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在长三角区域核心数据节点——中国电信杭州大数据中心项目正式开工建设。项目建成后，将为中国电信领先大数据领域奠定坚实基础，同时进一步推进长三角协同发展，加快推动浙江数字产业化。

作为全球领先的ICT基础设施提供商，华为助力甘肃庆阳推进“东数西算”战略落地，目前已完成庆阳政务云平台建设，有力推动了全市信息系统和数据集约化建设。据悉，华为目前已完成50多个委办局、110多个业务系统及应用迁移上云，资源利用率提升60%，业务上线周期缩短90%，在降低成本的同时，还大幅度提升了安全保障能力。

除了华为之外，在“东数西算”工程全面启动后，中兴通讯充分发挥其自身端到端ICT解决方案上的优势，继续聚焦为各行业提供ICT基础能力，围绕芯片、算法和架构等通信领域的底层基础技术，建设极致性能体验的新型信息基础设施，提供相关产品构筑算力网络的基础平台。

这个命令的结果是为statement选中的计划的文本描述，可能还标注了执行统计信息。第 14.1 节描述了所提供的信息。

注解

为了允许PostgreSQL查询计划器在优化查询时能做出合理的知情决策，查询中用到的所有表的pg_statistic数据应该能保持为最新。通常这个工作会由autovacuum daemon负责自动完成。但是如果一个表最近在内容上有大量的改变，我们可能需要做一次手动的ANALYZE而不是等待 autovacuum 捕捉这些改变。

为了执行计划中每个结点的运行时间开销，当前的In order to measure the run-time cost of each node in the execution plan, the current implementation of EXPLAIN ANALYZE实现为查询执行增加了 profiling overhead 。这样，在一个查询上运行EXPLAIN ANALYZE有时候比正常执行该查询要慢很多。开销的量取决于该查询的性质，以及使用的平台。最坏的情况会发生在那些自身执行时间很短的结点上，以及在那些具有相对较慢的有关时间的操作系统调用的机器上。

例子

有一个具有单个integer列和 10000 行的表，要显示在其上的一个简单查询的计划：

EXPLAIN SELECT * FROM foo;

                       QUERY PLAN

---------------------------------------------------------

 Seq Scan on foo  (cost=0.00..155.00 rows=10000 width=4)

(1 row)

这里有同样一个查询的 JSON 输出格式：

EXPLAIN (FORMAT JSON) SELECT * FROM foo;

           QUERY PLAN

--------------------------------

 [                             +

   {                           +

     "Plan": {                 +

       "Node Type": "Seq Scan",+

       "Relation Name": "foo", +

       "Alias": "foo",         +

       "Startup Cost": 0.00,   +

       "Total Cost": 155.00,   +

       "Plan Rows": 10000,     +

       "Plan Width": 4         +

     }                         +

   }                           +

 ]

(1 row)

如果有一个索引，并且我们使用了一个带有可索引WHERE条件的查询，EXPLAIN可能会显示一个不同的计划：

EXPLAIN SELECT * FROM foo WHERE i = 4;

                         QUERY PLAN

--------------------------------------------------------------

 Index Scan using fi on foo  (cost=0.00..5.98 rows=1 width=4)

   Index Cond: (i = 4)

(2 rows)

这里是同一查询的 YAML 格式：

EXPLAIN (FORMAT YAML) SELECT * FROM foo WHERE i='4';

          QUERY PLAN

-------------------------------

 - Plan:                      +

     Node Type: "Index Scan"  +

     Scan Direction: "Forward"+

     Index Name: "fi"         +

     Relation Name: "foo"     +

     Alias: "foo"             +

     Startup Cost: 0.00       +

     Total Cost: 5.98         +

     Plan Rows: 1             +

     Plan Width: 4            +

     Index Cond: "(i = 4)"

(1 row)

XML 格式我们留给读者做练习。

这里是去掉了代价估计的同样一个计划：

EXPLAIN (COSTS FALSE) SELECT * FROM foo WHERE i = 4;

        QUERY PLAN

----------------------------

 Index Scan using fi on foo

   Index Cond: (i = 4)

(2 rows)

这里是一个使用聚集函数的查询的查询计划例子：

EXPLAIN SELECT sum(i) FROM foo WHERE i < 10;

                             QUERY PLAN

---------------------------------------------------------------------

 Aggregate  (cost=23.93..23.93 rows=1 width=4)

   ->  Index Scan using fi on foo  (cost=0.00..23.92 rows=6 width=4)

         Index Cond: (i < 10)

(3 rows)

这里是一个使用EXPLAIN EXECUTE显示预备查询的执行计划的例子：

PREPARE query(int, int) AS SELECT sum(bar) FROM test

    WHERE id > $1 AND id < $2

    GROUP BY foo;

EXPLAIN ANALYZE EXECUTE query(100, 200);

                                                       QUERY PLAN                                                       

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 HashAggregate  (cost=9.54..9.54 rows=1 width=8) (actual time=0.156..0.161 rows=11 loops=1)

   Group Key: foo

   ->  Index Scan using test_pkey on test  (cost=0.29..9.29 rows=50 width=8) (actual time=0.039..0.091 rows=99 loops=1)

         Index Cond: ((id > $1) AND (id < $2))

 Planning time: 0.197 ms

 Execution time: 0.225 ms

(6 rows)

当然，这里显示的有关数字取决于表涉及到的实际内容。还要注意这些数字甚至选中的查询策略，可能在PostgreSQL的不同版本之间变化，因为计划器可能被改进。此外，ANALYZE命令使用随机采样来估计数据统计。因此，在一次新的ANALYZE运行之后，代价估计可能会改变，即便是表中数据的实际分布没有改变也是如此。

同时与各级政府主管部门、电信运营商、云数据中心建设运营方等产业链合作伙伴通力合作，一起发挥在绿色节能、算力调度、生态建设等方面的作用。

比如在算力调度方面，中兴通讯可提供业界领先的云网解决方案。公司将围绕芯片、算法和架构等通信领域的底层基础技术，建设极致性能体验的新型信息基础设施，提供相关产品构筑算力网络的基础平台。

在生态建设方面，中兴通讯深入行业场景，基于连接和算力的两大核心能力，通过智能平台和数据中台等，为行业赋能；携手合作伙伴，广泛进行工业、交通、能源、金融、教育、医疗、商业等数字化场景探索，共建基于一体化算力网络的应用和生态。

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