执行下列SQL语句，查询NOT IN的执行计划： 1 EXPLAIN VERBOSE SELECT * FROM t1 WHERE t1.c NOT IN (SELECT t2.c FROM t2); 返回结果如图： 从返回结果可知执行计划走NestLoop，因为NULL值跟任意值的OR运算结果都是NULL，WHERE条件表达式：

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执行下列SQL语句，查询NOT IN的执行计划： 1 EXPLAIN VERBOSE SELECT * FROM t1 WHERE t1.c NOT IN (SELECT t2.c FROM t2); 返回结果如图： 从返回结果可知执行计划走NestLoop，因为NULL值跟任意值的OR运算结果都是NULL，WHERE条件表达式：

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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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ca_address_sk group by a.ca_address_sk; 为了保证改写的等效性，在customer_address_001. ca_address_sk加了not null约束。 父主题： 实际调优案例

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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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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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SQL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排除剪枝干扰

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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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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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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：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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场景化实践案例 电商平台业务监控 云监控在视频直播中的应用 云监控在众包平台中的应用 事件监控最佳实践 使用资源分组和告警功能上报指定资源的监控指标 配置 云服务器 全部挂载点磁盘使用率告警规则

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典型场景配置案例 权限典型场景一览 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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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：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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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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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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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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SQL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排除剪枝干扰

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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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出HashJoin在不同的DN上存在严重的计算倾斜。 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倾斜。 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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