只生成sizeInBytes，如果原来已经生成过sizeInBytes和rowCount，而本次生成的sizeInBytes和原来的大小一样，则保留rowCount（如果存在），否则清除rowCount。 生成列级别统计信息： ANALYZE TABLE src COMPUTE STATIS TICS

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COST05-01 分析业务趋势和优化收益 风险等级 高 关键策略 云成本是一个综合工程，也是一个定期审核、回顾和执行的流程，除了考虑优化带来的收益以外，还需要考虑相关成本，例如，因为优化带来的人员和时间成本。 为了降低整体成本，优化的工作量必须与潜在的节省额成比例。优化可以从应用占成本的比例考虑。

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开通优化顾问服务 开通优化顾问前请先 注册华为账号 并开通华为云。 登录华为云管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”，进入优化顾问服务页面。 勾选“我已阅读并同意《优化顾问服务声明》”选项，然后单击“确定”。 “云资源访问授权”和“检查结果访问授权”全部选择后单击“确定授权”，即可使用优化顾问。

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成本优化支柱简介 成本优化支柱专注于帮助企业高效地使用云服务来构建工作负载，面向工作负载的整个生命周期不断完善和改进，减少不必要的开支并提升运营效率，让云上应用始终最具成本效益。 成本优化实践不意味着只有降本，它是安全合规、韧性等维度的平衡，也是达成业务目标的最优投入。 华为公司

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针对云上资源的告警情况、负载情况和健康情况进行检查。从监控的角度分析业务场景和历史故障，结合华为云运维最佳实践，提供针对性的优化建议。 资源监控与优化包括： 基础资源监控，提供基于华为云CES（云监控）的云资源指标及事件监控的配置建议。 应用&容器监控，提供基于华为云AOM（应用

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业务体验优化策略 配置流量分配 配置QoS策略 配置智能选路策略 父主题： 部署指导

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况下，在三种join方式（Nested Loop、Merge Join和Hash Join）里，Nested Loop性能较差，实际调优中可以选择关闭。 enable_bitmapscan=on 控制查询优化器对位图扫描规划类型的使用。设置为“on”，表示使用；设置为“off”，表示不使用。

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S)会基于geqo_effort和表的个数选取合适的值。 默认值：0 geqo_generations 参数说明：控制GEQO使用的算法的迭代次数。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0～INT_MAX 必须至少是1，且有用的值介于100和1000之间。如果设置为0，则基

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户时，候选计算Node Group选取规则和参数设置为query时的规则一致。 Node Group名： enable_nodegroup_debug为off时：候选计算Node Group列表包含算子操作对象所在的Node Group和该指定的Node Group。 enabl

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息，包括listener、route、cluster和endpoint。这在实例规模不断增大的情况下，将会发生内存爆炸，在实际生产环境中是不可接受的。 Mantis根据服务依赖关系按需更新配置，即每一个实例的Envoy只存储和本服务需要调用的服务的相关信息，可以将Envoy的内存占用最小化。

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参数说明：控制查询优化器使用表约束查询的优化。 参数类型：USERSET 取值范围：枚举类型 on表示检查所有表的约束。 off表示不检查约束。 partition表示只检查继承的子表和UNION ALL子查询。 当constraint_exclusion为on，优化器用查询条件和表的CHECK约束比较，并且在

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用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CPU参数同时降低这两个值，因为获取内存中的页要比通常情况下开销小很多。 对于特别表空间中的表和索引，可以通过设置同名的表空间的参数来覆盖这个值。 相对于seq_page_cost，减少这个值将导致系统更倾向于使用索引扫描，而增加这个值

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300及以上集群版本支持） 控制查询优化器对于local redistribute和split redistribute重分布模式数据传输的使用。此参数与enable_broadcast是对应关系。优化器可能会对local broadcast和split broadcast代价估计偏大，从而选择了local

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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StructureConstraintParams object 结构约束参数 quantiles Array of numbers 属性约束类型minimize和maximize的参数 最小值：0.0 最大值：1.0 表9 StructureConstraintParams 参数 参数类型 描述 structs

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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