设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hint语法错误时，不会影响查询执行的正确性。使用explain(verbose on)执行可以看到hint解析错误的报错提示。 GUC参数的hint只在最外层查询生效，子查询内的GUC参数hint不生效。 视图定义内的GUC参数hint不生效。

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据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 非阻塞DDL 创建二级索引进度查询 父主题： 常见内核功能

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成本优化 成本优化概览 资源优化 计费模式优化

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优化类 安装Cloud-Init常见问题 安装NetworkManager后使用Cloud-Init注入密钥或密码失败怎么办？ 云服务器安装Cloud-Init可以做什么？

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看DRS监控指标，及时修复失败任务、删除闲置的任务。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑购买较小规格的任务，以此来降低您的成本。 计费模式优化 不

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降低您的成本。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。

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Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。

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Cassandra资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类型的业务对资源使用周期有不同的要求，为每一类业务确定合适的计费模式，灵活组合以达到最优效果。 针对长期稳定的成熟业务，使用包年/包月计费模式。 针对不能中断的短期、突增或不可预测的业务，使用按需计费模式。 监控实例生命周期，对即将到期的包周期资源进行及时续费。

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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指标观测方法 通用指标的观测 集群机器的CPU，内存，IO的使用情况可以通过Manager的主机管理界面查看到所有Host的资源使用情况。 接入层指标的观测 Manger的服务->Hive服务状态页面可以查看到相关的HiveServer的连接数，HQL的执行成功的统计信息。 HiveMetaStore指标的观测

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径。 扩展名 检测监控路径下包含文件扩展名的所有文件。

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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功能调用消耗：运行一次功能会消耗一次。 优化后的小分子在满足强约束条件的基础上，会根据满足弱约束条件的权重总和以及与参考小分子的相似度来打分并进行排序。在初始化权重的基础上，每个约束所占的权重，会在每一轮的分子优化迭代中，根据所满足的约束来进行动态调整。比如说约束条件1，在分子优化迭代中比较容易满足，

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