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配置代码检查任务高级选项 当前“亚太-新加坡”、“土耳其-伊斯坦布尔”和“中东-利雅得”局点不支持该功能。 配置新问题起始时间 在每个任务的基础上可以设置新问题起始时间。起始时间设置之后要重新扫描，问题的发现时间大于设置时间将被划分为新问题。如果没有设置起始时间，连续两次的检查结果对比
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间
Hive分区修剪的谓词下推增强 操作场景 分区裁剪是一种优化技术，它通过在执行查询时仅扫描满足查询条件的分区，而不是扫描整个表的所有分区，来减少数据扫描量，从而提高查询性能。 在旧版本中，对Hive表的分区修剪的过滤条件（即谓词）下推，只支持列名与整数或者字符串的比较表达式的下推，
数据分区查找优化 分区表对数据查找方面的帮助主要体现在对分区键进行谓词查询场景，例如一张以月份Month作为分区键的表，如图1所示。 如果以普通表的方式设计表结构则需要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，影响计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，影响计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间
列存小CU多导致的性能慢问题 实际业务场景中，用户会大量使用列存表，但是列存表使用不当会造严重的性能问题，最常见的就是列存小CU过多导致的性能慢问题。 问题现象 系统I/O长期飙升过高，查询偶发性变慢。 查看偶发慢业务慢时的执行计划信息，慢在cstore scan，且扫描数据量不大但扫描
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围
案例：改建分区表 逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能 在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的扫描范围
Spring Cloud Huawei历史版本及版本修复问题 spring-cloud-huawei版本 主要修复问题 1.11.6-2023.0.x snakeyaml、jackson、guava版本安全漏洞。
Spring Cloud Huawei历史版本及版本修复问题 spring-cloud-huawei版本 主要修复问题 1.11.6-2023.0.x snakeyaml、jackson、guava版本安全漏洞。
执行代码检查任务时提示：CC.00070400.500 问题现象 执行代码检查任务时提示，入库告警超30W限制。 可能原因 利用当前规则集扫描，显示问题较多。 处理建议 检查结果中展现了TOP10问题规则名称及其数量。您可根据任务的具体情况去除问题数较多的规则，使总问题数量降至30W
Max/Min 场景描述 当对分区表使用min/max函数时，通常SQL引擎的实现方式是先通过Partition Iterator + PartitionScan对分区表做全量扫描然后进行Sort + Limit操作。如果分区是索引扫描，可以先对每个分区进行Limit操作，求出min
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching
分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching
