COST01-02 规划IT治理体系，提高管理效率 风险等级 高 关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张，不断建立子公司、分公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题：

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题： HBase企业级能力增强

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题： HBase企业级能力增强

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CodeArts Snap在UT用例编写方面效率提升 CodeArts Snap UT生成案例 - 快速生成UT用例

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功能介绍 云数据库 GaussDB (for MySQL)支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能

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进行分区剪枝（只扫描对应少量分区）来极大提升IO效率，不走分区剪枝常见的情况有： 未设计成分区表。 设计了分区没使用分区键做过滤条件。 分区键做过滤条件时，对列值有函数转换。 触发因素：未合理使用分区表和分区剪枝功能，导致扫描效率低。 处理方式： 对按照时间特征存储和访问的大表设计成分区表。

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集群性能 锁等待检测 执行SQL时出现表死锁，提示LOCK_WAIT_TIMEOUT锁等待超时 执行SQL时报错：abort transaction due to concurrent update 磁盘使用率高&集群只读处理方案 SQL执行很慢，性能低，有时长时间运行未结束 数

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署的园区网络存在越来越多的挑战。 网络建设初期投资大。 部署效率低，影响业务开通速度。 网络管理复杂，运维成本高，且效率低。 网络开放性差。 客户需要一个能够快速部署、简单好用，且具备以下特性的网络方案。 效率高，成本低。 站点快速开通，业务快速上线和灵活调整。 利用大数据和人工智能来支撑商业决策。

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应用程序和应用程序框架问题。 JDBC业务功能问题。 数据库配置问题。 JDBC问题在具体业务中的表现主要分为以下三个方面： 执行报错，JDBC抛出异常。 执行效率低，耗时异常。 特性不支持，JDBC未实现的JDK接口。 JDBC问题具体分类可参见表1。 表1 JDBC问题分类 问题分类 问题原因 建立数据库连接失败

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方案概述 应用场景 客户的痛点： 仓库实物与账数不相符、仓库库存高 备料出库难 交付指标统计困难 工艺管控困难 工序记录可信度低 工序或工段之间在制品高 质量异常频发 通过本方案实现的业务效果： 本方案介绍如何通过赛瀚德工业云生产协同方案来实现人、机、物等数据的互联互通，为企业的

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SQL GaussDB数据库 兼容绝大多数MySQL语法，但存在部分差异。本章节介绍GaussDB数据库当前支持的MySQL语法。 部分关键字在MySQL可以做标识符但M-Compatibility不可以或存在限制，如表1所示。 表1 限制做标识符列表 关键字类型 关键字 约束 保留（可以是类型或函数）

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SQL GaussDB数据库兼容绝大多数MySQL语法，但存在部分差异。 本章节介绍GaussDB数据库当前支持的MySQL语法。 DDL DML DCL 父主题： MySQL兼容性B模式

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SQL 慢SQL 全量SQL洞察 SQL诊断 父主题： DBA智能运维

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SQL 慢SQL 全量SQL洞察 SQL诊断 SQL限流 父主题： DBA智能运维（旧版）

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SQL SQL兼容性概述 关键字 标识符 DDL DML DCL 其他语句 用户与权限 系统表和系统视图 父主题： MySQL兼容性M-Compatibility模式

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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PostgreSQL慢日志 操作场景 慢查询日志用来记录执行时间超过当前慢日志阈值“log_min_duration_statement”（默认为1秒）的语句，您可以通过慢查询日志的日志明细、统计分析情况，查找出执行效率低的语句，进行优化。RDS for PostgreSQL支持以下执行语句类型：

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INSERT操作规范 规则3.3 INSERT多VALUES批插场景使用COPY替代 违反规范的影响： 多VALUES解析耗时、耗资源，入库效率低。 方案建议： 前端使用COPY类接口（如JDBC的CopyManger等）代替INSERT VALUES。 建议3.4 禁止针对普通列存表进行实时INSERT操作

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