数据仓库 自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题： API

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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

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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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用设计等知识，全方位了解数据仓库发展趋势与典型应用场景。 培训内容 表1 华为云数据仓库高级工程师培训 培训内容 说明 DWS数据仓库概述 OLAP数据库概述 DWS产品架构 DWS相关案例 集群HA SQL基础语法 数据字典 数据类型 函数和操作符 语法分类 查询语句 DWS相关服务介绍

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运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路 数据治理 管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为云的 数据湖 与数据库云服务，也支持对接企业传统数据仓库，比如Oracle等。 简单易用 图形化编排，即开即用，轻松上手。 图1 一站式数据运营治理平台 云上数据平台快速搭建 快速将线下数据迁

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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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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 图1 原始执行计划 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见S

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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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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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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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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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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 案例：使用DN

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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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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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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 案例：使用DN

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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

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