as GZ CS from customer_address_001 a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为null，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为：

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提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 PON光网络故障预测：基于PON光网络无源器件指标的分析，预测无源器件故障并提前采取措施，降低PON光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。 承载网训练数据集

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ATISTIC中。执行计划生成器会使用这些统计数据，以确定最有效的执行计划。 分析执行计划：EXPLAIN语句可显示SQL语句的执行计划，EXPLAIN PERFORMANCE语句可显示SQL语句中各算子的执行时间。 查找问题根因并进行调优：通过分析执行计划，找到可能存在的原因，

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GZCS from customer_address_001 a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为null，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1

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GZCS from customer_address_001 a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为NULL，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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约束，因为这样设置会使模型可探索的区间比较小，导致可能没有结果生成。如果分子较难优化，优化后的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0

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容量优化 在客户的运维工作中，为了保证业务可以持续运转不间断，需要提前识别高负载风险实例并提前做出应对措施。容量优化可以根据用户输入的安全阈值帮助客户快速识别风险实例并给出优化建议。 使用场景 当用户期望能预测资源的负载情况，识别出高负载资源时，可以使用该功能进行辅助预测。 限制与约束

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES查看 GaussDB (for

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Redis监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Redis资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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优化Selinux SUSE操作系统无selinux配置文件，跳过该项配置。 执行以下命令，在vi编辑器中打开“/etc/selinux/config”。 vi /etc/selinux/config 按“i”进入编辑模式，修改SELINUX=disabled。 修改完成后，按“

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成本优化 为什么长时间没有EIP、ELB、EVS的资源优化建议？

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。

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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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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

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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

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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

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int) DISTRIBUTE BY HASH (b); 则执行计划将不包含“Streaming”，减少DN之间存在的通信数据量，从而提升查询性能，如图2所示。 图2 选择合适的分布列案例（二） 父主题： 实际调优案例

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int) DISTRIBUTE BY HASH (b); 则执行计划将不包含“Streaming”，减少DN之间存在的通信数据量，从而提升查询性能，如图2所示。 图2 选择合适的分布列案例（二） 父主题： 实际调优案例

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