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：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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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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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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关系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 案例 案例：贸易数据统计与分析 使用 云数据迁移 （Cloud Data Migration，简称CDM）将本地贸易统计数据导入到OBS，再使用 数据湖探索 （Data

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方案概述 应用场景 应用场景一：汽车制造业数字化转型 随着汽车制造业竞争越来越大，企业常常面临以下挑战： 产品结构复杂，质量安全要求高；按项目制造，生产批量小；高度离散化，生产组织链条长；劳动密集型，生产自动化程度低； 决策支持缺乏数据：现场数据可见性不足，导致决策环节缺少数据支持，影响生产效率，例如调度；

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华为 数据治理 案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的

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案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的

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昇腾迁移快速入门案例 ModelArts提供了两个昇腾迁移案例，方便您快速了解并完成昇腾迁移过程。 约束限制 当前仅贵阳一区域支持选择本案例中的规格及镜像。 操作步骤 ModelArts管理控制台左侧导航栏中选择“开发环境 > Notebook”，进入“Notebook”管理页面。

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Hudi源端案例库 读Hudi作业长时间出于BOOTING状态怎么解决？ 读Hudi作业字段映射多了一列col，作业执行失败怎么处理？ 父主题： 故障处理类

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在normal_date的Scan上。 1 2 3 4 5 6 7 QUERY PLAN

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询，性能瓶颈点在normal_date的Scan上。 1 2 3 4 5 6 7 QUERY PLAN

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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