tongchenkeji 发表于：2023-5-15 10:31:460次点击 已关注取消关注 关注 私信 云原生数据仓库AnalyticDB里我们买的pg，查询无反应，一直卡在那，谁能支持一下？[阿里云云原生数据仓库] 暂停朗读为您朗读 云原生数据仓库AnalyticDB里我们买的pg，查询无反应，一直卡在那，谁能支持一下？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 云原生数据仓库AnalyticDB# Cloud Native239# OLAP244# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版371# 关系型数据库2577
wljslmzAM 2023-11-27 22:31:59 1 如果您在AnalyticDB中购买的pg在查询时无反应，可以尝试以下解决方法： 检查网络连接：确认网络是否正常连接，可以使用ping命令检查。 查看资源使用状况：分析pg是否存在资源紧张的情况，可以登录到AnalyticDB管理控制台查看资源使用率。 优化查询语句：优化查询语句是提高查询效率的有效途径。可以尝试采用合适的索引，避免全表扫描等操作。
牧羊吖AM 2023-11-27 22:31:59 2 如果你在云原生数据仓库 AnalyticDB 中购买的 PostgreSQL 数据库在查询时出现卡顿的问题，可能是由以下原因引起的： 数据库负载过高：AnalyticDB 服务提供商可能有一些工具可帮助你确定是否存在负载过高的情况。如果查询过慢是由于其他用户过于活跃导致的，则需要缩小数据集范围或调整查询模式。 查询语句优化：如果查询语句没有得到充分优化，可能导致查询变慢。优化查询语句可以通过删除错误或冗余查询语句，添加适当的索引来实现。 数据库配置问题：你可以检查 AnalyticDB 数据库配置是否正确。第一步可能是检查 pg_hba.conf 文件的设置，确保每个用户都具有需要的权限。 硬件问题：硬件问题可能对数据库速度产生负面影响，如果没有足够的 CPU、内存或磁盘空间，数据库的响应时间可能变慢。
祁符建AM 2023-11-27 22:31:59 3 很抱歉听到您遇到这样的问题。AnalyticDB (ADB) 是一种云原生的分布式数据仓库服务，支持PB级别的数据存储和PB级别的数据查询能力。如果您的 AnalyticDB for PostgreSQL 存在查询无反应的情况，可以考虑以下几个方面： 查看数据库连接是否正常 在执行查询之前，请确保您的数据库连接是正常的。可以使用以下命令来测试数据库连接是否正常： $ psql -h -p -U -d 其中，、、 和 分别表示主机名、端口号、用户名和数据库名。 检查查询语句是否正确 请确保您输入的查询语句是正确的，并且符合 PostgreSQL 的语法规范。 检查查询性能是否受到限制 请检查您的查询是否需要扫描大量数据或者需要进行复杂的计算。如果查询性能受到限制，则可以尝试对查询进行优化，例如通过创建索引、调整表结构等方式来提升查询性能。 联系技术支持 如果以上方法均未解决您的问题，建议您联系 AnalyticDB 技术支持，他们可以帮助您诊断问题所在，并提供相应的解决方案。
冲冲冲冲AM 2023-11-27 22:31:59 4 如果在 AnalyticDB for PostgreSQL（简称 ADB） 中，查询无反应，可能有多种原因导致。以下是一些可能的原因和解决方案： 检查连接 检查连接是否正确，如 IP 地址、端口、用户名和密码等是否正确。如果连接不正确，会导致查询无法执行。可以使用 ping、telnet 或者在客户端中进行连接测试，确保连接正确。 检查网络设置 如果容器或虚拟机的网络设置有问题，会导致查询无法正常执行。可以检查网络的设置，如 DNS、网关等是否正确。也可以通过在主机上ping 数据库，检查网络连通性。 检查数据库资源 如果查询耗费了太多的资源，可能导致查询无法正常执行。可以查看数据库的 CPU、内存、磁盘等资源使用情况，以及查询执行的过程中是否占用了太多资源导致拥堵。可以优化查询语句、合理规划索引和调整数据库资源等。 检查数据库配置 如果数据库的配置设置有问题，可能导致查询无法正常执行。可以检查配置文件，是否正确，例如 shared_buffers、work_mem、max_connections 等参数的调整。 检查数据库日志 通过查看数据库的日志信息，可以了解到查询操作的详细过程，是否存在异常情况，例如死锁、阻塞等情况，可以根据日志信息进行定位和解决。可以通过查看日志文件或者使用 pgBadger 等日志分析工具进行分析。 希望以上解决方案能够帮助到您，如果问题还未得到解决，可以提供更多的错误信息和详细情况，以便更好地诊断和解决问题。
vohelonAM 2023-11-27 22:31:59 5 如果您在使用云原生数据仓库AnalyticDB时出现查询无反应的情况，可尝试以下解决方法： 优化查询语句：可能是查询语句不够优化，需要重新调整和优化查询，例如添加索引、减少数据量、重新设计数据库结构等。 增加资源：可以考虑增加实例规格或者节点数量来增加实例的资源，提高查询性能。 分析查询日志和性能数据：分析查询日志和性能数据，找出瓶颈所在，进行问题排查和优化。
肥晨AM 2023-11-27 22:31:59 6 针对AnalyticDB中查询卡住的问题，您可以尝试通过以下方式进行排查和解决： 检查查询语句：首先确认查询是否正确，是否有语法错误或条件不当。建议将查询语句分解成较小的部分，并单独执行每个部分以确定哪些部分导致查询行为异常。 检查集群状态：若查询确实无误，建议检查 AnalyticDB 集群本身的状态，例如 CPU、内存和 I/O 等资源使用情况，看是否出现瓶颈，这可能会影响查询性能。 分析查询计划：确定查询计划并分析其性能相关指标是用于诊断查询性能问题的常用方法。您可以通过 EXPLAIN 语句来获取查询计划，检查其中包含了哪些索引、关联条件等，从而确定性能瓶颈所在。 调整数据库配置：还可以尝试调整 AnalyticDB 数据库配置参数，以优化查询性能。例如，适当提高 shared_buffers 参数可显著增加缓存容量，降低访问磁盘的需求，从而提高查询速度。 如果以上方法均没有解决问题，建议您联系AnalyticDB支持人员，告知具体问题及服务器名称、数据库版本信息等详细情况，寻求专业技术支持。
如果您在AnalyticDB中购买的pg在查询时无反应，可以尝试以下解决方法：
检查网络连接：确认网络是否正常连接，可以使用ping命令检查。
查看资源使用状况：分析pg是否存在资源紧张的情况，可以登录到AnalyticDB管理控制台查看资源使用率。
优化查询语句：优化查询语句是提高查询效率的有效途径。可以尝试采用合适的索引，避免全表扫描等操作。
如果你在云原生数据仓库 AnalyticDB 中购买的 PostgreSQL 数据库在查询时出现卡顿的问题，可能是由以下原因引起的：
数据库负载过高：AnalyticDB 服务提供商可能有一些工具可帮助你确定是否存在负载过高的情况。如果查询过慢是由于其他用户过于活跃导致的，则需要缩小数据集范围或调整查询模式。
查询语句优化：如果查询语句没有得到充分优化，可能导致查询变慢。优化查询语句可以通过删除错误或冗余查询语句，添加适当的索引来实现。
数据库配置问题：你可以检查 AnalyticDB 数据库配置是否正确。第一步可能是检查 pg_hba.conf 文件的设置，确保每个用户都具有需要的权限。
硬件问题：硬件问题可能对数据库速度产生负面影响，如果没有足够的 CPU、内存或磁盘空间，数据库的响应时间可能变慢。
很抱歉听到您遇到这样的问题。AnalyticDB (ADB) 是一种云原生的分布式数据仓库服务，支持PB级别的数据存储和PB级别的数据查询能力。如果您的 AnalyticDB for PostgreSQL 存在查询无反应的情况，可以考虑以下几个方面：
查看数据库连接是否正常 在执行查询之前，请确保您的数据库连接是正常的。可以使用以下命令来测试数据库连接是否正常：
$ psql -h -p -U -d 其中，、、 和 分别表示主机名、端口号、用户名和数据库名。
检查查询语句是否正确 请确保您输入的查询语句是正确的，并且符合 PostgreSQL 的语法规范。
检查查询性能是否受到限制 请检查您的查询是否需要扫描大量数据或者需要进行复杂的计算。如果查询性能受到限制，则可以尝试对查询进行优化，例如通过创建索引、调整表结构等方式来提升查询性能。
联系技术支持 如果以上方法均未解决您的问题，建议您联系 AnalyticDB 技术支持，他们可以帮助您诊断问题所在，并提供相应的解决方案。
如果在 AnalyticDB for PostgreSQL（简称 ADB） 中，查询无反应，可能有多种原因导致。以下是一些可能的原因和解决方案：
检查连接是否正确，如 IP 地址、端口、用户名和密码等是否正确。如果连接不正确，会导致查询无法执行。可以使用
ping、telnet或者在客户端中进行连接测试，确保连接正确。如果容器或虚拟机的网络设置有问题，会导致查询无法正常执行。可以检查网络的设置，如 DNS、网关等是否正确。也可以通过在主机上ping 数据库，检查网络连通性。
如果查询耗费了太多的资源，可能导致查询无法正常执行。可以查看数据库的 CPU、内存、磁盘等资源使用情况，以及查询执行的过程中是否占用了太多资源导致拥堵。可以优化查询语句、合理规划索引和调整数据库资源等。
如果数据库的配置设置有问题，可能导致查询无法正常执行。可以检查配置文件，是否正确，例如 shared_buffers、work_mem、max_connections 等参数的调整。
通过查看数据库的日志信息，可以了解到查询操作的详细过程，是否存在异常情况，例如死锁、阻塞等情况，可以根据日志信息进行定位和解决。可以通过查看日志文件或者使用
pgBadger等日志分析工具进行分析。希望以上解决方案能够帮助到您，如果问题还未得到解决，可以提供更多的错误信息和详细情况，以便更好地诊断和解决问题。
如果您在使用云原生数据仓库AnalyticDB时出现查询无反应的情况，可尝试以下解决方法：
优化查询语句：可能是查询语句不够优化，需要重新调整和优化查询，例如添加索引、减少数据量、重新设计数据库结构等。
增加资源：可以考虑增加实例规格或者节点数量来增加实例的资源，提高查询性能。
分析查询日志和性能数据：分析查询日志和性能数据，找出瓶颈所在，进行问题排查和优化。
针对AnalyticDB中查询卡住的问题，您可以尝试通过以下方式进行排查和解决：
检查查询语句：首先确认查询是否正确，是否有语法错误或条件不当。建议将查询语句分解成较小的部分，并单独执行每个部分以确定哪些部分导致查询行为异常。
检查集群状态：若查询确实无误，建议检查 AnalyticDB 集群本身的状态，例如 CPU、内存和 I/O 等资源使用情况，看是否出现瓶颈，这可能会影响查询性能。
分析查询计划：确定查询计划并分析其性能相关指标是用于诊断查询性能问题的常用方法。您可以通过 EXPLAIN 语句来获取查询计划，检查其中包含了哪些索引、关联条件等，从而确定性能瓶颈所在。
调整数据库配置：还可以尝试调整 AnalyticDB 数据库配置参数，以优化查询性能。例如，适当提高 shared_buffers 参数可显著增加缓存容量，降低访问磁盘的需求，从而提高查询速度。
如果以上方法均没有解决问题，建议您联系AnalyticDB支持人员，告知具体问题及服务器名称、数据库版本信息等详细情况，寻求专业技术支持。