）。在进行性能调优的时候，应尽量避免只能选择第3种策略的查询语句。 执行语句不能下推是因为语句中含有不支持下推的函数或者不支持下推的语法。一般都可以通过等价改写规避执行计划不能下推的问题。 语句下推典型场景包含单表查询语句下推与多表查询语句下推，一些特殊场景如语句中带有with

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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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业务数据不均衡原因 业务中部分Topic的流量远大于其他Topic，会导致节点间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了分区，未指定的分区没有消息，会导致分区间的数据不均衡。 生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分

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集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚的数据量大小，根

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优化查询性能概述 性能调优是数据库应用开发和迁移过程中的关键步骤，在整个项目实施过程中占据很大的份量。通过性能调优可以提高数据库的资源利用率，降低业务成本，还可以大大降低应用系统的运行风险，提高系统稳定性，给客户带来更大的价值。 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU

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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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头上避免此类问题带来的影响。 设计合理的Key中元素的数量。 对于集合和列表类的数据结构（例如Hash，Set，List等），避免其中包含过多元素，建议单Key中的元素不要超过5000个。 建议 由于某些命令（例如HGETALL）的时间复杂度直接与Key中的元素数量相关。如果频繁

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度，设置JobManager的内存，TaskManager的数量，TaskManager的内存，每个TaskManager的slot数量，规划适当的CPU核数和内存大小。 在规划内存时，要预留一定量的内存空间作为操作系统的buffer cache，一般预留20%。 从HDFS中读

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优化迁移性能 迁移作业原理 性能调优 参考：作业分片维度 参考： CDM 性能实测数据 父主题： 数据集成

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VM中使用一个内部队列，这会消耗一定的资源。大多数场景下，使用最多5个优先级就够了。 如何确定消息大小 如何选择发往RabbitMQ的消息长度是一个常见问题。记住，每秒钟发送的消息数比消息大小更容易达到瓶颈。虽然发送大消息不是一个好的做法，但是发送多条小的消息也可能不是一个好的选择。更好的方法是生产者把

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大数据性能优化 HIVE优化 Spark性能优化 Flink性能优化 父主题： 云服务性能优化介绍

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OBS性能优化建议 OBS按照对象名的UTF-8编码范围来进行分区管理，对系统进行水平扩展与动态负载均衡。如果用户在对象命名规则上使用了顺序前缀（如时间戳或字母顺序），可能导致大量对象的请求访问集中于某个特定分区，造成访问热点。热点分区上的请求速率受限，访问时延上升。 推荐使用随

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，可能会因此线程间资源切换及抢夺等原因，导致上传/下载的性能下降，因此参数需要根据实际的文件大小和网络情况调整。 在客户端网络情况不理想的情况下，为了减少受网络波动影响导致任务失败的情况，可以适当减小上传/下载的段大小和整体的并发数量。 父主题： 最佳实践

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优化与提升 ModelArts开发支持服务 数据库开发支持服务 AI使能优化服务与提升服务 大数据优化与提升服务 应用现代化服务 物联网优化与提升服务 存储安全优化与提升服务 云存储优化与提升服务 数据仓库 优化与支持服务

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步骤6：优化导入数据的查询性能 在数据导入完成后，执行ANALYZE语句生成表统计信息。执行计划生成器会使用这些统计数据，以生成最有效的查询执行计划。 如果导入过程中，进行了大量的更新或删除行时，应运行VACUUM FULL命令，然后运行ANALYZE命令。大量的更新和删除操作，

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优化与支持服务的优势？ 经验丰富的数据仓库服务团队：华为基于在各行各业深入的合作和项目经验中，已然组建了一个拥有丰富行业数据仓库应用经验的专家团队，团队规模300+。从样例代码开发，到数据仓库性能调优指导，到服务例行维护，到全周期保障重要节假日重保。 高效便利的自研工具：集多种能

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优化顾问风险检查是否会影响 服务器 性能？ 云资源巡检，通过OpenAPI获取云资源信息，非侵入式，不影响客户服务器性能。

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一定要求的业务使用NodeJs, Python等运行时语言，如果流量比较均衡或者对最大时延不敏感，但是对平均时延敏感的业务选择Java，Go等编译型语言。 内存规格 函数Pod中分配的CPU资源与内存规格成正比，所以更大的内存规格可以获得更高的CPU资源从而提升执行性能。如果业务

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数据量少的Task在运行完成后，导致很多CPU空闲，造成CPU资源浪费。 通过如下配置项可开启自动进行数据倾斜处理功能，通过将Hash分桶后数据量很大的、且超过数据倾斜阈值的分桶拆散，变成多个task处理一个桶的数据机制，提高CPU资源利用率，提高系统性能。 未产生倾斜的数据，将采用原有方式进行分桶并运行。

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严重影响性能。 在小文件场景下，您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量（Split Size），确保不会产生过多的Task，提高性能。 当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时，设置此配置项，不会有明显的性能提升。 配置描述 要启动小文件优化，在Spark客户端的“spark-defaults

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