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    机器学习要学凸优化 更多内容
  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度和查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • 聚合算法优化

    聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法,即使用快速聚合hashmap作为缓存,以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持,从而避免拥有聚合表的宽模式(大量key字段或value字段)时产生的性能问题。 操作步骤 启动聚

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  • Datasource表优化

    //partCol列为分区列 此时,在物理计划中执行TableScan操作时,只处理分区(partCol=1)对应的数据。 操作步骤 启动Datasource表优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark

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  • 查询分子优化任务

    查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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  • Datasource表优化

    //partCol列为分区列 此时,在物理计划中执行TableScan操作时,只处理分区(partCol=1)对应的数据。 操作步骤 启动Datasource表优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark

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  • Hive Group By语句优化

    Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • 优化器开销常量

    参数说明:设置优化器在一次单一的查询中可用的磁盘缓冲区的有效大小。 设置这个参数,考虑 GaussDB 的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区,还要考虑预计的在不同表之间的并发查询数目,因为它们将共享可用的空间。 这个参数对GaussDB实际运行时分配的共享内存大小没有影响,它只用于计划生成阶段的估算。该数值是用磁盘页来计算的,通常每个页面是8192字节。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。该参数可在PDB级别设置。 参数类型:布尔型 参数单位:无

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 优化器开销常量

    ,错误地设置该参数会影响优化器对生成计划的选择,部分场景下影响查询性能。若要更改,请谨慎操作,避免因误操作产生意料之外的风险。 effective_cache_size 参数说明:设置优化器在一次单一的查询中可用的磁盘缓冲区的有效大小。 设置这个参数,考虑GaussDB的共享缓

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  • 其他优化器选项

    参数说明:由于LLVM编译生成最终的可执行机器码需要一定时间,因此只有当实际执行的代价大于编译生成机器码所需要的代价和优化后的执行代价之和时,利用代码生成才有收益。codegen_cost_threshold标识代价的阈值,当执行估算代价大于该代价时,使用LLVM优化。codegen使用执行算子

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  • 其他优化器选项

    Execute)形式执行的语句进行查询计划的优化。 该参数属于SUSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值:on enable_global_stats 参数说明:标识当前统计

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  • 优化器参数调整

    enable_hashagg=on 控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化器对索引扫描规划类型的使用。

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  • 优化器方法配置

    优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的,可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 大规格实例优化

    CGW包含网格全局的服务路由信息,用于转发首包流量;网格控制面会根据服务调用关系按需更新服务路由信息。 网格安装初始化完成后,所有服务实例(Pod)的Envoy中只存储了CGW组件的路由信息。 当某个服务Service A的实例(Pod)第一次访问另一个服务Service B时,由于Service

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  • 优化器参数调整

    enable_hashagg=on 控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。 enable_indexscan=on 控制优化器对索引扫描规划类型的使用。

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