主机迁移服务SMS/主机迁移工具SMT（p2v、v2v迁移工具） 优势：可以实现SAP应用服务器与数据库服务器的整体迁移，操作简单 劣势：停机时间长，只支持x86平台的迁移 适用于x86平台的同构迁移； 可用于SAP应用和数据库的迁移，数据库建议进行离线迁移。 约18h 约65h 华为SMS服务 场景1：线下x86迁到华为云

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错误原因：行表达式中，使用等于操作符的左右的参数个数不相等。 解决办法：行表达式中，使用等于操作符的左右的参数个数要相等。 GAUSS-00087: "cannot compare rows of zero length" SQLSTATE: 0A000 错误原因：行比较的长度为0。 解决办法：使用行比较时，保证长度不为0。

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⑥增量迁移：将T2~T3时间段生成的新增数据迁移到华为云。 ⑦一致性验证：对比源端、目的端桶的对象总数和总大小，确保源端数据全部迁移完成。 迁移过程中， 对象存储迁移 服务会调用源端云服务提供商的 对象存储服务 接口，所产生的费用都遵从源端云服务提供商的计费规则并由其向您收取。 前提条件

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包购买页面，不同规格流量包的具体价格请参考价格详情。 已购买的流量包基本信息请前往资源包管理查看。 CDN为您提供了更加优惠的闲时流量包和组合流量包，您可以根据业务情况选择购买，了解最新优惠活动，请单击这里。 全时流量包：全天24小时均可抵扣流量包中的流量。 闲时流量包：抵扣北京时间00:00~18:00产生的流量。

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key）。当插入一条记录时，系统会根据分布列的值进行Hash运算后，将数据存储在对应的DN中。对于数据量比较大的表建议采取Hash分布策略。 Roundrobin方式：表的每一行被轮番地发送给各个DN，因此数据会被均匀地分布在各个DN中。对于数据量比较大的表，如果Hash分布找不到一个合适的分布列，建议采用Roundrobin分布策略。

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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为什么有时候用浮点数做等值比较查不到数据 原因分析 浮点数的等值比较问题是一种常见的浮点数问题。因为在计算机中，浮点数存储的是近似值而不是精确值，所以等值比较、数学运算等场景很容易出现预期外的情况。 MySQL中涉及浮点数的类型有float和double。如下示例中遇到的问题： 解决方案

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选择存储方式 表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，根据下表选择适合当前业务的存储模型。 一般情况下，如果表的字段比较多（大宽表），查询中涉及到的列不多的情况下，适合列存储。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。 存储模型 适用场景

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设置足够大的work_mem，保证对应使用LLVM优化的执行代码整个过程在内存中实现，否则可能引起性能劣化。 优化器代价估算 LLVM特性实现了简易的代价估算模型，即依据当前参与节点运算的表大小决定当前节点是否考虑使用LLVM动态编译优化。如果优化器低估了实际参与运算的行数，则原

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设置足够大的work_mem，保证对应使用LLVM优化的执行代码整个过程在内存中实现，否则可能引起性能劣化。 优化器代价估算 LLVM特性实现了简易的代价估算模型，即依据当前参与节点运算的表大小决定当前节点是否考虑使用LLVM动态编译优化。如果优化器低估了实际参与运算的行数，则原

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投递或者拒绝的自主权”这一问题，广告RTA应运而生！ RTA（Realtime API），是一种用于满足广告主实时、个性化的投放需求的技术手段。 业务挑战 广告主的RTA系统，是从核心的画像数据库读取数据并进行投放决策的，数据越新，投放效果越好。因此，大数据平台生成的最新数据，需

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理； 基于全局优化算法的快速、多目标优化，可设定多场景比对获取最经济的计划方案。在跟踪生产执行进度的同时，还能及时相应计划调整，减少冗余的换型损失、避免计划冲突。 技术架构图 图1 部署架构图 华为云服务： 系统服务主要使用ELB、E CS 、VPC、SG等进行搭建使用。 数据存采用

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一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/

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算子都会使用用户自定义的函数对每个节点本地的相同key进行预聚合。而groupByKey算子是不会进行预聚合的，全量的数据会在集群的各个节点之间分发和传输，性能相对来说比较差。 使用mapPartitions替代普通map。 mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理

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一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/

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一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/

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中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则， GaussDB数据库 和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB 数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将操作数的类型统一转

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中相同位置的投影列具有不同的数据类型，查询结果的最终数据类型，需要由各个SELECT语句投影列的数据类型共同确定。 确定目标数据类型的规则，GaussDB数据库和MySQL数据库存在体系上的差异。 GaussDB数据库规则： 操作符的操作数类型不一致时，并不是将操作数的类型统一转

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一个查询语句要经过多个算子步骤才会输出最终的结果。由于个别算子耗时过长导致整体查询性能下降的情况比较常见。这些算子是整个查询的瓶颈算子。通用的优化手段是EXPLAIN ANALYZE/PERFORMANCE命令查看执行过程的瓶颈算子，然后进行针对性优化。 如下面的执行过程信息中，Hashagg算子的执行时间占总时间的：(51016-13535)/

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通过轻量化改动就可以实现设备的接入。 对于存量设备信息的迁移，华为云也提供了多种迁移能力满足不同的应用场景： 设备迁移服务：华为云IoTDA提供自动化，高效的迁移能力，支持第三方云平台的存量产品和设备信息全量同步到华为云IoT，实现设备信息无感自动迁移。迁移流程如下： 图2 设备迁移

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