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- 線下渠道數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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線后，當(dāng)性能調(diào)優(yōu)操作需要重啟集群時，操作窗口時間需向管理部門提出申請，經(jīng)批準(zhǔn)后方可執(zhí)行。 調(diào)優(yōu)流程及調(diào)優(yōu)各階段說明如下： 階段 描述 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 獲取集群各節(jié)點的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)資源使用情況，確認(rèn)這些資源是否已被充分利用，是否存在瓶頸點。 SQL調(diào)優(yōu)指南 審視業(yè)務(wù)來自：專題算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 新聞播報風(fēng)格文案（20句） 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹 算子級調(diào)優(yōu):算子級調(diào)優(yōu)介紹來自：百科
- 線下渠道數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu) 相關(guān)內(nèi)容
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陳舊往往會造成執(zhí)行計劃嚴(yán)重劣化，從而導(dǎo)致性能問題。 了解詳情 GaussDB SQL調(diào)優(yōu)關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整 影響GaussDB SQL調(diào)優(yōu)性能的關(guān)鍵CN配置參數(shù)。 了解詳情 云數(shù)據(jù)庫GaussDB 典型SQL調(diào)優(yōu)點 云數(shù)據(jù)庫GaussDB 典型SQL調(diào)優(yōu)點 SQL調(diào)優(yōu)是一個不斷分析與嘗來自：專題當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在ben來自：專題
- 線下渠道數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu) 更多內(nèi)容
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云數(shù)據(jù)庫 GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對業(yè)務(wù)的執(zhí)行效率不滿意，期望通過調(diào)優(yōu)加快業(yè)務(wù)執(zhí)行的情況下。正如“確定性能調(diào)優(yōu)范圍”小節(jié)所述，數(shù)據(jù)庫性能受影響因素多，從而性能調(diào)優(yōu)是一項復(fù)雜的工程，有些時候無法系統(tǒng)性地說明和解釋，而是依賴于DBA的經(jīng)驗判斷。盡管如此，此來自：專題![]()
當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在benchmark測試中實測性能提升了約40倍。來自：專題![]()
DevKit開發(fā)套件，快速實現(xiàn)應(yīng)用遷移與調(diào)優(yōu)，重點剖析應(yīng)用遷移與調(diào)優(yōu)思路和關(guān)鍵舉措。 內(nèi)容大綱： 1、處理器架構(gòu)漫談（處理器架構(gòu)簡介、x86處理器、鯤鵬處理器、數(shù)據(jù)流處理器）； 2、鯤鵬開發(fā)套件Web版及IDE插件版操作體驗應(yīng)用遷移； 3、性能調(diào)優(yōu)工具部署&使用實戰(zhàn)。 聽眾收益： 1來自：百科![]()
根據(jù)業(yè)務(wù)場景選擇連接方式： 使用客戶端連接實例 使用驅(qū)動連接實例 GaussDB官網(wǎng) GaussDB官網(wǎng)-性能調(diào)優(yōu) GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB官網(wǎng)-權(quán)限管理來自：專題![]()
2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。 3、掌握DWS的高可用方案。 4、掌握DWS的H CS 場景下的運維管理。 課程大綱 第1章 SQL進(jìn)階（高級） 第2章 分布式執(zhí)行 第3章 基礎(chǔ)性能調(diào)優(yōu) 第4章 集群高可用設(shè)計 第5章 數(shù)據(jù)庫高級特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)來自：百科![]()
當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在benchmark測試中實測性能提升了約40倍。來自：專題![]()
SQL語句。 GaussDB數(shù)據(jù)庫字段-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB數(shù)據(jù)庫字段-創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB來自：專題![]()
實時日志等功能。 GaussDB數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建-總體性能調(diào)優(yōu) GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 高斯數(shù)據(jù)庫構(gòu)建 快速使用GaussDB 收起來自：專題![]()
GaussDb數(shù)據(jù)庫設(shè)計 總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 GaussDB性能調(diào)優(yōu)過程需要綜合考慮多方面因素，因此，調(diào)優(yōu)人員應(yīng)對來自：專題![]()
當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在benchmark測試中實測性能提升了約40倍。來自：專題![]()
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當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負(fù)載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在ben來自：專題![]()
鯤鵬KVM虛擬化平臺性能優(yōu)化有三板斧，分別體現(xiàn)在： 1. 硬件參數(shù)調(diào)優(yōu) 確認(rèn)硬件有效性 BIOS配置 內(nèi)存刷新頻率64ms 開啟NUMA …… 2. 操作系統(tǒng)調(diào)優(yōu) 升級gcc版本 關(guān)閉透明大頁 …… 3. 虛擬化調(diào)優(yōu) 虛擬機綁核 內(nèi)存訪問不跨die、不跨片 啟用內(nèi)存大頁 …… 文中課程來自：百科![]()
攻擊響應(yīng)、多維度行為分析及機器學(xué)習(xí)、防御策略自動調(diào)優(yōu)，精確識別各種復(fù)雜DDoS攻擊，以保護您的業(yè)務(wù)連續(xù)性。 華為云 DDoS防護 提供全球化服務(wù)，以應(yīng)對DDoS攻擊挑戰(zhàn)，可提供毫秒級攻擊響應(yīng)、多維度行為分析及機器學(xué)習(xí)、防御策略自動調(diào)優(yōu)，精確識別各種復(fù)雜DDoS攻擊，以保護您的業(yè)務(wù)連續(xù)性。來自：專題![]()
支持全球化企業(yè)數(shù)據(jù)就近訪問，全球多活容災(zāi)，數(shù)據(jù)多點寫入； 2.軟硬協(xié)同： 全面支持多樣化算力，具備從算力到服務(wù)器、存儲、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫的E2E研發(fā)能力，發(fā)揮數(shù)據(jù)庫軟硬協(xié)同、性能調(diào)優(yōu)的獨特優(yōu)勢； 3.企業(yè)級分布式能力： 交易型的數(shù)據(jù)容量從M到G，再到TB，幾十TB，決定了分布式數(shù)據(jù)庫是大來自：專題![]()
詢長時間運行的SQL語句。 高斯數(shù)據(jù)庫函數(shù)-總體調(diào)優(yōu)思路 GaussDB的總體性能調(diào)優(yōu)思路為性能瓶頸點分析、關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整以及SQL調(diào)優(yōu)。在調(diào)優(yōu)過程中，通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負(fù)載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達(dá)到可接受的范圍。 高斯數(shù)據(jù)庫函數(shù)-創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB來自：專題![]()
查詢購票信息及游客信息 1、購票流水查閱，根據(jù)票類型、票價類型、銷售渠道、游客類型、線上銷售渠道等信 息查詢。 2、客流量統(tǒng)計。 3、票類銷售情況統(tǒng)計 4、今日入園人數(shù)走勢圖 5、游客類型統(tǒng)計 6、線上售票渠道統(tǒng)計 7、線下售票渠道統(tǒng)計 8、售票員情況統(tǒng)計 9、省內(nèi)客源地分析 10、省外客源地分析來自：云商店
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