v2.2 支持2.X版本风格智能合约。 商用 Go语言链代码开发 3 新增应用案例 应用案例新增App_Gateway_Java_Demo 和Fabric_SDK_Gateway_Java，助力应用快捷链接 区块链 。 商用 Gateway Java Demo 4 Fabric-Java-SDK升级2

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订购区块链服务 准备两个区块链服务Cross-ChainA和Cross-ChainB，在区块链服务Cross-ChainA创建一个组织orgA，在区块链服务Cross-ChainB创建一个组织orgB，作为跨链的两个组织节点。 操作步骤 登录区块链服务管理控制台。 进入服务管理页面，单击Hyperledger

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Chain，简称DAC）是华为云自研的数字资产链平台，基于华为云区块链引擎，可实现数字资产的确权、可信保存、安全交易。 产品介绍 图说DAC 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DAC 01 了解 帮助您快速了解数字资产链的产品简介、产品功能、产品优势和应用场景内容。 产品介绍 什么是数字资产链 图解数字资产链

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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：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：改建分区表 父主题： 性能调优

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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：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消除子查询（案例1）

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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：调整I/O相关参数降低日志膨胀率 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： 性能调优

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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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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： 图1 原始执行计划 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S

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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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更多案例实践参考 关于数据开发更多的使用进阶指导和案例，请参见最佳实践。 父主题： 使用教程

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获取区块链概览信息 功能介绍 获取区块链概览信息（仅支持专享版） URI GET /v1/store/block/summary 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表1 响应Body参数 参数 参数类型 描述 blocks Integer 区块数量 txs Integer

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迁移项目案例 上海XX科技有限公司是XX全量搬迁到华为云的重点客户，完成应用和大数据等2大核心业务和15个子系统全面上线华为云。 迁移调研分析 基础资源自动采集，自动化匹配目标端资源，确保源端资源无缝对接至目标环境的合适配置，完成千余项资源整合。 图1 迁移调研分析1 通过分析应

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典型场景配置案例 对当前账号下单个IAM用户授权 对当前账号下多个IAM用户或用户群组授权 对其他账号授权 对所有账号授权 临时授权访问OBS 让IAM用户只能看到被授权的桶 限制指定的IP地址访问桶

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常用委托配置案例 分配委托权限（被委托方操作） 配置 弹性云服务器 E CS 委托

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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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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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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：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：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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