优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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该参数属于SUSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值：on enable_light_proxy 参数说明：设置优化器是否对简单查询在CN上优化执行，应用端和内核端字符集不匹配时，该参数不生效，建议建库时将字符集设为UTF8。

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性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取？ 如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置 MRS 集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memo

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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enable_codegen 参数说明：标识是否允许开启代码生成优化，目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性，在其他场景下建议关闭此参数。

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值，因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时，以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0，同时其他开销参数以该参数为基准设置。也可以使用其他基准，比如以毫秒计的实际执行时间。

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enable_pbe_optimization 参数说明：设置优化器是否对以PBE（Parse Bind Execute）形式执行的语句进行查询计划的优化，优化原理是使FQS选择gplan计划。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围： on：表示优化器将优化PBE语句的查询计划，在FQS下选择gplan。

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参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值，通过高斯过程回归来估计其他搜索点处

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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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查询分子优化任务 功能介绍 通过分子优化任务ID查询分子优化任务状态及结果。 URI GET /v1/{project_id}/task/optimization/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id

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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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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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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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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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