创建智能交互数字人 介绍如何在MetaStudio平台创建智能交互数字人，实现用户和数字人进行交互对话。相应的场景说明，请参考场景说明。 操作步骤 登录MetaStudio控制台，单击“智能交互”，如图1所示。 图1 MetaStudio控制台页面 在智能交互编辑页面，依次设置形象、背景和声音。

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您也可以使用共享知识库中的问题。该类别问题是由其他机器人共享给本机器人的，不能编辑，只能控制生效或失效，默认都是失效。 新建问题类别 在机器人列表，单击机器人的ID或者“机器人管理”按钮，进入“知识库 > 问答管理”页面。 在“问答管理”页面，问题类别管理在左侧区域，单击新建问题类别。

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文档插入Elasticsearch的流程 写入性能优化 基于Elasticsearch的数据写入流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 写入性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与merge操作的速度，对应到 CSS 服务，建议选择“超高IO型”存储，或者超高IO型主机。

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Segment的方式进行查询。 图2 Elasticsearch的索引组成 查询性能优化 基于Elasticsearch的数据查询流程分析，有以下几种性能优化方案。 表1 查询性能优化 序号 优化方案 方案说明 1 通过_routing减少检索扫描的分片数 在数据入库时指定rou

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优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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e数据。 调优原则 提高cpu使用率同时减少额外性能开销。 提高内存使用率。 优化业务逻辑，减少计算量和IO操作。 典型业务的调优 优化代码逻辑：在进行Spark参数调优之前，要进行相应的规划设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室executor线

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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参数说明：分区表连接操作是否选择智能算法。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示选择智能算法。 off表示不选择智能算法。 默认值：off enable_fast_numeric 参数说明：标识是否开启Numeric类型数据运算优化。Nume

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其他相关参数优化 开启上述导入性能增强的优化后，索引merge任务会相应增加，可以通过调整如下配置降低merge任务开销对导入性能的影响： 通过指定配置项“index.merge.scheduler.max_thread_count”，增加shard的合并线程数，减少合并对数据导入的限流。默认为4，建议设置为8。

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以他为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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enable_partitionwise 参数说明：分区表连接操作是否选择智能算法。 该参数属于USERSET类型参数，请参见表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示选择智能算法。 off表示不选择智能算法。 默认值：off partition_page_estimation

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参数说明：分区表连接操作是否选择智能算法。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示选择智能算法。 off表示不选择智能算法。 默认值：off enable_fast_numeric 参数说明：标识是否开启Numeric类型数据运算优化。Nume

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