1项目简介本文围绕Kingbase数据库在生产环境中的性能瓶颈，梳理了多层面的调优实践，为数据库场景的性能提升提供参考借鉴。 2基础软硬件信息 2.1硬件配置采用虚拟机云部署，共8台。规格台数用途 32C64G 1 数据库服务器 16C32G 1 文件服务器 32C64G 4 应用服务器 32C64G 2 接口服务器 2.2组网信息 xx系统为java应用，共有20个微服务，4台应用服务器两两一组，每两台部署这20个微服务；数据库服务器部署kingbase数据库；接口服务器部署nginx，提供负载均衡和反向代理。 2.3软件栈信息名称版本说明 openjdk 1.8.0_472 kingbase V009R002C012 基于pgsql redis \ 2.4测试方案通过网页端GUI访问对应接口，浏览器开发工具查看对应接口的响应时延 3瓶颈定位 3.1执行计划调整为Hashjoin 抓取火焰图，主要热点在SQL执行（findFormatResultBySqlQuery）。进一步抓取相关sql并查看执行计划：执行计划中部分耗时在一次循环嵌套链接中。两个大表的链接，一共过滤掉了126w行，效率非常低下。为该条sql增加hint，/* +set(enable_nestloop off) */，或者在kingbase.conf中增加enabled_nestloop=off后，该执行计划调整为Hashjoin。整体接口响应耗时从5s以上优化到2s内。 3.2查询计划增加对应索引这两个接口用于检索给定集合中，子集元素的相关信息，会执行较多的SQL查询。同样抓取火焰图后，分析主要热点在SQL执行上。执行计划主要走全表扫描，且较多列被过滤，可增加索引优化查询效率。根据查询计划中的filter增加对应索引之后，单条SQL的执行时间由60+ms优化到2ms以下。两接口的端到端时延也优化到12s左右。 3.3查询优化器添加索引查询该接口同样存在全表扫描的问题。区别在于，对于查询的字段已经有了索引，但是查询优化器没有选择做索引查询。此时可以通过对相关SQL增加hint强制优化器选择索引查询。增加hint /* +IndexScan(x index1)*/后，单条SQL执行效率从2000ms提升到20ms。