并行解码提供函数查询最新WAL时间戳；串/并行提供心跳消息。 逻辑解码300M/s性能优化。 数据入库性能优化。 主机单slot解码性能优化。 备机并行回放性能优化。 备机单slot解码性能优化。 分区表功能完善及性能提升 List/Range支持多列分区： List分区键最大数由1扩展为16列。

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(Round-robin partitioning)：基于round-robin对元素进行分区，使得每个分区负责均衡。对于存在数据倾斜的性能优化是很有用的。 dataStream.rebalance(); Rescaling：以round-robin的形式将元素分区到下游操作的子

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3.1 v1.19 v1.21 v1.23 适配CCE v1.23集群 1.2.12 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 插件性能优化，降低资源消耗 1.2.11 v1.15 v1.17 v1.19 v1.21 从K8s Metrics API查询资源指标 计算资源利用率时考虑未就绪的Pod

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arch集群的基本使用指导。 创建集群 创建Elasticsearch类型集群 部署跨AZ集群 安全模式集群 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 导入数据到Elasticsearch 使用 CDM 从OBS导入数据到Elasticsearch 使用DIS导入本地数据到Elasticsearch

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Spark作业管理概述 DLI 在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，兼容Apache Spark生态和接口，执行批处理任务。 DLI还支持使用Spark作业访问DLI元数据，具体请参考《 数据湖探索 开发指南》。 Spark作业管理主要包括如下功能： 创建Spark作业

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五板斧操作之后，如果性能仍然不满足要求，便需要通过profiling工具采集性能数据，基于数据分析是哪个环节、哪个算子导致的性能消耗，进而做性能优化。 目前有两种方式采集训练profiling数据：Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析和E2E Profiling数据采集与分析。

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控、异常响应流量报告以及调用链信息，实现更快速、更准确的问题定位。 性能增强，可靠性增强 控制面和数据面在社区版本基础上进行可靠性加固和性能优化。 多云多集群、多基础设施 提供免运维的托管控制面，提供多云多集群的全局统一的服务治理、灰度、安全和服务运行监控能力，并支持容器和VM等多种基础设施的统一服务发现和管理。

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为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。根据语意将原SQL等价改写为： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw_f10_op_cust_asset_mon

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为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，优化表达式使其可以进行分区剪枝是性能优化的关键。根据语意将原SQL等价改写为： 1 2 3 4 select count(1) from t_ddw_f10_op_cust_asset_mon

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nestloop连接，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join使用更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause，SQL改写如下： 1 selectls_pid_cusr1

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单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试等的开发支持。 aPaaS平台应用适配调优服务 针对aPaaS平台之上的应用或者数据做迁移适配，包括不限于AI应用及配套模型等迁移性评估和方案设计，AI应用及模型推理脚本改造调试，单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试。

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对于数据库和集合的元数据信息（如文档数量、存储大小等），可以使用db.stats()和db.<collection_name>.stats()方法进行查看。这些信息对于性能优化和容量规划非常重要。

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nestloop连接，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join使用更高效的hashjoin来连接。从语义等价的角度消除any-clause，SQL改写如下：

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的业务影响和进行最终实施。 不支持的服务 不负责提供具体 MRS 集群和开源大数据组件管理的运维操作，包括参数配置修改、重启、容量规划、组件性能优化以及集群上任何运维操作等。 不负责基于MRS集群之上的客户业务应用开发问题答疑和处理，例如业务设计、代码开发、作业性能调优和业务迁移等。

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如何降低直播延时？ 一般情况下，RTMP推流+FLV播放的正常延迟在5s左右，若您的直播出现延迟时间过长的现象，可参考以下方式进行性能优化。 GOP设置 GOP：（Group of Pictures）画面组，一个GOP就是一组连续的画面，每个画面都是一帧，一个GOP就是大量帧的集

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须走nestloop，对应执行计划如下： 优化说明 测试发现由于两表结果集过大，导致nestloop耗时过长，超过一小时未返回结果，因此性能优化的关键是消除nestloop，让join走更高效的hashjoin。从语义等价的角度消除any-clause，SQL改写如下： 1 2

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如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。 算子级调优示例 示例1：基表扫描时，对于点查或者范围扫描等过滤大量数据的查询，如果使用SeqScan全表扫

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obsfs包适配Ubuntu 22.04 2.1.13 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 SFS Turbo存储卷subpath PVC批创性能优化 2.1.9 v1.19 v1.21 v1.23 v1.25 支持controller优雅退出 适配CCE v1.25版本 2.0.9 v1

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版本和最新版本升级。 系列优选版本：相同大版本下的推荐版本。改动较小，兼容风险较小。 最新版本：最新大版本下的推荐版本。改动涉及新特性、性能优化、问题修复，属于大版本升级，存在兼容性风险，建议升级前做充分的业务测试。 新创建的DDM实例默认为最新版本。如果华为云有新的内核版本发布

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如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。 图1 算子级调优案例 算子级调优示例 示例1：基表扫描时，对于点查或者范围扫描等过滤大量数据的查询，如果使

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如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/ 56476 ≈66%，此处Hashagg算子就是这个查询的瓶颈算子，在进行性能优化时应当优先考虑此算子的优化。 算子级调优示例 示例1：基表扫描时，对于点查或者范围扫描等过滤大量数据的查询，如果使用SeqScan全表扫

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