设置方式：该参数属于SIGHUP类型参数，请参见表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：对数据变化较快且需要不断更新统计信息的表设置为较小值，对达到一定量数据后统计信息才产生较大波动的表设置为较大值。 该功能只支持永久表和非日志表，不支持临时表。 同一表不会在10s内两次被自动触发analyze。

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法

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接才会生效。 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on geqo_threshold 参数说明：如果执行语句的数量超过设计的FROM的项数，则会使用基因查询优化来执行查询。 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。 对于简单的

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取值范围：布尔型 on表示允许取消锁定。 off表示不允许取消锁定。 默认值：off enforce_oracle_behavior 参数说明：控制正则表达式的规则匹配模式。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示正则表达式采用ORACLE格式的匹配规则。 off表示正则表达式采用POSIX格式的匹配规则。

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样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参数同时降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索

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on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on 通常情况下在执行过程中不要关闭，geqo_threshold变量提供了更精细的控制GEQO的方法。 geqo_threshold 参数说明：如果执行语句的数量超过设计的FROM的项数，则会使用基因查询优化来执行查询。 参数类型：USERSET

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样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参数同时降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索

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ANTI FULL JOIN。 JOIN内表侧的数据不能超过5万行。 JOIN内表侧关联条件：对于HDFS内外表不能为表达式；对于列存表可以为表达式，但仅限于非JOIN层计算的表达式。 JOIN外表侧关联条件必须为简单列关联。 JOIN内表侧与外表侧关联条件均为简单列关联时，计划层估算

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降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：4 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索

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QO的方法。 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on geqo_threshold 参数说明：如果执行语句的数量超过设计的FROM的项数，则会使用基因查询优化来执行查询。 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。 对于简单的

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降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：4 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值使得索

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QO的方法。 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on geqo_threshold 参数说明：如果执行语句的数量超过设计的FROM的项数，则会使用基因查询优化来执行查询。 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。 对于简单的

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参数说明：标示是否允许开启复制表DN随机查找功能，复制表在每个DN存放一份完整数据，随机选取可以缓解节点压力。 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。 取值范围：布尔型 on表示允许开启复制表DN随机查找功能。 off表示不允许开启复制表DN随机查找功能。 默认值：on

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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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STATIS TICS noscan;）更新表元数据后进行广播。 需要广播的表是分区表，新建表且文件类型为非Parquet文件类型。 需要广播的表是分区表，更新表数据后。 参考信息 被广播的表执行超时，导致任务结束。 默认情况下，BroadCastJoin只允许被广播的表计算5分钟，超过5分钟该任

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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续工作16小时等。 优化目标：待解决的问题目标，例如最大化生产利润、最低运营成本等。 优化求解 把问题的输入，即需求、资源、约束条件、求解目标用一定的数学模型表示出来，然后通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎对模型求解。 输出优化方案 通过对数学模型的优化求解，将获得一个最优方案，用于解决实际问题。

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SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site

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PyTorch的tensor对象由表示层和存储层（Storage）构成，表示层主要包含tensor的形状、步长、类型和是否连续等信息，存储层为连续内存的一维数组。对tensor的维度进行转换的操作（如transpose、permute等）后，转换前和转换后的两个tensor的表示层不同，但存储层相同，如下图所示。

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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。 取值范围：枚举类型 on表示检查所有表的约束。 off表示不检查约束。 partition表示只检查继承的子表和UNION ALL子查询。 当constraint_exclusion为on，优化器用查询条件和表的CHECK约束比较

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