中软国际数据治理专业服务解决方案实践

all则直接将两个结果集合并，不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多，则可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高join效率。

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all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消耗大量的时间，因此，在一些实际应用场景中，如果通过业务逻辑已确认两个集合不存在重叠，可用union all替代union以便提升性能。 join列增加非空过滤条件 若join列上的NULL值较多，则可以加上is not null过滤条件，以实现数据的提前过滤，提高join效率。

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该参数设置为true： 当子查询中数据不重复的情况下，执行关联子查询，不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下，执行关联子查询，会提示异常，必须对子查询的结果做去重处理，比如max(),min()。 该参数设置为false： 不管子查询中数据重复与否，执行关联子查询时，都需要对子查询的结果去重，比如max()

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该参数设置为true： 当子查询中数据不重复的情况下，执行关联子查询，不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下，执行关联子查询，会提示异常，必须对子查询的结果做去重处理，比如max(),min()。 该参数设置为false： 不管子查询中数据重复与否，执行关联子查询时，都需要对子查询的结果去重，比如max()

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支持多个数据字段组合。 数据去重 为了过滤掉重复数据，使用本算子。支持指定字段是否相同来判断是否是重复数据，比如指定温度字段没有变化则是重复数据，而事件时间字段每条数据取值不同。 支持指定去重超时时长，在超时后，收到的第一条数据不按去重处理，然后重新开始去重计时以及去重检查。用于

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名词解释 分布式消息服务Kafka版：分布式消息服务Kafka版是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务，适用于构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点，是分布式应用上云必不可少的重要组件。 函数工作流 F

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式

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基因容器服务对GATK 4.0官方所推荐的最佳实践流程进行封装，让您能快速基于GATK最佳实践流程完成原数据分析。该流程为Broad Institute官方推荐流程，用于全基因组测序比对、去重、碱基校正以及突变检测，关于该流程的详细描述请参见Broad Institute官方文档。 本文

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QUERY_RAW：返回所有原始数据，包括已删除和更新的不同版本。 快速去重 基于快照技术，对数据进行快速去重，提升查询性能。 数据压缩存储 HTAP实时分析默认压缩存储数据，同等条件下能够节约大量存储成本。 并行数据同步 初始全量数据同步阶段，基于数据统计信息自动分片，并行化处理提

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对于agg操作，解决倾斜的思路与join操作不同，这里是通过首先在本DN内按照group by key进行去重操作，然后再进行重分布。因为经过DN内部去重之后，从全局来看，每个值的数量都不会超过DN数，因此不会出现严重的数据倾斜问题。以如下query为例： select c1, c2, c3, c4, c5

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SQL查询最佳实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重会消

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对于agg操作，解决倾斜的思路与join操作不同，这里是通过首先在本DN内按照group by key进行去重操作，然后再进行重分布。因为经过DN内部去重之后，从全局来看，每个值的数量都不会超过DN数，因此不会出现严重的数据倾斜问题。以如下query为例： 1 select c1, c2, c3, c4,

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时感知重保应用的体验，基于用户精准呈现应用的流量路径，准确定位影响应用体验的故障节点，并给出处理建议。 数字地图通过三种通道从设备获取网络数字地图设备、应用、用户信息： 通过管理通道下发和获取设备的基础配置信息。 通过性能通道获取LLDP链路的拓扑信息、设备的实时性能数据、应用数据、用户终端数据。

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SQL查询最佳实践 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。 使用union all代替union。 union在合并两个集合时会执行去重操作，而union all则直接将两个结果集合并、不执行去重。执行去重

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式

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TABLE提供多种锁级别，但如果对数据库原理和业务理解不足，误用表锁可能触发死锁，导致集群不可用。 避免在SELECT目标列中使用子查询，可能导致计划无法下推到DN执行，影响执行性能。 考虑使用UNION ALL，少使用UNION，注意考虑去重。 UNION ALL不去重，少了排序操作，速度相对UNION更快。

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集合运算是以一定条件将表首尾相接，所以其中每一个SELECT语句返回的列数必须相同，列的类型一定要相同，列名不一定要相同。 UNION默认是去重的，UNION ALL是不去重的。 示例 输出Orders1和Orders2的并集，不包含重复记录。 1 2 insert into temp SELECT

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对于agg操作，解决倾斜的思路与join操作不同，这里是通过首先在本DN内按照group by key进行去重操作，然后再进行重分布。因为经过DN内部去重之后，从全局来看，每个值的数量都不会超过DN数，因此不会出现严重的数据倾斜问题。以如下query为例： 1 select c1, c2, c3, c4,

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数据选择：在AI开发过程中，采集的数据可能存在大量重复数据，重复数据对模型精度提升并没有太大作用，反而需要花费很多时间对其进行标注。使用数据选择进行数据预处理，对采集到的数据去重，根据相似度删除一些重复度比较高的数据。 数据增强：数据增强的目的是帮助用户增加数据量。 父主题： 数据分析与预览

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首先在本DN内按照group by key对重分布键进行去重操作，然后再进行重分布。因为经过DN内部去重之后，不同重分布键的值每个DN最多只有一个，所以从全局来看，每个重分布键值的数量都不会超过DN数，因此不会出现严重的数据倾斜问题。以如下query为例： 1 select c1

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手写模式：执行步骤4。 在“配置”区域的“基本设置”和“函数”两个页签中配置结果字段、结果显示行数、结果行数、是否去重、条件过滤、函数和数据分析等信息。 在右侧点击“查看代码”页签查看配置后生成的SQL。 数据分析的相关配置不展示在SQL中。 在“代码块”区域自定义SQL语句。 对于熟悉SQL的用户，

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