ls_policyno_cusr1 = t2.ls_policyno_cusr1 ); 对应的执行计划如下： 优化说明 很明显，执行计划中存在SubPlan，并且SubPlan中的运算相当重，即此SubPlan是一个明确的性能瓶颈点。 根据SQL语意等价改写SQL消除SubPlan如下： 1 2 3

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提供了一套综合的上云迁移方法论，涵盖了企业完整的上云生命周期，可以指导企业进行整体的上云规划、迁移试点和大规模上云 上云流程指导 提供了详细的上云迁移流程和落地指导，包括应用迁移的流程（小循环）和大数据迁移的流程，可以指导企业实施具体的上云迁移工作 最佳实践指导 提供了大量的上云方案最

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。那么，在经过多层代理之后， 服务器 如何获取发起请求的真实客户端IP呢？ 一个透明的代理服务器在把用户的HTTP请求转到下一环节的服务器时，会在HTTP的头部中加入一条“X-Forwarded-For”记录，用来记录用户的真实IP，其形式为“X-Forwarded-For：访问者的真实IP，代理服务器1-IP，

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APP、BO中，需要使用rest或者sdk，来直接调用其它BO的内部脚本。 需要先定义错误码，才能正确的抛出错误码信息，否则会随意抛出错误。 不允许跨BO、APP直接操作其它BO、APP的对象，应该调用rest或者sdk。 不推荐以下写法： 对于确实需要查询所有数据的场景，需要考虑平台的查询记录数限制，并自行控制游标查询。

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出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan

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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：改建分区表 父主题： 性能调优

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据预测，到2025年，全球所有企业都将使用云技术，而基于云技术的应用使用率将达到85%。云时代的到来，对人才提出了新的要求，不仅是高科技创新公司，越来越多的传统产业公司也需要大量云服务人才。掌握DevOps理念，集云上研发及运维能力的融合型工程师是当前市场最急需的人才类型之一，基于此，华

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0考试覆盖企业上云顶层设计，云底层技术、应用上云概述，云上可扩展性、可用性、性能、安全和成本设计，华为云上云迁移技术，网络、主机、存储数据、数据迁移，容器化改造，云运维与优化，云服务使能，泛政府解决方案，泛企业最佳实践案例和游戏行业上云最佳实践等知识技能。。 HCIE-Cloud Service Solutions

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如何使节点CPU、内存的真实负载趋于均衡 工作负载运行过程中，真实消耗的CPU和内存存在大的波动，通过工作负载request资源无法准确评估的场景中，希望调度器可以结合集群内节点CPU、内存的负载情况，将Pod优先调度到负载较低的节点，实现节点负载均衡，避免出现因单个节点负载过高而导致的应用程序或节点故障。

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模块，并调研详细的信息。 评估规划 评估规划，首先要识别企业上云的动机，上云后想要实现的业务收益，然后结合企业的云成熟度现状，制定合适的上云策略，并规划整体上云的蓝图。 上云准备 上云准备是企业在正式上云之前要做的相关准备工作。首先是组织准备，企业首先要构建自己的云转型团队，负责

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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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出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq Scan

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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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更多案例实践参考 关于数据开发更多的使用进阶指导和案例，请参见最佳实践。 父主题： 使用教程

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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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Join在不同的DN上存在严重的计算偏斜。 同时在Memory Information(如下图)中可以看出各个节点的内存资源消耗也存在极为严重的偏斜。 图2 内存消耗情况 优化分析 上述两个特征表明了此SQL语句存在极为严重的计算倾斜。进一步向HashJoin算子的下层分析发现Seq

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迁移项目案例 上海XX科技有限公司是XX全量搬迁到华为云的重点客户，完成应用和大数据等2大核心业务和15个子系统全面上线华为云。 迁移调研分析 基础资源自动采集，自动化匹配目标端资源，确保源端资源无缝对接至目标环境的合适配置，完成千余项资源整合。 图1 迁移调研分析1 通过分析应

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典型场景配置案例 对当前账号下单个IAM用户授权 对当前账号下多个IAM用户或用户群组授权 对其他账号授权 对所有账号授权 临时授权访问OBS 让IAM用户只能看到被授权的桶 限制指定的IP地址访问桶

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常用委托配置案例 分配委托权限（被委托方操作） 配置 弹性云服务器 E CS 委托

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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：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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