典型配置案例 企业边界天关透明直路 企业边界天关旁挂策略路由直路（三层) 企业边界天关旁路镜像流状态检测（USG6502E-C天关、USG6503E-C天关、USG6603F-C天关） 企业边界防火墙旁路镜像流状态检测（USG6000F防火墙） 企业边界天关旁路镜像引流透传场景 企业内部存在NAT转换场景

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cost_param=1）值为1时，表示对于求!=连接的选择率时选择一种改良机制，此方法在自连接（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。下面查询的例子是cost_param的bit0为1时的优化场景。V300R002C00版本开始已弃用cost_param & 1不为0时的路径，默认选择已优化的估算公式。 选择率

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n条件中存在两个过滤条件，这前一个过滤条件中的lineitem.l_suppkey和后一个过滤条件中的lineitem.l_partkey同为lineitem表的两列，这两列存在强相关的关联关系。在这种情况，估算hashjoin条件的选择率时，如果使用cost_param的bit

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典型配置案例 单AP组网场景 纯AP组网场景 AR+AP组网场景 AR+交换机+AP组网场景 防火墙+交换机+AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+云AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+独立AC组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+随板AC组网场景

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典型使用案例 在这个章节中，我们将介绍一个QingTian Enclave的使用场景。其中包含了一些角色和基本的工作流程，同时使用了华为云数据加密服务（DEW）的KMS子服务，华为云统一身份认证服务（IAM）和华为云 对象存储服务 （OBS）。 工作流程 构建QingTian Enclave镜像

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Processing)大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 图1 产品架构 应用层 数据加载工

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操作指导 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) 快照管理 04:01 数据仓库服务快照管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 集群管理 02:27 数据仓库服务集群管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 快速入门 03:19 数据仓库服务快速入门 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

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知数据仓库行业发展趋势与解决方案，协助企业管理者构建具有竞争力的数据仓库解决方案，助力数字化转型。 培训对象 信息技术主管 数据库管理员 数据库开发者 培训目标 完成该培训后，您将熟悉云化分布式数据仓库的架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库的安全管理和高可

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请前往ELB界面开启跨VPC开关或选择与集群VPC一致的LB重试。 DWS.8902 当变更规格时，选择了不支持变更的规格。 选择规格列表中的其他规格。 DWS.8903 当变更规格时，选择的规格已经售罄。 选择规格列表中的其他规格。 DWS.8904 当变更规格时，租户下剩余的CPU资源不足，不能变更到对应规格。

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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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解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同时支

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数据仓库自定义属性 表1 数据仓库自定义属性权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库自定义属性列表 GET /v1.0/{project_id}/common/wareho

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细粒度权限策略 在实际业务中，您可能需要给不同角色的用户授予不同的资源操作权限。IAM服务为用户提供了细粒度访问控制功能。在IAM中，管理员用户（即属于admin用户组的用户）通过创建自定义策略，可以自由搭配需要授予的权限集。通过给用户组授予策略，用户组中的用户就能获得策略中定义的权限。IAM

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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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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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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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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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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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