案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询（案例1）

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整分布键 案例：调整局部聚簇键 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询

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983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： SQL调优指南

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： 性能调优

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：调整分布键 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL排除剪枝干扰 案例：改写SQL消除in-clause 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案

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成长地图 | 华为云 Astro大屏应用 Astro大屏应用（Astro Canvas，简称AstroCanvas）以数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排，多屏适配可视为基础，帮助非专业开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化大屏应用，满足项目运营管理、业务监控、风险预警等

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通过query和片段的语义关系，精简出和query相关的web片段，达到减少下游大模型推理成本，以及提升大模型的推理效果。 缓存 利用缓存技术，预先存储频繁请求的信息，系统从缓存中快速提供，节省时间和资源。 搜索大模型 文本向量模型 支持将文本转化为用数值表示的向量形式用于语义检索。 文本精排模型

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CodeArts Snap代码生成案例 - 数据库接口编写 MyBatis作为常见的数据库框架，经常涉及到大量的接口类生成，并且很多情况下这些接口类都具有类似的格式，因此在上文的基础上生成新的业务接口也是比较常见的代码生成场景。 根据注释生成数据库接口代码 对于类似的业务逻辑，可以直接生成对应的接口。

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区域中分享大屏。 编辑组合大屏 登录 DLV 控制台。 进入“组合大屏”页面，找到所需要的组合大屏，将鼠标移至该大屏图标之上，大屏缩略图上将显示一排操作按钮。 图9 管理组合屏 单击编辑按钮进入组合大屏的编辑页面。 编辑组合大屏的操作和创建组合大屏基本相似，请参考创建组合大屏进行编辑。

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场景化实践案例 电商平台业务监控 云监控在视频直播中的应用 云监控在众包平台中的应用 事件监控最佳实践 使用资源分组和告警功能上报指定资源的监控指标 配置 云服务器 全部挂载点磁盘使用率告警规则

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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实际调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整分布键 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：调整局部聚簇列 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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