华为云用户手册
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服务功能区别 SecMaster通过采集全网安全数据(包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据),提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力,帮助您实现一体化、自动化安全运营管理,满足您的安全需求。 HSS通过在主机中安装Agent,使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险,并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务,全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台,管理主机Agent上报的安全信息。 表1 SecMaster与HSS主要功能区别 功能项 共同点 不同点 资产安全 主机资产 呈现主机资产的整体安全状态。 SecMaster:仅支持同步HSS主机资产风险信息,列表呈现各主机资产的整体安全状况。 HSS:不仅支持呈现主机的安全状况,还支持深度扫描主机中的账号、端口、进程、Web目录、软件信息和自启动任务。 网站资产 - SecMaster:支持检查和扫描网站安全状态,列表呈现各网站资产的整体安全状况。 HSS:不支持该功能。 漏洞管理 应急漏洞公告 - SecMaster:支持同步华为云安全公告信息,及时获取热点安全讯息。 HSS:不支持该功能。 主机漏洞 呈现主机漏洞扫描结果,管理主机漏洞。 SecMaster:仅支持同步HSS主机漏洞扫描结果,管理主机漏洞。 HSS:支持检测Linux漏洞、Windows漏洞、Web-CMS漏洞、应用漏洞,提供漏洞概览,包括主机漏洞检测详情、漏洞统计、漏洞类型分布、漏洞TOP5和风险服务器TOP5,帮助您实时了解主机漏洞情况。 基线检查 云服务基线 - SecMaster:针对华为云服务关键配置项,从“安全上云合规检查1.0”、“等保2.0三级要求”、“护网检查”风险类别,了解云服务风险配置的所在范围和风险配置数目。 HSS:不支持该功能。 主机基线 - SecMaster:不支持该功能。 HSS:针对主机,提供基线检查功能,包括检测复杂策略、弱口令及配置详情,包括对主机配置基线通过率、主机配置风险TOP5、主机弱口令检测、主机弱口令风险TOP5的统计。
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为什么没有看到攻击数据或者看到的攻击数据很少? 安全云脑支持检测云上资产遭受的各类攻击,并进行客观的呈现。 但是,如果您的云上资产在互联网上的暴露面非常少(所谓“暴露面”是指资产可被攻击或利用的风险点,例如,端口暴露和弱口令都可能成为风险点),那么遭受到攻击的可能性也将大大降低,所以,安全云脑可能会显示您的系统当前遭受的攻击程度较低。 如果您认为安全云脑未能真实反映系统遭受攻击的状况,欢迎您向客服反馈问题。 父主题: 产品咨询
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SDK列表 表1提供了CCM服务支持的SDK列表,您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档 Java huaweicloud-sdk-java-v3 Java SDK使用指导 Python huaweicloud-sdk-python-v3 Python SDK使用指导 Go huaweicloud-sdk-go-v3 Go SDK使用指导
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人事管理 人力资源业务没有标准的准则规范,且不同行业、不同规模、不同发展阶段的企业人力资源管理重点并不一致,很难形成统一的业务标准并找到完全适配的标准化HR系统产品。传统的人力资源管理系统的功能设计,无法快速适配到实际的现代化企业的人事管理实际场景中,并且开发流程耗时长、维护成本高、迭代敏捷度低,无法助力企业的高效运营。 使用AstroFlow可快速构建业务流程及自动化工作流程,从本质上释放HR的双手,提高工作效能,提升员工的使用体验,联合数据洞察,助力企业智慧决策,满足企业集团化、个性化管理需求。 针对企业传统的人事管理模式,AstroFlow提供了可定制化的流程管理服务,可落地应用到多样化的人事管理场景中,如企业的人员入职、离职、请假、差旅等流程审批等。 轻松入职,人员信息不遗漏 HR快速定制入职信息表单,定制信息栏目新人指南等模块功能,便于人员信息管理和查找。 流程规范电子化、协助新同事业务快速上手。 全方位自定义信息字段,由企业按需配置使用。 入转调离,无忧动态管理 组织结构灵活调整,灵活流程配置、审批节点快速设置,关键节点动态跟踪,信息安全留存。 提升协同效率,规范流程表单,可覆盖员工入、转、调、离、复全场景的人员管理。 无代码配置和调整各类人事流程,无论是审批、待办、信息收集,皆可流程化设置、自动化推送审批消息。 休假、差旅管理轻松数字化 灵活配置的工作流程,可以支撑不同行业标准和工时、排班和休假模式。 提供多场景的管理应用模板,可快速复用,覆盖企业的差旅、休假、人员管理等实际情景。
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行政管理 AstroFlow适用于中小企业的行政管理,针对企业资料管理混乱、审批流程繁琐等问题,对行政工作进行科学化、信息化管理,包括物资领用、出入凭证、车辆调配、访客登记等摆脱纸质流程。 物资领用管理 领用管理及发放记录,方便员工申请。 会议室管理 提前预约会议室,充分利用会议室资源。 公告通知 通知到位,同时方便员工查询告知。 访客管理 线上预约、线下核验,访客预约、到访、记录和存档。 车辆管理 为企业统筹车辆的安排,管理车辆状态、驾驶员状态,查看报表数据,从而合理配置资源。
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财务管理 企业的实际场景中,不同的企业所需的管理流程不同,但面对的企业财务控制难点是殊途同归的,如事前无计划、费用控制难执行、审核耗精力和结果难统计等。这些问题可以通过表单、流程和应用的个性化构建快速支撑实际的使用,合同管理、借款付款、报销发票等实现一站式管理和数据查看,从而提高财务管理效率,降低财务风险。 AstroFlow提供了一套可自行管理和定制的自动化流程引擎服务,以财务人员的办公流程为场景基础,满足企业中财物、合同、款项的管理、流动、统计的数字化需求,还可以利用已有的财务管理模板搭建出个性化、适应企业自身使用需求的财务管理系统、收付款管理系统和发票报销管理系统等。 信息化工作流程 可以选择标准化的收付款、报销、发票应用模板并根据实际需求在模板的基础上进行个性自定义(编辑、修改),做到功能随需而动,还可以根据实际场景配置对应的表单和流程,明细信息可追溯、可修正。 工作流及时管理 多终端的费用保险、合同审批、发票管理功能,实现系统定时自动提醒,为财务人员分角色生成工作台,审批流程及时推送创建对应待办流程,不再遗忘收付款,缩短财务流程处理周期。 数据报表可视化 财务模块可自定义大屏分析表盘,生成财务流水、可视化呈现、企业财务情况实时掌握,减轻了财务人员负担,大幅提高财务人员工作效率,为企业提供经营决策的支持数据。
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连接器 连接器是AstroFlow提供的调用第三方服务的集成工具。通过连接器,开发者无需关注具体代码实现,只需要选择所需的连接器和配置动作,即可在流程中快速集成其他系统。在AstroFlow中您可以使用Astro低代码平台中提供的官方连接器和自定义连接器。 官方连接器:Astro低代码平台封装了不同类型的连接器对接相应的服务,帮助您拼装能力、联接云端、打通行业,让您的应用无所不能。Astro低代码平台中提供的官方连接器,可在AstroFlow中的流程中直接使用。 自定义连接器:当官方连接器不能满足需求时,可通过自定义连接器,将第三方服务集成到AstroFlow流程中使用。自定义连接器包括从Astro低代码平台中转存的官方连接器和在AstroFlow中自定义的连接器。 图2 连接器
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Astro工作流产品功能 统一底座平台能力,为企业客户数字化转型打好坚实基础 组织管理:提供统一组织角色权限控制管理RBAC模型,权限可控,管理统一。 产品学习:打造低代码领域学习资源池,阶梯化的专家成长路径,协助用户快速上手。 资产中心:提供平台级多业务资产,供多业务场景用户开箱即用,构建快、选择多、标准化。 一站式业务门户构建,千商千面,灵活搭建企业应用中心 统一应用收口:企业可灵活搭建业务门户,为企业提供统一的、系统化应用组合收口。 自由应用组合:支持Astro低代码平台中企业搭建的应用、大屏等多场景应用组合解决方案。 个性化门户:支持客户定制个性化门户页面、实现千商千面。 流程编排全面升级,定制更高效,编排更灵活 多种触发类型:流程支持多种触发类型,可根据业务需求按需控制工作流的触发条件。 流程模板:支持流程模板灵活引用,无缝升级和回滚,实现流程高度重用。 海量官方连接器:丰富的云服务与行业连接器,快速创建、轻松配置,灵活组装。 表单构建能力升级,打造无纸化办公新体验 丰富的组件库:可视化拖拉拽&丰富表单组件库,快速可视化组件和页面搭建。 灵活打通数据:业务数据轻松打通,一键创建数据管理出口。 表单、流程独立发布:支持表单、流程独立发布,快速应对各类业务场景的客户诉求。
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步骤4:运行工作流 在自动学习的总览页面,预测分析项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集中的数据进行校验,是否存在数据异常。 请确保您的表格数据集中的数据的正确性,以及数据的有效性,有效数据不得少于100行,否则会导致数据校验失败。 若数据校验异常,请单击“实例详情”,跳转至训练作业详情页,查看训练报错日志定位处理报错问题,若仍未解决可联系华为技术工程师。 预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 您需要做的是: 待节点运行至“服务部署”时,节点状态会变为“等待输入”,请填写以下两个参数,其他参数保持默认值。 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同。 是否自动停止:默认为关闭状态。为了避免资源浪费,请打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止时间。 输入参数填写的资源为按需计费,为避免产生非必要的费用:请务必确保您的“自动停止”开关已打开。 图4 用户输入 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”请您耐心等待十分钟左右,工作流便可运行完成。 图5 继续运行
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步骤3:创建预测分析项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“自动学习”。 在“自动学习”页面,单击“预测分析”区域的“创建项目”。 图2 创建项目 在创建预测分析页面,计费模式默认“按需计费”,参考表4填写相应参数。 图3 参数填写 表4 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。 “数据集” 下拉选择步骤2已创建好的数据集(默认为下拉数据集列表中的第一个数据集)。 “标签列” 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。本案例中标签列选择attr_7。 “输出路径” 选择表3中的数据集输出位置。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,将会根据不同的规格计费。 GPU: 8*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 72 核 512GB GPU: 1*NVIDIA-V100(32GB) | CPU: 8 核 64GB CPU:2核8GB CPU:8核32GB 单击“创建项目”,预测分析项目创建成功后页面自动跳转到自动学习运行总览页面。
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步骤1:准备数据 本示例使用的数据集来自UCI的Machine Learning Repository,数据集介绍请参见Bank Maketing Data Set。数据集的基本信息可参见表1和表2,您可以从Github获取数据集并上传至OBS中。 从gitee下载ModelArts-Lab工程,并在“ModelArts-Lab”工程中的“\ModelArts-Lab-master\official_examples\Using_ModelArts_to_Create_a_Bank_Marketing_Application\data”目录下获取训练数据文件“train.csv”。 将“train.csv”文件上传至OBS,例如“test-modelarts/bank-marketing”。OBS上传文件的操作指导,请参见上传文件。 表1 数据源的具体字段及意义 字段名 含义 类型 描述 attr_1 年龄 String 表示客户的年龄。 attr_2 职业 String 表示客户所从事的职业。 attr_3 婚姻情况 String 表示客户是否结婚或已离异。 attr_4 教育情况 String 表示客户受教育的程度。 attr_5 房产情况 String 表示客户名下是否有房产。 attr_6 贷款情况 String 表示客户名下是否有贷款。 attr_7 存款情况 String 表示客户名下是否有存款。 源数据中不包含表头,本案例中定义源数据的第一列至第7列名称分别为attr_1~attr_7,其中最后一列attr_7代表预测列。 表2 数据集样本数据 attr_1 attr_2 attr_3 attr_4 attr_5 attr_6 attr_7 31 blue-collar married secondary yes no no 41 management married tertiary yes yes no 38 technician single secondary yes no no 39 technician single secondary yes no yes 39 blue-collar married secondary yes no no 39 services single unknown yes no no
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步骤3:运行工作流 项目完成创建之后,会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是: 在数据标注节点,待数据标注节点变为橘色即为“等待操作”状态,双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面,单击“继续运行”。 在弹窗中,单击“确定”,工作流会继续从数据标注节点依次运行到服务部署节点。该段时间不需要用户做任何操作。 图6 确认继续运行 当工作流运行到“服务部署”节点,状态会变为“等待输入”,需要选择填写以下两个参数,其他参数均为默认值,保持不变: 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格,不同规格的配置费用不同,价格详情请参见价格详情。 是否自动停止:为避免资源浪费,建议打开自动停止开关,根据您的实际需要,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图7 用户输入 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 图8 继续运行
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操作步骤 日志服务接入方式选择跨账号接入时,按照如下操作完成接入配置。 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中,选择“日志接入”,单击“跨账号接入-日志流映射”进行跨账号接入配置。 选择委托。 配置相关参数,请参见表1,完成后,单击“下一步:日志流映射”。 表1 委托参数配置 参数 说明 委托名称 填写委托人在IAM中创建的委托名称。委托人账号可通过创建委托将资源管理权限委托给其他华为云账号。 委托人账号名称 填写委托人账号名称,以验证委托关系。 日志流映射。 在日志流映射页面,配置接入规则,有两种方式:自动配置和手动配置。 自动配置 在日志流映射页面,单击“自动配置”。 在弹出的自动配置页面中,配置相关参数信息,完成后,单击“确定”。 表2 自动配置接入规则 参数 说明 规则名称前缀 填写规则名称前缀,自动配置将使用您配置的规则名称前缀,产生多条接入规则。 只支持输入英文、数字、中文、中划线、下划线及小数点,且不能以小数点、下划线开头或以小数点结尾。可不填写,默认规则名称前缀为rule。 从委托账号中选择您希望接入的日志组/日志流 选择希望接入的日志组/日志流,最多支持选择20条。 通过自动配置的接入规则,被委托方中的目标日志组、目标日志流名称默认同委托方中源日志组、源日志流名称保持一致,也支持手动修改。 单击“预览”,查看预览结果。 预览结果有两种: 将创建新的目标日志流:被委托方中新建的目标日志组/日志流。 接入已存在的目标日志流:被委托方中已存在的目标日志组/日志流。 预览报错情况如下: 源日志流xxx,已配置为目标日志流 目标日志流xxx,已配置为源日志流 目标日志流xxx,已存在于其它日志组 目标日志流xxx,存在于不同目标日志组 规则名称重复 源日志流xxx,已存在映射关系 日志组/日志流超过最大创建条数 当提示以上报错时,须删除日志流对应的接入规则。 预览完成后,单击“提交”。 手动配置 在日志流映射页面,单击“添加规则”。 表3 参数 说明 规则名称 默认为rule_xxx,也可根据您的需要进行自主命名。 只支持输入英文、数字、中文、中划线、下划线及小数点,且不能以小数点、下划线开头或以小数点结尾。 委托方 源日志组 委托方的日志组,在原有的日志组中进行选择。 源日志流 委托方的日志流,在原有的日志流中进行选择。 被委托方 目标日志组 被委托方的日志组,可在原有的日志组中进行选择或直接输入名称进行新建日志组。 目标日志流 被委托方的日志流,可在原有的日志流中进行选择或直接输入名称进行新建日志流。 单击“预览”,查看预览结果。 预览结果有两种: 将创建新的目标日志流:被委托方中新建的目标日志组/日志流。 接入已存在的目标日志流:被委托方中已存在的目标日志组/日志流。 预览报错情况有五种: 源日志流xxx,已配置为目标日志流。 目标日志流xxx,已配置为源日志流。 目标日志流xxx,已存在于其它日志组。 目标日志流xxx,存在于不同目标日志组。 规则名称重复。 源日志流xxx,已存在映射关系。 日志组/日志流超过最大创建条数。 当提示以上报错时,须删除日志流对应的接入规则。 预览完成后,单击“提交”,等待创建日志接入成功。 完成。 配置完成后,数据将会在1小时内完成同步,请您耐心等待。 当接入多个日志流时,单击“返回接入配置列表”可查看日志接入列表。 当接入单个日志流时,单击“返回接入配置列表”可查看日志接入列表;单击“查看日志流”可查看已接入的日志详情。
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Schema设计建议 【关注】如果该用户不具有sysadmin权限或者不是该Schema的owner,要访问Schema下的对象,需要同时给用户赋予Schema的usage权限和对象的相应权限。 【关注】如果要在Schema下创建对象,需要授予操作用户该Schema的create权限。 【关注】Schema的owner默认拥有该Schema下对象的所有权限,包括删除权限。删除权限影响较大,请谨慎使用。
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Database设计建议 【规则】在实际业务中,根据需要创建新的Database,不建议直接使用数据库实例默认的postgres数据库。 【建议】一个数据库实例内,用户自定义的Database数量推荐值为3个,不建议超过10个。用户自定义的Database数量过多会导致升级、备份等运维操作的效率降低。 【建议】为了适应全球化的需求,使数据库编码能够存储与表示绝大多数的字符,建议创建Database的时候使用UTF-8编码。 【关注】创建Database时,需要重点关注字符集编码(ENCODING)和兼容性(DBCOMPATIBILITY)两个配置项。GaussDB支持A、B、C和PG四种兼容模式,分别表示兼容O语法、MY语法、TD语法和POSTGRES语法,不同兼容模式下的语法行为存在一定差异,默认为A兼容模式。 【关注】Database的owner默认拥有该Database下所有对象的所有权限,包括删除权限。删除权限影响较大,请谨慎使用。
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Database设计建议 【规则】在实际业务中,根据需要创建新的Database,不建议直接使用集群默认的postgres数据库。 【建议】一个数据库实例内,用户自定义的Database数量推荐值为3个,不建议超过10个。用户自定义的Database数量过多会导致升级、备份等运维操作的效率降低。 【建议】为了适应全球化的需求,使数据库编码能够存储与表示绝大多数的字符,建议创建Database的时候使用UTF-8编码。 【关注】创建Database时,需要重点关注字符集编码(ENCODING)和兼容性(DBCOMPATIBILITY)两个配置项。GaussDB支持Teradata、Oracle、MySQL和PostgreSQL四种兼容模式,分别部分兼容Teradata语法、Oracle语法、MySQL语法和PostgreSQL语法,不同兼容模式下的语法行为存在一定差异,默认为MySQL兼容模式。 【关注】Database的owner默认拥有该Database下所有对象的所有权限,包括删除权限。删除权限影响较大,请谨慎使用。
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Schema设计建议 【关注】如果该用户不具有sysadmin权限或者不是该Schema的owner,要访问Schema下的对象,需要同时给用户赋予Schema的usage权限和对象的相应权限。 【关注】如果要在Schema下创建对象,需要授予操作用户该Schema的create权限。 【关注】Schema的owner默认拥有该Schema下对象的所有权限,包括删除权限。删除权限影响较大,请谨慎使用。
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plan_mode_seed 参数说明:该参数为调测参数,目前仅支持OPTIMIZE_PLAN和RANDOM_PLAN两种。其中:OPTIMIZE_PLAN表示通过动态规划算法进行代价估算的最优plan,参数值设置为0;RANDOM_PLAN表示随机生成的plan;如果设置为-1,表示用户不指定随机数的种子标识符seed值,由优化器随机生成[1, 2147483647]范围整型值的随机数,并根据随机数生成随机的执行计划;如果用户指定guc参数值为[1, 2147483647]范围的整型值,表示指定的生成随机数的种子标识符seed,优化器需要根据seed值生成随机的执行计划。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,-1~ 2147483647 默认值:0 当该参数设置为随机执行计划模式时,优化器会生成不同的随机执行计划,该执行计划可能不是最优计划。因此在随机计划模式下,会对查询性能产生影响,所以建议在升级、扩容、缩容等正常业务操作或运维过程中将该参数保持为默认值0。 当该参数不为0时,查询指定的plan hint不会生效。
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autoanalyze 参数说明:标识是否允许在生成计划的时候,对于没有统计信息的表进行统计信息自动收集。对于外表和临时表,不支持autoanalyze,如果需要收集统计信息,用户需手动执行analyze操作。如果在auto analyze某个表的过程中数据库发生异常,当数据库正常运行之后再执行语句有可能仍提示需要收集此表的统计信息。此时需要用户对该表手动执行一次analyze操作,以同步统计信息数据。该参数属于SUSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示允许自动进行统计信息收集。 off表示不允许自动进行统计信息收集。 默认值:off
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enable_sonic_optspill 参数说明:标识是否对面向列的hash表设计的Hash Join算子进行下盘文件数优化。该参数打开时,在Hash Join算子下盘文件较多的时候,下盘文件数不会显著增加。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示优化面向列的hash表设计的Hash Join算子的下盘文件数。 off表示不优化面向列的hash表设计的Hash Join算子的下盘文件数。 默认值:on
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codegen_strategy 参数说明:标识在表达式codegen化过程中所使用的代码生成优化策略。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:枚举类型 partial表示当所计算表达式中即使包含部分未被codegen化的函数时,仍可借助表达式全codegen框架调用LLVM动态编译优化策略。 pure表示当所计算表达式整体可被codegen化时,才考虑调用LLVM动态编译优化策略。 在开启代码生成优化会导致查询性能下降的场景下可以设置此参数为pure,其他场景下建议不改变此参数的默认值partial。 默认值:partial
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codegen_cost_threshold 参数说明:由于LLVM编译生成最终的可执行机器码需要一定时间,因此只有当实际执行的代价大于编译生成机器码所需要的代码和优化后的执行代价之和时,利用代码生成才有收益。codegen_cost_threshold标识代价的阈值,当执行估算代价大于该代价时,使用LLVM优化。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,0 ~ 2147483647。 默认值:10000
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router 参数说明:用于控制router功能的详细属性,仅在打开enable_router和enable_light_proxy后生效。该参数会根据表的hash分布列,计算给定的分布列在哪个DN上,设置router后将支持的sql下推到该DN上执行。如果设置错了router,可能导致数据存入错误的dn,导致不可预测的问题,需谨慎使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:字符串 该参数分为两部分,'schema_name.table_name,"distribute_keys"',其具体含义如下: schema_name.table_name:表示schema名和表名,如不显示设置schema_name,则默认为current_schema。 distribute_keys:分布表的所有分布列值,用逗号间隔开,且分布列值的顺序必须和表中分布列顺序一致。 默认值:空
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enable_sonic_hashjoin 参数说明:标识是否依据规则约束使用基于面向列的hash表设计的Hash Join算子。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示在满足约束条件时使用基于面向列的hash表设计的Hash Join算子。 off表示不使用面向列的hash表设计的Hash Join算子。 当前开关仅适用于Inner Join的场景。 在开启enable_sonic_hashjoin,查询对应的Hash Inner算子内存使用通常可获得精简。但对于代码生成技术可获得显著性能提升的场景,对应的算子查询性能可能会出现劣化。 开启enable_sonic_hashjoin,且查询达到约束条件使用基于面向列的hash表设计的Hash Join算子时,在Explain Analyze/Performance的执行计划和执行信息中,算子显示为“Sonic Hash Join”,而未达到该约束条件时,算子名称将显示为“Hash Join”,Explain详解请参见详解。 默认值:on
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session_sequence_cache 参数说明:在当前会话下,一次性交互申请的sequence数值,会话结束会自动丢弃未用完的值。用户在使用sequence大批量导入数据的时候可以通过调大该参数,提高插入速度,增加高并发性能;用户在高并发单条插入数据的时候,将该参数设置为1,减少了sequence的跳变。如对连续性有强要求,需要在创建sequence的时候指定需要的cache,该参数如果大于cache指定的值会自动失效。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,1 ~ 2147483647。 默认值:10 默认值为10是高并发场景下,兼顾单条插入和批量插入的性能会有比较好的表现。
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plan_cache_mode 参数说明:标识在prepare语句中,选择生成执行计划的策略。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:枚举类型 auto表示按照默认的方式选择custom plan或者generic plan。 force_generic_plan表示强制走generic plan(软解析)。generic plan是指对于prepare语句生成计划,该计划策略会在执行execute语句的时候把参数bind到plan中,然后执行计划。这种方案的优点是每次执行可以省去重复的优化器开销;缺点是当bind参数字段上数据存在倾斜时该计划可能不是最优的,部分bind参数场景下执行性能较差。 force_custom_plan表示强制走custom plan(硬解析)。custom plan是指对于prepare语句,在执行execute的时候,把execute语句中的参数嵌套到语句之后生成的计划。custom plan会根据execute语句中具体的参数生成计划,这种方案的优点是每次都按照具体的参数生成优选计划,执行性能比较好;缺点是每次执行前都需要重新生成计划,存在大量的重复的优化器开销。 此参数只对prepare语句生效,一般用在prepare语句中参数化字段存在比较严重的数据倾斜的场景下。 默认值:auto
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enable_extrapolation_stats 参数说明:标识对于日期类型是否允许基于历史统计信息使用推理估算的逻辑。使用该逻辑对于未及时收集统计信息的表可以增大估算准确的可能性,但也存在错误推理导致估算过大的可能性,需要对于日期类型数据定期插入的场景开启此开关。该参数属于SUSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示允许基于历史统计信息使用推理估算的逻辑。 off表示不允许基于历史统计信息使用推理估算的逻辑。 默认值:off
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query_dop 参数说明: 用户自定义的查询并行度。该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,-64-64 [1,64]:打开固定SMP功能,系统会使用固定并行度。 0:打开SMP自适应功能,系统会根据资源情况和计划特征动态选取最优并行度。 [-64,-1]:打开SMP自适应功能,并限制自适应选取的最大并行度。 在开启并行查询后,请保证系统CPU、内存、网络、I/O等资源充足,以达到最佳效果。 为了避免用户设置不合理的过大值造成性能劣化,系统会计算出该DN可用最大CPU核数,并以此来作为query_dop的上限。如果用户设置query_dop超过4并且同时超过该上限,那么系统会重置query_dop为该上限值。 默认值:1
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enable_sonic_hashagg 参数说明:标识是否依据规则约束使用基于面向列的hash表设计的Hash Agg算子。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示在满足约束条件时使用基于面向列的hash表设计的Hash Agg算子。 off表示不使用面向列的hash表设计的Hash Agg算子。 在开启enable_sonic_hashagg,且查询达到约束条件使用基于面向列的hash表设计的Hash Agg算子时,查询对应的Hash Agg算子内存使用通常可获得精简。但对于代码生成技术可获得显著性能提升的场景(enable_codegen打开后获得较大性能提升),对应的算子查询性能可能会出现劣化。 开启enable_sonic_hashagg,且查询达到约束条件使用基于面向列的hash表设计的Hash Agg算子时,在Explain Analyze/Performance的执行计划和执行信息中,算子显示为“Sonic Hash Aggregation”,而未达到该约束条件时,算子名称将显示为“Hash Aggregation”,Explain详解请参见详解。 默认值:on
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cost_param 参数说明:该参数用于控制在特定的客户场景中,使用不同的估算方法使得估算值与真实值更接近。此参数可以同时控制多种方法,与某一方法对应的位做与操作,不为0表示该方法被选择。 当cost_param & 1不为0,表示对于求不等值连接选择率时选择一种改良机制,此方法在自连接(两个相同的表之间连接)的估算中更加准确。当前版本已弃用cost_param & 1不为0时的路径,默认选择更优的估算公式。 当cost_param & 2不为0,表示求多个过滤条件(Filter)的选择率时,选择最小的作为总的选择率,而非两者乘积,此方法在过滤条件的列之间关联性较强时估算更加准确。 当cost_param & 4不为0,表示在进行stream节点估算时,选用调试模型,该模型不推荐用户使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围:整型,0~2147483647 默认值:0
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