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 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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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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tream计划。 off：表示优化器对update语句仅能生成非stream计划。 默认值：on 设置方式：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。 设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：关闭该参数会导致优化器倾向于选择其他方法，对upda

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seq_page_cost 参数说明：设置优化器计算一次顺序磁盘页面抓取的开销。 参数类型：浮点型 参数单位：无 取值范围：0 ~ DBL_MAX 默认值：1 设置方式：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。 设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：该参数

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取值范围： on：表示优化器将优化PBE语句的查询计划，在FQS下选择gplan。 off：表示不使用优化。 默认值：on 设置方式：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。 设置建议：推荐使用默认值，在不希望FQS选择gplan时可设置为off。 设置不当的风险与

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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 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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要启动聚合算法优化，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.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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其他优化器选项 default_statistics_target 参数说明：为没有用ALTER TABLE SET STATIS TICS 设置字段目标的表设置缺省统计目标。此参数设置为正数是代表统计信息的样本数量，为负数时，代表使用百分比的形式设置统计目标，负数转换为对应的百分比

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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n 控制优化器对仅索引扫描规划类型的使用。 enable_seqscan=on 控制优化器对顺序扫描规划类型的使用。完全消除顺序扫描是不可能的，但是关闭这个变量会让优化器在存在其他方法的时候优先选择其他方法。 enable_sort=on 控制优化器使用的排序步骤。该设置不可能完

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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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 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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默认值：cost_base。在PDB场景内，若未设置该参数，则继承来自全局的设置。 设置方式：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。 设置建议：推荐使用默认值，除非有异常场景或者发现优化器选择的计划查询性能低，需要手动调优才使用其他值。 设置不当的风险与影响：该参数会影响优化器是否进行i

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默认值：12。在PDB场景内，若未设置该参数，则继承来自全局的设置。 设置方式：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。 设置建议：推荐使用默认值，若动态规划的性能开销能接受，可以调大此值；若当前动态规划的开销较难接受，可以调小此值。 设置不当的风险与影响：设置过大，可能导

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20存储，也可以使用hash数据结构，存储成1个key，设置用户属性时使用hmset一次设置多个，同时这样存储也能节省内存。 设置合理的过期时间。 合理设置Key的过期时间，将过期时间打散，避免大量Key在同一时间点过期。 建议 设置过期时间时，可以在基础值上增减一个随机偏移值，避免在

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提高CPU使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 性能调优常用方法-DataStream调优 配置内存：调整老年代和新生代的比值；开发Flink应用程序时，优化datastream的数据分区活分组操作。 设置并行度：用户可以根据实际的内存，CPU，数

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及效益，最终达到实际需求的最优目标。 运筹优化算法总结为定义问题、优化求解、输出优化方案，如图1所示。 图1 运筹优化算法 定义问题 根据业务的需求，一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述：运筹优化算法所要解决的实际问题描述，例如计划生产的产品收益等。

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