня.

У этого подхода есть еще одно преимущество — вы можете правильно использовать ускорение коротких запросов для Amazon Redshift («SQA») и избежать недостатков SQA. Активация SQA потребляет память в кластере, что приводит к запросам на диск.

Уменьшите количество запросов к диску, назначив достаточно памяти вашим очередям.

Увеличение количества слотов для устранения очередей может иметь неблагоприятный побочный эффект: запросы к диску. «На основе диска» означает, что запрос исчерпывает объем оперативной памяти и начинает использовать жесткий диск.Запросы отправляются на диск, потому что объем памяти запросов превышает «память на слот» в этой очереди. Память на слот рассчитывается как:

память, назначенная этой очереди / количество слотов

Поскольку каждой очереди назначается фиксированный процент памяти кластера (значение, которое вы зададите при настройке очереди WLM), добавление дополнительных слотов уменьшит объем памяти на слот.

Дисковые запросы вызывают две основные проблемы:

  1. Запросы замедляются, потому что им требуется больше операций ввода-вывода
  2. Увеличивается параллелизм, что приводит к увеличению очередей.

Когда частота запросов к диску возрастает, может возникнуть цепная реакция. Чем больше операций ввода-вывода, тем больше процессор, что, в свою очередь, замедляет выполнение запросов, увеличивая общий параллелизм.

Как правило, следует поддерживать очереди таким образом, чтобы менее 10% запросов выполнялись на дисках.

С помощью панелей мониторинга пропускной способности и анализа памяти в intermix.io мы упрощаем поиск нужного количества слотов и процента памяти. Когда вы можете видеть соответствующие метрики на интуитивно понятной панели мониторинга временных рядов, распределение нужного количества слотов и процента памяти для каждой очереди становится простым.

НАЙДИТЕ ПРАВИЛЬНОЕ КОЛИЧЕСТВО СЛОТОВ И ПРОЦЕНТ ПАМЯТИ ДЛЯ ВАШЕГО КЛАСТЕРА СЕЙЧАС

Используйте систему отслеживания измененных данных (CDC)

Команда Amazon Redshift COPY использует преимущества параллельной архитектуры и является рекомендуемым способом перемещения данных в Redshift. Команда COPY оптимизирована, но операция COPY по-прежнему стоит дорого. Лучше всего копировать только те строки, которые вам нужны .

Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму количество загружаемых строк. Лучший способ сделать это — убедиться, что ваши инструменты ETL копируют только те данные, которые изменились с последнего раза.В противном случае возникнут две проблемы:

  1. Частые всплески использования диска, что требует большей свободной емкости
  2. Удаление избыточных данных (дедупликация), использующее ввод-вывод и увеличивающее потребность в выполнении операций VACUUM.

Пики в использовании диска

Вот пример операции CDC:

Использовать кодировку столбцов

Добавление сжатия к большим несжатым столбцам имеет большое влияние на производительность кластера. Сжатие выполняет две задачи:

  1. Уменьшает использование хранилища .Сжатие файлов уменьшает размер данных, что означает, что вы используете меньше диска на узлах кластера.
  2. Повышение производительности запросов . Меньше данных для сканирования или присоединения, а использование ввода-вывода ограничено, что увеличивает скорость запросов.

Мы рекомендуем использовать алгоритм кодирования Zstandard (ZSTD). Этот относительно новый алгоритм обеспечивает высокую степень сжатия и работает со всеми типами данных Amazon Redshift. ZSTD особенно хорош с полями VARCHAR и CHAR, которые содержат смесь длинных и коротких строк.В отличие от некоторых других алгоритмов, ZSTD вряд ли увеличит использование хранилища.

Вот реальный пример применения ZSTD к трем таблицам журналов Amazon Redshift. Среднее сокращение хранилища более 50%!

Не анализировать при каждой КОПИИ

Команда Amazon Redshift COPY загружает данные в таблицу. По умолчанию команда Redshift COPY выполняет две команды:

  1. «COPY ANALYZE PHASE 1 | 2» и
  2. «COPY ANALYZE $ temp_table_name»

Amazon Redshift запускает эти команды для определения правильной кодировки. для копируемых данных.Это может быть полезно, когда таблица пуста. Но в следующих случаях дополнительные запросы бесполезны и должны быть устранены:

  1. При КОПИРОВАНИИ во временную таблицу (т.е. как часть UPSERT)
  2. Когда таблица уже содержит данные. Для существующей таблицы кодировка не может измениться. Таким образом, даже если команда COPY определяет, что существует лучший стиль кодирования, невозможно изменить кодировку таблицы без выполнения операции глубокого копирования.

В приведенном ниже примере одна команда COPY генерирует 18 команд «анализировать сжатие» и одну команду «копировать анализ».

Дополнительные запросы могут создавать проблемы с производительностью для других запросов, выполняемых в Amazon Redshift. Они увеличивают параллелизм и, следовательно, могут превысить количество слотов в очереди WLM, в результате чего у других запросов будет время ожидания очереди.

Решение состоит в том, чтобы настроить параметры команды COPY, добавив «COMPUPDATE OFF» и «STATUPDATE OFF». Эти параметры отключают эти функции во время «UPSERT».

Вот пример команды «COPY», выполненной с этими настройками:

— Загрузить данные в промежуточную таблицу

COPY users_staging (id, name, city)

FROM ‘s3: //……. ‘

CREDENTIALS’ aws_access_key_id = xxxxxxx; aws_secret_access_key = xxxxxxx ‘

COMPUPDATE OFF STATUPDATE OFF;

Не используйте Redshift в качестве базы данных OLTP

Обычно платформу приложения, такую ​​как Django, подключают к Amazon Redshift. Это полезно при использовании данных Redshift в вашем приложении, то есть в сценарии OLTP. Однако, поскольку Amazon Redshift — это база данных OLAP, есть вероятность, что она не сможет правильно обрабатывать эти запросы.

Проблема использования Redshift в качестве базы данных OLTP заключается в том, что запросам может не хватать малой задержки, которая существует в традиционной СУБД. В отличие от баз данных OLTP, базы данных OLAP не используют индексы. Это результат конструкции хранилища данных Amazon Redshift с ориентацией на столбцы, которая позволяет лучше выполнять аналитические рабочие нагрузки с большими данными.

Рассмотрим этот пример из живого производственного кластера. Пользователь « django_redshift » запрашивает таблицу « search_word_level_course_vector », таблицу с 443 744 строками.Запрос был выполнен 374 372 раза. Каждый запрос возвратил одну строку.

Каждый запрос сканирует все 443 744 строки, выполняется около 0,02 секунды и возвращает одну строку.

Воздействие на кластер весьма драматично:

  • 374 371 запрос по 0,02 с на запрос равняется 7 487 секундам, или 125 минутам времени запроса. Очередь фиксации выполняет резервное копирование со всеми этими запросами, влияя на время выполнения всех других запросов, выполняемых в кластере.
  • Объем запроса увеличивает параллелизм и может превышать число # доступных слотов WLM, что приводит к времени ожидания очереди для другие запросы, выполняемые в этой очереди.

Есть два подхода к решению проблемы:

  1. Перепишите запросы , чтобы выбрать все 443 744 строки таблицы, а затем проанализируйте каждую строку в памяти приложения. Это приведет к удалению 374 371 запроса из вашей базы данных Redshift. Такой единственный запрос займет всего несколько секунд вместо 125 минут.
  2. Используйте Amazon RDS и DBLINK , чтобы использовать Redshift в качестве OLTP. В посте «Съешьте свой торт Postgres и съешьте его тоже» мы подробно описываем этот подход.

Используйте ключи DISTKEY только при необходимости для объединения таблиц

Стиль распределения — это свойство таблицы, которое определяет, как распределять строки для данной таблицы по узлам в кластере Amazon Redshift. Выбор правильного стиля распределения важен для производительности запросов.

При выборе стиля распределения следует учитывать два основных момента:

  1. Сведите к минимуму перемещение данных между узлами, что является дорогостоящим из-за сетевого ввода-вывода и дискового ввода-вывода.
  2. Равномерно распределяйте данные по кластеру, чтобы максимизировать производительность запросов и минимизировать перекос строк. Мы рассмотрим «перекос строк» ​​ниже.

Распределение на основе ЧЕТНОГО

Стиль распределения по умолчанию — «ЧЕТНЫЙ». Все узлы содержат равное количество строк для данной таблицы. Преимущества «ЧЕТНОГО» стиля распределения:

  • Сканирование таблиц выполняется быстро, поскольку все узлы имеют одинаковую рабочую нагрузку.
  • Использование диска для узлов одинаково, поскольку нет перекоса строк.Ниже мы объясним, что такое «перекос строк».

Однако «ЧЕТНОЕ» распределение не является оптимальным при объединении двух таблиц. Рассмотрим, что происходит, когда две таблицы объединяются:

  1. Выбрать данные для таблицы 1
  2. Выбрать данные для таблицы 2
  3. Переместить данные на один узел (совмещенный)
  4. Объединить данные на этом узле и сохранить результаты

и выполнение запроса продолжается отсюда.

При ЧЕТНОМ распределении легко увидеть, что шаг 3 требует перемещения данных между узлами.Это не идеально, поскольку для этого требуется сетевой (широковещательный) трафик и увеличивается загрузка операций ввода-вывода в кластере. Оба фактора увеличивают задержку запроса.

Распределение на основе KEY для ускорения СОЕДИНЕНИЙ

Для решения этой проблемы и ускорения СОЕДИНЕНИЙ Amazon Redshift предлагает стиль распространения на основе КЛЮЧА. Благодаря распределению на основе KEY Amazon Redshift гарантирует, что для заданного столбца в двух таблицах шаг 3 (перемещение данных на один узел) не потребуется.Это достигается применением алгоритма при записи данных в узлы. Алгоритм гарантирует, что строки с одинаковым значением в столбце «DISTKEY» окажутся на одном узле.

Рассмотрим пример, в котором имя столбца JOIN — « customer_id ».

  1. DISTKEY для таблицы 1 должен быть « customer_id »
  2. DISTKEY для таблицы 2 должен быть « customer_id »
  3. Запрос 1 соединяется с таблицей 1 и таблицей 2 с « customer_id »

In В этом случае запрос 1 будет выполняться быстрее, чем в случае, когда в таблице 1 или таблице 2 используется ЧЕТНОЕ распределение.

Недостатки распределения на основе KEY

Но что происходит, когда вы запускаете другой тип запроса к таблице 1? Например, запрос, который присоединяется не к «customer_id», а к другому столбцу? Или вообще не выполняет JOIN? Запросы, которые не выполняют JOIN в этих столбцах, могут выполняться намного медленнее.

Есть два основных недостатка использования распределения на основе KEY.

  1. Неравномерное использование диска узла: перекос строк происходит, когда вы используете распределение на основе KEY для таблицы, а значения в столбце DISTEY распределяются неравномерно.В результате у узла появляется больше строк для этой таблицы.
  2. Более медленные запросы: с другим количеством строк все остальные запросы, такие как прямой SELECT, которые касаются этой таблицы, будут немного медленнее. Поскольку один узел имеет больше данных, чем следующий, выполнение запроса должно ждать, пока «самый медленный» узел (то есть тот, у которого больше всего строк) отправит свои данные в ведущий узел.

Когда использовать распределение на основе KEY

Распределение на основе KEY отлично тогда и только тогда, когда у вас есть основной запрос, который вы хотите оптимизировать.Во всех остальных случаях используйте ЧЕТНОЕ распределение. Использование ЧЕТНОГО распределения:

  • устранит перекос строк
  • гарантирует, что выбранные элементы этой таблицы оптимизированы

Intermix.io упрощает поиск таблиц с перекосом. Первое, что вы заметите, перейдя на панель управления «Анализ хранилища», — это то, что использование узла 0 всегда близко к 100%.

Это, вероятно, означает, что у вас проблема с ключом распределения. Оттуда, войдя в панель управления «Анализ таблиц», вы увидите перекос строк для каждой таблицы.

Простой поиск и устранение перекоса строк в Amazon Redshift

Ведение точной статистики таблицы

Amazon Redshift создает индивидуальный план выполнения запроса для каждого запроса. Для данного плана запроса выделяется объем памяти. Распределение памяти определяется путем оценки объема памяти, необходимого для хранения промежуточных результатов запроса (как в JOIN или агрегации).

План запроса выделяет определенный объем памяти для каждого запроса, оценивая объем памяти, необходимый для хранения промежуточных результатов (например,грамм. для СОЕДИНЕНИЯ или агрегирования).

Важно, чтобы запрос имел достаточно памяти, чтобы не перетекать на диск (переходите к «дисковой»). Также нежелательно выделять слишком много памяти. Запросы не разделяют память. Выделение памяти больше, чем необходимо, тратит впустую память, поскольку она недоступна для других запросов.

Здесь важно отметить, что система не адаптивна. Если план был неправильным и запросу требуется больше (или меньше) памяти, чем было выделено, механизм выполнения не вернется и не изменит выделение памяти после того, как запрос уже начал выполняться.

Что могло привести к неправильному плану? Очень часто это количество строк в таблице.

Команда ANALYZE гарантирует, что планировщик будет иметь точное и актуальное представление о количестве строк в таблицах. Давайте посмотрим на примере того, что происходит, если статистика неверна.

ПРИМЕР 1. В таблице больше строк, чем думает планировщик

Допустим, планировщик выделяет слишком мало памяти для запроса. Как только запрос начнет выполняться, он обнаружит, что ему требуется больше памяти, чем было выделено.Запрос будет выполняться на диске и, следовательно, будет выполняться медленнее, чем в противном случае.

Этого можно было избежать, запустив запрос в слоте с достаточным объемом памяти.

ПРИМЕР 2. В таблице меньше строк, чем думает планировщик.

Теперь предположим, что планировщик выделяет слишком много памяти для запроса. Как только запрос начнет выполняться, он обнаружит, что для хранения промежуточных результатов требуется меньше памяти, чем было выделено. Это приведет к одному из этих двух результатов:

  1. Запрос не будет выполняться на диске.Однако , , но он использовал слишком много памяти. Это может привести к тому, что другие запросы будут выполняться на диске.
  2. Запросу было выделено больше памяти, чем было доступно в слоте, в котором он выполнялся, и запрос выполняется на диске. Этого можно было бы избежать с помощью актуальной статистики.

Запуск ANALYZE

Amazon Redshift предоставляет статистику , называемую «отключение статистики», чтобы помочь определить, когда запускать команду ANALYZE для таблицы. Показатель «отключение статистики» — это положительная разница в процентах между фактическим количеством строк и количеством строк, видимых планировщиком.

Рекомендуется запускать ANALYZE на любых столах с процентом отключения статистики более 10%.

Напишите более умные запросы

Amazon Redshift — это распределенная база данных без совместного использования, которая масштабируется по горизонтали между несколькими узлами. Время выполнения запроса очень тесно связано с:

  • количеством строк и данных, обрабатываемых запросом.
  • объем данных, перемещаемых между узлами.

Ниже приведен пример плохо написанного запроса и две оптимизации, чтобы заставить его работать быстрее.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

13 140003

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

с

выберите * из таблицы1

),

table2_cte как

(

выберите * из таблицы2

)

из table1_cte как

JOIN table2_cte как b

O N a.id = b.id

Оптимизация № 1: Ограничение строк, обрабатываемых с помощью предложения WHERE

Запросы могут выполняться быстрее за счет минимизации объема данных, перемещаемых между узлами. На практике это означает осторожность при написании многоэтапных запросов, в которых результаты одного этапа передаются следующему.

В случае нашего примера запроса изменение предложений «WHERE» для выбора только необходимых строк минимизирует объем данных, которые необходимо перемещать, и ускорит запрос.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

13 140003

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

выберите * из таблицы1, где created_at> ‘{{l_bound}}’ и created_at <'{{u_bound}}'

),

table2_cte как

(выберите

* из таблицы 1, где created_at> ‘{{l_bound}}’ и created_at <'{{u_bound}}'

),

выберите

& nbsp; *

9000 2 из table1_cte как

JOIN table2_cte как b

ON a.id = b.id

Оптимизация № 2: сканирование предельных столбцов

Amazon Redshift — это база данных, ориентированная на столбцы. В результате при сканировании таблицы не считываются все строки целиком. Вместо этого можно сканировать отдельные столбцы без необходимости чтения других столбцов. Будьте осторожны и выбирайте только те столбцы, которые вы будете использовать в своем запросе. Во всех случаях старайтесь избегать использования операции

SELECT *

.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

13 140003

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

выберите идентификатор, имя, адрес из таблицы1, где start_time> ‘{{l_bound}}’ и start_time <'{{u_bound}}'

),

table2_cte as

(

выберите идентификатор, имя, адрес из таблицы1, где start_time> ‘{{l_bound}}’ и start_time <'{{u_bound}}'

),

выберите

a.name, b.address

from table1_cte as a

JOIN table2_cte as b

ON a.id = b.id

Эти две оптимизации могут значительно повысить скорость выполнения запросов.

Однако легче сказать, чем сделать заново. Вот почему мы встроили в наш продукт «Анализ запросов» — информационную панель, которая дает вам рекомендации о том, как переписывать запросы для значительного повышения скорости (у некоторых клиентов время выполнения сократилось с 30 до 30 секунд).

Вы также можете отправить электронное письмо своим пользователям прямо из панели управления intermix.io, чтобы сообщить им, что можно изменить в определенном запросе.

Мгновенно найти и
Исправить медленные запросы

Избегать перекоса строк

Перекос строк происходит, когда в таблице используется распределение на основе KEY, а значения в столбце DISTKEY распределяются неравномерно. Показатели перекоса строк — это положительное целое число от 1 до количества строк в таблице. Наклон строк — это соотношение:

  • числа строк на узле, содержащего наибольшее число строк для таблицы
  • число строк на узле, содержащем наименьшее число строки для таблицы

Высокий перекос строк приводит к неравномерному использованию дискового пространства узла (стоимости) и более медленным запросам (производительности).

На диаграмме ниже показан реальный пример. При неравномерном использовании диска на одном узле (-ах) оказывается больше строк для этой таблицы. Это может стать серьезной проблемой (с точки зрения затрат), если вам нужно добавить дополнительные узлы в кластер только потому, что один узел перекошен.

При высоком перекосе строк выполнение прямого SELECT для этой таблицы будет медленнее, чем в противном случае. Это связано с тем, что один узел имеет больше данных, чем следующий, и выполнение запроса должно ждать, пока «самый медленный» узел не отправит свои данные лидеру.

Существует два варианта устранения перекоса строк:

  1. выбор случайного DISTKEY или
  2. изменение стиля распределения на ЧЕТНЫЙ или ВСЕ осознанное решение оптимизировать отдельный запрос. Дополнительные сведения см. В разделе «Используйте клавиши DISTKEY только при необходимости» в этой статье.

    Использовать ускорение коротких запросов (SQA)

    Ускорение коротких запросов (SQA) ускорит выполнение коротких запросов.Это делается путем выбора определенных запросов для выхода из очереди. Это может быть полезно, когда ваш кластер выполняет как большие, так и маленькие запросы. В этом случае сначала будет выполнен небольшой запрос, который в противном случае оказался бы в очереди за более длинным запросом.

    SQA включен по умолчанию в кластерах Amazon Redshift. Но использование SQA без каких-либо других настроек кластера не является залогом успеха. Есть другие рычаги, которые нужно потянуть в первую очередь. Ознакомьтесь с нашим кратким руководством по использованию Short Query Acceleration и WLM для Amazon Redshift для более быстрых запросов.

    Сжатие данных в S3

    Команда Amazon Redshift COPY — рекомендуемый способ перемещения данных в Amazon Redshift. Команда COPY использует преимущества параллельной архитектуры в Amazon Redshift для перемещения данных. Команда COPY может читать файлы из различных источников, включая EMR, DynamoDB и удаленные хосты через SSH.

    Сжатие файлов в S3 при загрузке больших объемов данных позволяет достичь трех целей:

    1. Более быстрая загрузка файлов в S3
    2. Снижение использования хранилища S3 (стоимость)
    3. Более быстрый процесс загрузки, поскольку при чтении файлов может произойти несжатие. .

    Долгосрочные команды COPY получат наибольшее улучшение при использовании этого метода настройки производительности для Redshift.

    Управление очень длинными таблицами

    Amazon Redshift отлично подходит для агрегирования очень длинных таблиц (например, таблиц с> 5 миллиардами строк). Некоторые варианты использования требуют хранения необработанных данных в Amazon Redshift, уменьшения таблицы и сохранения результатов в последующих таблицах меньшего размера в конвейере данных.

    На наш взгляд, это отличный вариант использования.Однако управление очень большими таблицами сопряжено с двумя проблемами:

    1. Сокращение (т. Е. Удаление исторических данных) может быть очень дорогостоящим.
    2. Сортировка длинной таблицы может быть очень дорогой (или невозможной)

    В этом разделе обсуждаются несколько подходов к более эффективному управлению этими проблемами для длинных таблиц.

    Используйте UNION, чтобы упростить PRUNE очень длинные таблицы

    Для сокращения длинной таблицы требуется выполнение операции DELETE. Это нужно делать довольно часто, чтобы таблица не заполнила ваш диск.

    После каждой операции УДАЛЕНИЯ вам необходимо выполнить три следующих шага обслуживания в таблице:

    1. Сортировка
    2. Освободить место в таблице
    3. Обновить статистику в таблице

    В очень длинной таблице эти операции могут быть очень дорогим.

    Чтобы избежать этих трех шагов, вы можете разделить очень длинную таблицу на более мелкие. Создайте несколько таблиц с одинаковой схемой, но с разными именами таблиц. Затем строки в таблице разбиваются на разделы на основе выбранного ключа раздела.Задание, которое выполняет INSERT в эти таблицы, должно учитывать схему разделения.

    Чтобы выбрать из этой таблицы, создайте представление (с исходным именем таблицы) и используйте директиву UNION, чтобы обеспечить согласованное представление для вашего приложения. Это дает следующие преимущества:

    • Приложению не нужно заботиться о секционировании, так как VIEW представляет собой таблицу с тем же именем.
    • Удаление — это просто удаление «самой старой» таблицы. Вам не нужно запускать ВАКУУМ.Операции сброса стоят очень недорого и немедленно освобождают место.

    Однако у этого подхода есть обратная сторона. SELECT в таблице будет выполняться немного медленнее, поскольку операция UNION не будет такой быстрой, как сканирование одной таблицы. Но в зависимости от вашей среды это может быть небольшой компромисс, позволяющий избежать боли, связанной с поддержанием очень длинного стола.

    КОПИРОВАТЬ в порядке сортировки

    Мы узнали, что сортировка — дорогостоящая операция. Если вы используете метод UPSERT для КОПИРОВАНИЯ новых данных в таблицу, вам нужно будет отсортировать эту таблицу.

    UPSERT — это метод исключения дубликатов данных при копировании в Amazon Redshift. Операция UPSERT объединяет новые записи с существующими записями с использованием первичных ключей. Хотя некоторые СУБД поддерживают единственное выражение «UPSERT», Amazon Redshift не поддерживает его. Вместо этого вы должны использовать промежуточную таблицу для слияния записей.

    Поскольку UPSERT выполняет УДАЛЕНИЕ, он может оставить таблицу в несортированном состоянии.

    Одним из способов устранения необходимости сортировки таблицы является КОПИРОВАНИЕ в порядке сортировки.

    При рассмотрении использования этого метода есть несколько предостережений:

    • Он работает только для КОПИЙ (не обычных вставок)
    • Использование манифеста проблематично, поскольку порядок файлов не гарантируется
    • В таблице может быть только один ключ сортировки (чередующийся стиль не поддерживается)
    • Столбец сортировки должен быть НЕ ПУСТОЙ, а таблица должна быть на 100% отсортирована (или пуста)
    • Новые строки имеют более высокий порядок сортировки, чем существующие строки, включая строки, отмеченные для удаления.

    Использование узлов RA3 для независимых вычислений и масштабирования хранилища

    В 2019 году Amazon представила узлы RA3 для Redshift. Они используют большие твердотельные накопители для локального кэширования в сочетании с автоматическим удалением данных, предварительной выборкой данных и другими методами управления данными. С узлами RA3 вы можете разделить вычисления и хранилище. Вы можете масштабировать свои кластеры в соответствии с вашими вычислительными потребностями, что снижает общие затраты на аналитику.

    Основная идея узлов RA3 заключается в использовании S3 для хранения всех постоянных данных и использовании локального диска для кэширования.Вы можете получать данные из S3 по запросу. Кроме того, Redshift идентифицирует часто используемые данные — горячие данные — и сохраняет их локально для сокращения времени вычислений. Вы можете создавать кластеры узлов RA3 через консоль управления AWS.

    Использование Amazon Redshift Spectrum для нечасто используемых данных

    Amazon Redshift запущен с прорывными ценами. Чтобы сравнить стоимость, мы смотрим на стоимость хранения 1 ТБ данных в течение одного года ($ / ТБ в год). С трехлетним сроком действия на ds2.8xlarge, цена снижается до 934 долларов за ТБ в год. Такая цена неслыханная в мире хранилищ данных.

    Среднестатистические клиенты Amazon Redshift ежегодно удваивают объем своих данных. Фактически, это одна из причин, по которой важно сосредоточиться на повышении производительности, поскольку управление производительностью становится все более сложной задачей по мере роста объема данных.

    В какой-то момент стоимость хранения всех этих данных в Amazon Redshift становится непомерно высокой. Хранение многолетней истории данных «навсегда» может стать дорогостоящим.Удаление данных может быть недоступно по нормативным причинам.

    Цены на Amazon Redshift зависят от размера вашего кластера. Другими словами, вычисление и хранилище связаны. Вам придется продолжать добавлять узлы для хранения, даже если вам могут не понадобиться дополнительные вычислительные мощности виртуальных ЦП.

    Однако, поскольку хранение данных в Amazon Redshift обходится дешево, обычным исходным поведением является хранение всех исторических необработанных данных в Redshift. Но объем данных растет. Вы также можете использовать более быстрые, но более дорогие вычислительные узлы с высокой плотностью.Многие компании не хотят брать на себя обязательства по капиталу дольше одного года.

    Войдите в Amazon Redshift Spectrum. С Redshift Spectrum вы можете оставить данные в озере данных S3 как есть и запрашивать их через Amazon Redshift. Другими словами, вы можете отделить вычисления от хранилища. Такой подход имеет смысл, когда у вас есть данные, к которым не требуется частый доступ. Оставьте «горячие» данные в Amazon Redshift, а «холодные» данные — в S3.

    Влияние на стоимость может быть значительным. Стоимость стандартного хранилища S3 составляет 281 доллар США за ТБ в год.Таким образом, с Redshift Spectrum вы получаете лучшее из обоих миров. Мы называем это «многоуровневым доступом к данным». Вы можете хранить все свои исторические данные, а также производительность Amazon Redshift. С Redshift Spectrum вы можете сэкономить на использовании S3.

    В статье «Amazon Redshift Spectrum: как он позволяет использовать озеро данных?» Мы еще более подробно рассмотрим использование Redshift как части архитектуры озера данных, включая использование Amazon Athena и AWS Glue. Говоря о Redshift Spectrum, вот бонусный совет для точной настройки производительности вашего кластера Redshift.

    Использовать форматы столбцов для данных S3

    Более эффективно хранить данные S3 в форматах столбцов, таких как Apache Parquet. Столбцовые форматы обеспечивают лучшую производительность по сравнению с строковыми форматами. Также есть фактор рентабельности. В столбчатых форматах Redshift Spectrum сканирует только столбцы, в которых есть необходимые записи данных. Он не читает все столбцы. Поскольку вы платите за объем отсканированных данных, Apache Parquet помогает сократить расходы на анализ данных.

Add a comment

Ваш адрес email не будет опубликован.