本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：row_number()over(p)-rn=1性能瓶颈发现和改写套路》，作者：Zawami。1、改写场景本套路应用于子查询中含有row_number()over(partitionbyorderby)rn，并仅把rn列用于分类排序后筛选最大值的场景。2、性能分析GaussDB中SQL语句的执行很多时候是流式的，即对每一条数据进行流水加工，各层算子同时在执行，缩短执行耗时。但是在一些场景下，需要先取得前一个算子的全部结果集，然后才能够进行下一步的加工；窗口函数就是其中的一种。观察执行计划可以看到，SQL会在计算得到rn列后，再同本层查询其

　　为保障养殖场生物安全，避免疫病传播，学生出入养殖场受时间和地域的限制，生产实习多以参观为主，通过畜牧企业技术人员的讲解，学生被动了解生产过程。为了解决畜牧养殖实训难的问题，借助VR技术开展畜牧养殖虚拟仿真实验教学，给师生提供大量畜牧养殖教学素材和技能训练。　　养殖场建设VR仿真教学作为一种前沿的教学方式，突破传统实践教学对“时空”的限制，无论是学生还是教师，都可以自由、无顾虑地随时随地上网进入虚拟实验室，操作仪器，进行各种实验，有助于提高实验教学质量，为畜牧养殖业培训带来了前所未有的机遇。　　通过养殖场建设VR仿真教学，学员可以身临其境地参观和体验养殖场的各个环节，包括场地规划、设施建设、

对于烟草行业而言，加快数字化转型是建设现代化烟草经济体系、实现高质量发展的重要支撑。但新技术的普及与应用，在给烟草行业带来便利、创造价值的同时，也使行业面临的数据安全威胁与日俱增。在数据安全监管合规持续升级的大背景下，持续加强数据安全管理和个人信息保护已成为基础工作内容，《烟草行业数据安全管理办法（试行）》、《关于组织开展行业数据安全专项检查的通知》、《关于加强烟草行业数据安全和共享共作的意见》均对此明确要求。某烟草公司负责当地卷烟市场管理、卷烟经营，专卖管理，稽查等工作，建设有决策管理系统，专卖管理系统，营销系统，网格平台，OA系统等核心业务系统。与绝大多数烟草公司一样，该烟草公司网络安全建

指标、日志、链路是服务可观测性的三大支柱，在服务稳定性保障中，通常指标侧重于发现故障和问题，日志和链路分析侧重于定位和分析问题，其中日志实际上是串联这三大维度的一个良好桥梁。但日志分析往往面临成本和效果之间的权衡问题，没有完美的方案只有适合的方案，本文将结合实战经验，介绍一种日志分析的实现，分析如何在稳定性保障中用好日志这个维度，以及日志如何与指标、链路相互配合形成故障定位的最佳实践。日志分析难点1）规范问题：服务模块的语言和框架各异，日志格式不规范，分析困难；2）管理问题：微服务模块众多，日志收集和管理困难；3）成本问题：日志的保存和计算分析需要消耗大量的资源，主要是存储计算资源，使用成本高

随着新一代信息化、数字化技术的应用，众多领域通过科技革命和产业革命实现了深度化的数字改造，进入到以数据为核心驱动力的，全新的数据处理时代，并通过业务系统、商业智能BI等数字化技术和应用实现了数据价值，从数字经济中获得了发展。2020年，数据地位提升为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，被誉为数字经济时代的石油。毫无疑问，数据已经在事实上成为了企业的重要资产，需要一套新的管理体系，以便通过业务信息系统或商业智能BI等方式实现数据价值，这时，元数据管理出现在企业面前。什么是元数据元数据用通俗的话来说就是指企业为了更好的管理业务数据、管理数据、市场数据、用户数据等相关数据资产，获取信息知

数据仓库，是越来越流行的数据解决方案。传统烟囱式的数据开发模式，显然不能满足日益增长的数据需求，而作为大数据量化方案、解决大数据问题、发掘数据价值的大数据仓库被很多公司采纳使用。想要建设好数据仓库，就要了解数据仓库模型设计及其原理、怎样处理数据仓库建设的需求分析？又如何处理基础数据元和维度表、事实表？下面就来简单谈谈数据仓库。一、什么是数据仓库？数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策、商业营销、运营分析。数据仓库实际上是一种数据存储，它将各种异构数据源中的数据集成在一起，并保持其语义一致，为企业决策提供支持。1.面向主题。在较高层次对数据综合

前文已经简单介绍了什么是数据仓库，数据仓库事实表、维表等相关概念。在了解这些概念之后，我们要建设符合企业要求，能支持业务使用、运营分析的数据仓库。然而在对数据建模之前，我们要对整个业务系统有深刻的理解，只有深度理解了公司内的业务，在数仓建设过程中才会抽象出公共维度的事实宽表，减少数据重复建模、提升数据质量。一、维度建模方法论数据仓库建模方法论有多种：分别是维度建模、范式建模、DataVault模型、Anchor模型。而在企业中最流行，最常用的数仓建模方式便是维度建模。1、维度模型按数据组织建模类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。前文中已经介绍了相关概念，这里不再做过多赘述。1.1、星型

兰石重型装备股份有限公司兰石重型装备股份有限公司（以下简称“兰石重装”）成立于2001年，经营范围为炼油、化工、核电等能源领域所需的装备的设计、制造、安装、成套与服务；工程项目建设与服务；机械加工；检修修理。兰石重装2023年成功入选国企改革“科改示范企业”。兰石重装是老牌国企兰石集团旗下的子公司，每年销售额占据兰石集团总销售额约70%。项目背景① 快速发展的业务与管理制度的不匹配，销售管理缺乏系统化、规范化，难以有效跟踪；② 业务流程断点，线上少，线下多，全靠人为记录与跟进；③ 制造行业交货期长，客户协同低效；④ 缺乏统一口径跟进，从客户、商机、投标、合同到回款等一系列动作无法形成有效链路闭

漏洞扫描服务（VulnerabilityScanService）集Web漏洞扫描、操作系统漏洞扫描、资产内容合规检测、配置基线扫描、弱密码检测五大核心功能，自动发现网站或服务器在网络中的安全风险，为云上业务提供多维度的安全检测服务，满足合规要求，让安全弱点无所遁形1、扫描全面涵盖多种类型资产扫描，支持云内外网站和主机扫描，支持内网扫描、智能关联各资产之间的联系，自动发现资产指纹信息，避免扫描盲区。。2、高效精准采用web2.0智能爬虫技术，内部验证机制不断自测和优化，提高检测准确率，时刻关注业界紧急CVE爆发漏洞情况，自动扫描，最快速了解资产安全风险。3、报告全面清晰简洁的扫描报告，多角度分析

一、引言随着大数据技术的不断发展，从IT时代到DT时代，再到AI时代，埋点技术也在不断升级和改进。从Hadoop技术体系到如今的AI技术体系，埋点的应用场景和价值不断扩大和提升。在AI时代，埋点的重要性更加突显，因为AI技术的发展离不开大量的数据支持，而埋点正是收集和存储数据的关键。埋点的价值在于能够收集数据、存储数据和分析数据，为数据分析和决策提供有力支持。在技术升级的同时，埋点的应用也越来越广泛。从营销分析、产品优化、运营管理到用户画像等多个领域，埋点都有着重要的应用。而在这些应用中，埋点的作用也逐渐从简单的数据收集转变为更加智能化和个性化的服务。通过埋点收集的数据，企业可以更好地了解用户