云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    mysql 跨数据库join 更多内容
  • 配置Doris对接Hudi数据源

    COW表为例进行演示。 登录安装了MySQL的节点,执行以下命令,连接Doris数据库。 若集群已启用Kerberos认证(安全模式),需先执行以下命令再连接Doris数据库: export LIBMYSQL_ENABLE_CLEARTEXT_PLUGIN=1 mysql -u数据库登录用户 -p -PFE查询连接端口

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  • Spark SQL join优化

    SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。 操作步骤

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  • Partition-wise Join

    Partition-wise Join Partition-wise Join是一种分区级并行的优化技术,是指在符合一定条件的情况下,将两张表之间的Join,分解为两张表中对应的两个分区之间的Join。通过并发执行、减少数据通信量等方式,提升分区表的Join查询的性能。 Partition-wise

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  • Join顺序的Hint

    Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序,包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序,不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序,内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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  • Join顺序的Hint

    Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序,包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序,不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序,内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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  • Join方式的Hint

    能是t2 t3先join,再跟t1 join,或t1 t2先join,再跟t3 join。此hint只hint最后一次joinjoin方式,对于两表连接的方法不hint。如果需要,可以单独指定,例如:任意表均不允许nestloop连接,且希望t2 t3先join,则增加hint:no

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  • Join方式的Hint

    可能是t2,t3先join,再跟t1join,或t1,t2先join,再跟t3join。此hint只hint最后一次joinjoin方式,对于两表连接的方法不hint。如果需要,可以单独指定,例如:任意表均不允许nestloop连接,且希望t2,t3先join,则增加hint:no

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  • Join顺序的Hint

    一层同时指定join顺序和内外表顺序。 1 2 3 4 5 6 leading(join_table_list1 [join_table_list2]) leading[join_table_list1 [join_table_list2]] leading[join_table_list1

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  • Join方式的Hint

    Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法,可以为Nested Loop,Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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  • FlexusRDS for MySQL数据库使用规范

    性能更强。 数据库和表的字符集统一使用UTF8字符集,避免由于字符集的转换产生乱码。 所有的表和字段都需要添加注释。使用comment从句添加表和列的备注,从设计初期维护好数据字典。 表单行长度不得超过1024字节。 谨慎使用Flexus云数据库RDS分区表,避免分区查询,否则

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  • 创建GaussDB(for MySQL)数据库

    图2 新建数据库 单击“SQL操作 > SQL查询”,打开SQL窗口,选择目标数据库,在SQL执行窗口输入如下命令创建数据库账号。 create database 数据库名; 相关API 创建数据库 查询数据库列表 查询数据库可用字符集 修改数据库备注 父主题: 数据库管理

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  • Spark开源增强特性

    Spark开源增强特性 源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库 数据仓库 等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark在源查询时,

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  • TaurusDB标准版数据库使用规范

    下性能更强。 数据库和表的字符集统一使用UTF8字符集,避免由于字符集的转换产生乱码。 所有的表和字段都需要添加注释。使用comment从句添加表和列的备注,从设计初期维护好数据字典。 表单行长度不得超过1024字节。 谨慎使用TaurusDB标准版分区表,避免分区查询,否则查

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  • TaurusDB标准版数据库使用规范

    下性能更强。 数据库和表的字符集统一使用UTF8字符集,避免由于字符集的转换产生乱码。 所有的表和字段都需要添加注释。使用comment从句添加表和列的备注,从设计初期维护好数据字典。 表单行长度不得超过1024字节。 谨慎使用TaurusDB标准版分区表,避免分区查询,否则查

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  • 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS

    用再重复创建增强型源连接。 否,执行5。RDS和DWS实例分别在两个VPC和子网下,则要分别创建增强型源连接打通网络。 登录 DLI 管理控制台,在左侧导航栏单击“源管理”,在源管理界面,单击“增强型源”,单击“创建”。 在增强型源创建界面,配置具体的源连接参数。具体参考如下。

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  • 使用HetuEngine跨源跨域访问数据源

    HetuEngine提供了统一标准SQL实现源协同分析,简化源分析操作。 图1 HetuEngine源功能示意 源关键技术和优势 计算下推:在通过HetuEngine进行源协同分析时,为了提升访问效率,HetuEngine从如下所示维度增强了计算下推的能力。 Basic Pushed

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  • Spark跨源复杂数据的SQL查询优化

    Spark源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等,这就导致了源复杂查询因传输效率低,耗时长。 当前开源Spark在源查询

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  • 创建云数据库MySQL

    用区<云数据库RDS支持在同一个可用区内或者可用区部署主备实例:主可用区和备可用区一致时,主机和备机会部署在同一个可用区;主可用区和备可用区不一致时,主机和备机会部署在不同的可用区,以提供不同可用区之间的故障转移能力和高可用性。 云数据库RDS支持在同一个可用区内或者可用区部

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  • GaussDB(for MySQL)云数据库

    GaussDB (for MySQL)云数据库数据库 GaussDB(for MySQL)是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能分布式数据库,完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储,采用计算存储分离架构,128TB的海量存储,故障秒级切换,既拥有商业数据库的高可用和性能,又具备开源低成本效益。

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  • 删除GaussDB(for MySQL)数据库

    删除GaussDB(for MySQL)数据库 操作场景 您可删除自己创建的数据库。 使用须知 数据库一旦删除,数据会丢失,请谨慎操作。 处于变更中的实例,不可进行该操作。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 在页面左上角单击,选择“数据库 > 云数据库 GaussDB(for

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  • DML

    ETE外表报错,MySQL成功。 nature join和using兼容。 SELECT GaussDB join的顺序严格按照从左往右,MySQL可能会调整顺序。 GaussDB和MySQL在natural join与using时均不允许左表或右表参与join的字段出现歧义(一

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