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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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： SQL调优指南

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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：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改建分区表 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题： SQL调优指南

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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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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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供应链 数据治理 及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等 云架构规划咨询 制定企业上好云、用好云的架构，拉通IT基础设施现状与云化需求，通过云平台各组件的架构设计，明确云平台的建设路径，构建支撑企业数字化转型的技术引擎。 制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等 应用上云规划咨询

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供应链协同智能调度优化模型库 供应链企业多级仓储仿真建模能力 供应链库存裸仓评估：当供应链上有多个仓库可供选择，评估对比不同裸仓方案、给出评分和排序，支撑供应链上的裸仓选择决策。 裸仓坐标化建模，导入仓库基础长宽高、建筑约束等信息，得到月台配比、柱子密度等量化评估指标。 裸仓对比

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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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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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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dwcjk的Scan上。 图1 原始执行计划 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk

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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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联为引领的新的工业革命与科技革命，导致金融学科的边界、研究范式不断被打破和被重构；金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，特别是与场景化的叠加融合；如何更好的发挥出科技金融的特点，让科技服务金融，让科技创新金融，更好的助力中国金融变革。 提供为期0.5天的面授培训服务：

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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：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：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：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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