实践案例指引 本文汇总了基于测试计划服务(CodeArts TestPlan)常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导，助力用户高质量进行测试活动。 表1 CodeArts TestPlan最佳实践一览表 最佳实践 说明 测试用例三层管理 本实践为您介绍如何使用“用例库-基线版本-测试版本”

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典型配置案例 单AP组网场景 纯AP组网场景 AR+AP组网场景 AR+交换机+AP组网场景 防火墙+交换机+AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+云AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+独立AC组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+随板AC组网场景

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典型配置案例 企业边界天关透明直路 企业边界天关旁挂策略路由直路（三层) 企业边界天关旁路镜像流状态检测（USG6502E-C天关、USG6503E-C天关、USG6603F-C天关） 企业边界防火墙旁路镜像流状态检测（USG6000F防火墙） 企业边界天关旁路镜像引流透传场景 企业内部存在NAT转换场景

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实践案例指引 表1 CodeArts Link服务最佳实践指引 最佳实践 说明 Jira与CodeArts Req数据双向同步 介绍如何通过CodeArts Link实现Jira与CodeArts Req的数据双向同步，从而提高企业运作效率、提高数据资产的复用率。

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典型使用案例 在这个章节中，我们将介绍一个QingTian Enclave的使用场景。其中包含了一些角色和基本的工作流程，同时使用了华为云数据加密服务（DEW）的KMS子服务，华为云统一身份认证服务（IAM）和华为云 对象存储服务 （OBS）。 工作流程 构建QingTian Enclave镜像

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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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SQL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排除剪枝干扰

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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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：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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客户 【功能说明】 维护公司的客户信息 【操作步骤】 新增：单击“新增”按钮 -> 添加客户信息 -> 单击“保存”按钮；系统支持复制新增，支持右键批量新增； 修改：选择要修改的客户 -> 单击“修改”按钮 -> 修改客户信息 -> 单击“保存”按钮；系统支持右键批量修改选中行，支持右键批量修改所有行；

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客户 客户管理 客户分配 客户订单 客户消费 客户预警 券管理 父主题： 解决方案提供商伙伴

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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：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：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

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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：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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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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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：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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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

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客户 客户管理 客户导入 导入筛重 父主题： 实施步骤

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