我们知道数据库作为系统软件，在整个计算机体系中起到关键的承上启下作⽤。可以看到应⽤程序通过北向接⼝与数据库进⾏交互，数据库通过南向接⼝与操作系统和硬件进⾏交互。对于数据库系统的性能影响是多⽅⾯的，不管是硬件规格、操作系统配置、数据库系统的设计、应⽤和客户端的连接⽅式，都会对业务最终的性能表现产⽣很⼤的影响，所以数据库的性能表现本质上是整体计算机系统软硬件协调的结果。
数据库性能优化充满复杂性和挑战性，既有主观的成分，也有复杂的⼀⾯。性能问题的主观性，举例来说，某个查询消耗是1s，它的性能是好还是坏，是否脱离业务⽬标很难讲清楚。所以描述性能问题时要⽬标清晰、描述具体、结果可度量。例如⼀个问题出现后，需要给出硬件配置、参数信息、部署形态、业务场景、当前结果、期望⽬标等信息。另⼀个⾯临的性能问题是复杂性，通过⼀个问题表象，很难⼀眼判断是哪个模块引起的，需要分析出⼀个明确的⽅向，进⼀步观察作业在不同模块间数据流动，⽤全局视⻆来分析问题；如果性能问题不是单点的问题，我们需要从中找到引起问题的主要⽭盾，然后先解决掉⼤头，看看是否满⾜业务诉求。
在遇到数据库性能相关问题时，经常会出现⼀些⾏业术语,这些在性能优化中很常⻅，记录⼀下：
（1）IOPS通常指数据库系统数据盘每秒读写IO的次数，反映了磁盘IO的读写能⼒；
（2）吞吐量，往往指的是数据库每秒处理事务数TPS或者查询数QPS，反映整体的负载状况；
（3）响应时间，指的是数据库中⼀条查询从发起到结果返回的时间开销，⽤来识别慢SQL；
（4）饱和度，指⼤并发场景下属于⼯作队列的任务数，反映当前系统作业被积压的情况，以及忙闲程度。
GaussDB数据库的逻辑架构
分析GaussDB性能问题前，先简单介绍⼀下其逻辑架构，主要包括以下组件：
- CM集群管理组件，负责集群、节点、实例级别启停，以及集群状态查询、选主、主备切换等；
- OM运维管理组件，负责⽇常的运维和管理操作，例如安装、升级、节点替换等；
- GTM全局事务管理器，负责⽣产和维护全局事务ID、快照、sequence等全局唯⼀信息，确保全局事务⼀致性；
- CN协调节点，负责接收应⽤的访问请求，并将结果返回给客户端；在CN中完成SQL解析和优化后，将计划下发到各DN执⾏；
- DN数据节点，负责存储业务数据，执⾏数据查询业务，并返回执⾏结果；
ETCD⼀致性组件，存储集群的拓扑状态和信息、主备状态信息、全局事务ID、sequence依赖ETCD、CMS⾃身仲裁和CMS对数据库组件的仲裁依赖ETCD等。后续ETCD将改为⾃研组件DCC分布式配置中⼼来存储集群配置信息，这⾥⾯影响业务查询的核⼼组件是GTM、CN和DN组件
GaussDB数据库的查询处理流程
了解GaussDB架构后，简单梳理⼀下查询处理流程，拆解到每个模块，展开⼀下每个模块的功能和性能关注点。
（1）SQL解析模块：查询解析模块，将SQL⽂本翻译为解析树，这⾥⾯性能主要因素是词法、语法、语义分析效率，⽤到的技术是模板查询免解析和PBE模式绑定变量⽅式执⾏。
（2）⽣成执⾏计划阶段：查询优化将进⾏逻辑优化和物理优化，最终⽣成物理计划，性能核⼼点是⾼效计划⽣成，包括计划缓存、重写规则、基数估计、代价估计准确率等。
（3）执⾏阶段：在查询执⾏阶段，执⾏查询计划，并将结果返回。这⾥⾯性能核⼼点包括SMP并⾏执⾏、分布式执⾏、基于编译技术的算⼦执⾏、表达式计算等。
（4）IO阶段：在查询时进⾏数据读取，性能涉及存储引擎的多个模块，包括⾼效的存储数据、并发控制、事务能⼒等。最终所有各阶段的执⾏消耗综合，决定了查询端到端性能。
