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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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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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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通过应用关联分析帮助SA/ITA设计迁移方案（包含部署方案），识别源端调用链或者南北向依赖，识别问题，帮助客户架构优化。 图3 方案架构规划 迁移验证试点 深入分析现系统，通过应用关联分析辅助设计迁移方案。识别源端调用链和依赖关系，提前解决风险问题，并优化架构。该验证确保迁移策略的有效，为整体迁移提供了坚实基础。

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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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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：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：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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已备案成功的网站如关闭无要求，如开放网站内容需符合单位性质，网站底部需在底部中央悬挂备案号，备案号需链接至工信部官网https://beian.miit.gov.cn（已备案成功的网站内容涉及交易性质需提供增值电信业务增值许可证或是整改网站内容）。 一个主体下，个人网站数量不得超过5个。

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华为 数据治理 案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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昇腾迁移快速入门案例 ModelArts提供了两个昇腾迁移案例，方便您快速了解并完成昇腾迁移过程。 约束限制 当前仅贵阳一区域支持选择本案例中的规格及镜像。 操作步骤 ModelArts管理控制台左侧导航栏中选择“开发环境 > Notebook”，进入“Notebook”管理页面。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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Hudi源端案例库 读Hudi作业长时间出于BOOTING状态怎么解决？ 读Hudi作业字段映射多了一列col，作业执行失败怎么处理？ 父主题： 故障处理类

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案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在normal_date的Scan上。 1 2 3 4 5 6 7 QUERY PLAN

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：调整GUC参数best_agg_plan 现象描述 t1的表定义为： 1 create table t1(a int, b int, c int) distribute by hash(a); 假设agg下层算子所输出结果集的分布列为setA，agg操作的group by

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