'yyyymm')，这种非常量的表达式是不能用来剪枝的，因而会导致查询语句扫描分区表所有数据。 查询pg_proc发现此处的to_date和to_char均为stable类型的函数，根据数据库对函数行为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析

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未分区剪枝导致SQL查询慢 问题现象 SQL语句查询慢，查询的分区表总共185亿条数据，查询条件中没有涉及分区键。 1 2 SELECT passtime FROM table where passtime<'2020-02-19 15:28:14' and passtime>'2020-02-18

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'yyyymm')，这种非常量的表达式是不能用来剪枝的，因而会导致查询语句扫描分区表所有数据。 查询pg_proc发现此处的to_date和to_char均为stable类型的函数，根据Postgresql中对函数行为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据

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'yyyymm')，这种表达式无法用于剪枝，因此会导致查询语句扫描分区表所有数据。 查询pg_proc发现此处的to_date和to_char均为stable类型的函数，根据数据库对函数行为的约定，此类函数不能在预处理阶段转化为Const值，这也是不能导致分区剪枝的根本原因。 根据以上分析，

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案例：改写SQL排除剪枝干扰 分区表查询中表达式一般不是单纯的分区键，而是包含分区键的表达式的Filter条件，这种类型的Filter条件是不能用来剪枝的。 优化前 t_ddw_f10_op_cust_asset_mon为分区表，分区键为year_mth，此字段是由年月两个值拼接而成的整数。

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错误原因：系统内部错误。剪枝时，得到的内部参数为NULL。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-01618: "get null for partition pruning" SQLSTATE: XX000 错误原因：系统内部错误。剪枝时，得到的内部剪枝结果为NULL。

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数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围。分区剪枝是指对于分区表或分区索引来说，优化器可以自动从FROM和WHERE子句里根据分区键提取出需要扫描的分区，从而避

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n和pg_statistic系统表以及pg_stats和pg_ext_stats视图中查询。分区级统计信息适用于分区表进行静态剪枝后，分区表的扫描范围剪枝到单分区的场景下。分区级统计信息的支持范围为：分区级的page数和tuple数、单列统计信息、多列统计信息、表达式索引统计信息。

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n和pg_statistic系统表以及pg_stats和pg_ext_stats视图中查询。分区级统计信息适用于分区表进行静态剪枝后，分区表的扫描范围剪枝到单分区的场景下。分区级统计信息的支持范围为：分区级的page数和tuple数、单列统计信息、多列统计信息、表达式索引统计信息。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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r_elimination开启后，且优化器剪枝结果只有一个分区时，目标场景优化才能生效。 消除Partition Iterator算子不支持二级分区表。 支持cplan，支持部分gplan场景，如分区键a = $1（即优化器阶段可以剪枝到一个分区的场景）。 支持SeqScan、I

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r_elimination开启后，且优化器剪枝结果只有一个分区时，目标场景优化才能生效。 消除Partition Iterator算子不支持二级分区表。 支持cplan，支持部分gplan场景，如分区键a = $1（即优化器阶段可以剪枝到一个分区的场景）。 支持SeqScan、I

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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分区表查询优化 本小节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区索引 父主题： 分区表

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分区表查询优化 本小节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区算子执行优化 分区索引 父主题： 分区表

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分区表查询优化 本节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区索引 分区表统计信息 父主题： 分区表

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分区表查询优化 本节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区算子执行优化 分区索引 分区表统计信息 父主题： 分区表

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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TABLE语法进行删除。 改善查询性能：通过限制要检查或操作的数据数量，分区可带来许多性能优势。 分区剪枝：分区剪枝（也称为分区消除）是CN在执行时过滤掉不需要扫描的分区，只对相关的分区进行扫描的技术。分区剪枝通常可以将查询性能提高若干数量级。 智能化分区联接：通过使用一种称为智能化分区联接的技

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