分区表动态剪枝 对于检索条件中存在带有变量的分区表查询语句，由于优化器阶段无法获取用户的绑定参数，因此优化器阶段仅能完成indexscan、bitmapindexscan、indexonlyscan等算子检索条件的解析，后续会在执行器阶段获得绑定参数后，完成分区筛选。算子包含的检

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分区表（母表） 实际对用户体现的表，用户对该表进行常规DML语句的增、删、查、改操作。通常使用在建表DDL语句显式的使用PARTITION BY语句进行定义，创建成功以后在pg_class表中新增一个entry，并且parttype列内容为'p'，表明该entry为分区表的母表。

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分区表DQL/DML 由于分区的实现完全体现在数据库内核中，用户对分区表的DQL/DML与非分区表相比，在语法上没有任何区别。 出于分区表的易用性考虑， GaussDB 支持指定分区的DQL/DML操作，指定分区可以通过PARTITION (partname)或者PARTITION FOR

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分区表静态剪枝 对于检索条件中分区键上带有常数的分区表查询语句，在优化器阶段将对indexscan、bitmap indexscan、indexonlyscan等算子中包含的检索条件作为剪枝条件，完成分区的筛选。算子包含的检索条件中需要至少包含一个分区键字段，对于含有多个分区键的分区表，包含任意分区键子集即可。

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分区表动态剪枝 对于检索条件中存在带有变量的分区表查询语句，由于优化器阶段无法获取用户的绑定参数，因此优化器阶段仅能完成indexscan、bitmapindexscan、indexonlyscan等算子检索条件的解析，后续会在执行器阶段获得绑定参数后，完成分区筛选。算子包含的检

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如果业务明确不允许对分区键所在列进行更新操作，建议关闭分区表行迁移。 例如，创建列表分区表，并开启分区表行迁移，此时可以跨分区更新分区键所在列；关闭分区表行迁移后，对分区键所在列进行跨分区更新会业务报错。 CREATE TABLE list_sales ( product_id INT4 NOT

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分区表查询优化 本小节示例对应explain_perf_mode参数值为normal。 分区剪枝 分区索引 父主题： 分区表

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如果业务明确不允许对分区键所在列进行更新操作，建议关闭分区表行迁移。 例如，创建列表分区表，并开启分区表行迁移，此时可以跨分区更新分区键所在列；关闭分区表行迁移后，对分区键所在列进行跨分区更新会业务报错。 CREATE TABLE list_sales ( product_id INT4 NOT

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(4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。 1 2 3 4

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案例：改建分区表 现象描述 如下简单SQL语句查询， 性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。 优化分析 从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk_part。修改后结果如下，性能提升近1倍。

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(4 rows) 优化分析 从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。 1 2 3 4

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k来读写Hive的表。Overview | Apache Flink 从Flink 1.11.0开始，在使用 Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来

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C存储格式。 ORC hive表清理数据模式 “导入前清空数据”设置为“是”时，呈现此参数。 选择Hive表清理数据模式。 LOAD_OVERWRITE模式：将生成一个临时数据文件目录，使用Hive的load overwrite语法将临时目录加载到Hive表中。 TRUCATE模

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HIVE优化 概述 Hive架构 Hive提供了Hadoop的SQL能力，主要参考标准的SQL，Hive进行了部分的修改，形成了自己的特有的SQL语法HQL（Hive SQL），更加适合于Hadoop的分布式体系，该SQL目前是Hadoop体系的事实标准。 Hive调优 用户输入

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径，您也可以联系管理员获取此文件。使用集群配置前需在集群配置管理中配置此参数。 linkConfig.hiveVersion 是 枚举 Hive版本： HIVE_1_X HIVE_3_X linkConfig.user 否 String 登录Manager平台的用户名，使用集群配置时不用配置

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使用Hive Hive用户权限管理 Hive客户端使用实践 快速使用Hive进行数据分析 Hive数据存储及加密配置 Hive on HBase 配置Hive读取关系型数据库数据 Hive企业级能力增强 Hive性能调优 Hive运维管理 Hive常见SQL语法说明 Hive常见问题

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MRS Hive连接ZooKeeper时报错“ConnectionLoss for hiveserver2” Hive执行insert into语句报错 增加Hive表字段超时 重启Hive服务失败 Hive分区数过多导致删除表失败 Hive执行msck repair table命令时报错

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Hive方言 简介 从Flink 1.11.0 开始，在使用Hive方言时，Flink允许用户用Hive语法来编写SQL语句。通过提供与Hive语法的兼容性，改善与Hive的互操作性，并减少用户需要在Flink和Hive之间切换来执行不同语句的情况。详情可参考：Apache Flink

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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hoodie.archive.file.cleaner.policy = KEEP_ARCHIVED_FILES_BY_DAYS; set hoodie.archive.file.cleaner.days.retained = 30; run cleanarchive on tabl

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Hive on HBase 配置跨集群互信下Hive on HBase 删除Hive on HBase表中的单行记录 父主题： 使用Hive

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