个人网站名称不能以 域名 、姓名命名，不能包含公司、组织等类型的字眼。 网站名称需能体现网站内容，不可超出主体权限范围。 网站名称要求三个字以上（含三个字）。 企业网站名称要求 与主体有实际关联关系，推荐使用公司全称或简称作为网站名称。 个人网站名称要求 个人名义主办的网站类型主要有：工作经验分享（技术、学术研究

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域名网站检测 应用场景 华为云云解析服务支持用户通过域名网站检测平台，快速检测和排查域名、解析、网站、备案等信息，指导用户解决解析不生效、网站无法访问的问题。 检测方法 登录域名网站检测平台，输入域名信息。 单击“检测”。 图1 域名网站检测 查看域名网站检测结果 图2 查看域名检测结果

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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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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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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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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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王卡等）、展会、团购、运营商禁止发送的信息、网站推广、优惠券类推广、卡类推广、保险、烟酒类、流量推广、捐款献血、用户拉新、用户召回、人工或软件刷单、做任务、虚拟货币、人民币收藏、钱币买卖、沙发翻新、高仿A货、功效类产品、内容不雅、建材家私、交友、婚恋、带有威胁性质、工商代办、代开

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场景化实践案例 电商平台业务监控 云监控在视频直播中的应用 云监控在众包平台中的应用 事件监控最佳实践 使用资源分组和告警功能上报指定资源的监控指标 配置 云服务器 全部挂载点磁盘使用率告警规则

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典型场景配置案例 权限典型场景一览 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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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：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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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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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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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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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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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：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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