默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit 参数说明：根据生成的FROM列表的项数来判断优化器是否将把子查询合并到上层查询，如果FROM列表项个数小

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开通优化顾问服务 开通优化顾问前请先 注册华为账号 并开通华为云。 登录华为云管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”，进入优化顾问服务页面。 勾选“我已阅读并同意《优化顾问服务声明》”选项，然后单击“确定”。 “云资源访问授权”和“检查结果访问授权”全部选择后单击“确定授权”，即可使用优化顾问。

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针对云上资源的告警情况、负载情况和健康情况进行检查。从监控的角度分析业务场景和历史故障，结合华为云运维最佳实践，提供针对性的优化建议。 资源监控与优化包括： 基础资源监控，提供基于华为云CES（云监控）的云资源指标及事件监控的配置建议。 应用&容器监控，提供基于华为云AOM（应用

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分子ADMET属性值列表 similarity Number 分子与初始分子的相似度 num_fulfilled_weak_constraints Integer 分子所满足的弱约束数量 score Number 分子的打分 表8 MoleculeConstraint 参数 参数类型 描述

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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设置这个参数，要考虑 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。 该参数属于U

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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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不支持的类型或者表达式，则不论查询的基表为行存表、列存表，还是行列混合存储的，强制将查询转换为向量化的执行计划执行计算。在这种情况下，针对不同的查询场景可能出现性能下降。 optimal，表示在force的基础上，由优化器根据查询的复杂度进行选择是否将查询语句转换为向量化的执行计

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成本优化支柱简介 成本优化支柱专注于帮助企业高效地使用云服务来构建工作负载，面向工作负载的整个生命周期不断完善和改进，减少不必要的开支并提升运营效率，让云上应用始终最具成本效益。 成本优化实践不意味着只有降本，它是安全合规、韧性等维度的平衡，也是达成业务目标的最优投入。 华为公司

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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 A实例的Envoy中没有Service B的路由信息，Envoy会将请求发送到CGW上。 CGW保存了网格全局的服务路由

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自动模型优化（AutoSearch） 超参搜索简介 搜索算法 创建超参搜索作业

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By也同样存在数据倾斜的问题，设置“hive.groupby.skewindata”为“true”，生成的查询计划会有两个MapReduce Job，第一个Job的Map输出结果会随机的分布到Reduce中，每个Reduce做聚合操作，并输出结果，这样的处理会使相同的Group By

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Join数据倾斜问题 执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set

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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 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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true：支持，目前仅支持Hive表的predicate下压。 false：不支持 true spark.sql.hive.filesourcePartitionFileCacheSize 启用内存中分区文件元数据的缓存大小。 所有表共享一个可以使用指定的num字节进行文件元数据的缓存。 只有当“spark

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设置这个参数，还要考虑GaussDB的共享缓冲区以及内核的磁盘缓冲区。另外，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分配的共享内存大小没有影响，它也不会使用内核磁盘缓冲，它只用于估算。数值是用磁盘页来计算的，通常每个页面是8192字节。 参数类型：整型

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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 要启动

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true：支持，目前仅支持Hive表的predicate下压。 false：不支持 true spark.sql.hive.filesourcePartitionFileCacheSize 启用内存中分区文件元数据的缓存大小。 所有表共享一个可以使用指定的num字节进行文件元数据的缓存。 只有当“spark

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Group和由当前用户具有COMPUTE权限的所有Node Group包含的所有DN构成的Node Group。 query：候选计算Node Group列表包含算子操作对象所在的Node Group和由当前查询涉及的所有基表所在Node Group包含的所有DN构成的Node Group。 bi

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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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