db=client["test_database"] 访问集合 collection=db.test_collection 或者采用如下方式指定： collection=db["test_collection"] 显示的创建一个集合 也可以通过 createCollection()方法显示的创建一个集合，并在创建时候指定该集合的属性。

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db=client["test_database"] 访问集合 collection=db.test_collection 或者采用如下方式指定： collection=db["test_collection"] 显示的创建一个集合 也可以通过 createCollection()方法显示的创建一个集合，并在创建时候指定该集合的属性。

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coll := db.Collection("testCollection") 显示的创建一个集合 也可以通过 CreateCollection()方法显示的创建一个集合，并在创建时候指定该集合的属性。 db:= client.Database("test") ctx, cancel

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的集合： coll := db.Collection("testCollection") 显示的创建一个集合 也可以通过 CreateCollection()方法显示的创建一个集合，并在创建时候指定该集合的属性。 db:= client.Database("test") ctx

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当获取一个MongoDatabase实例后，可以通过如下命令来得到要获取的集合： MongoCollection<Document> coll = database.getCollection("testCollection"); 显示的创建一个集合 也可以通过 createCollecti

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当获取一个MongoDatabase实例后，可以通过如下命令来得到要获取的集合： MongoCollection<Document> coll = database.getCollection("testCollection"); 显示的创建一个集合 也可以通过 createCollecti

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过SQL执行计划介绍分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 语句下推调优 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 数据倾斜调优 父主题：

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典型SQL调优点 SQL调优是一个不断分析与尝试的过程：试跑Query，判断性能是否满足要求；如果不满足要求，则通过查看执行计划分析原因并进行针对性优化；然后重新试跑和优化，直到满足性能目标。 SQL自诊断 子查询调优 统计信息调优 算子级调优 父主题： SQL调优指南

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Task的ID。 job_name character varying(128) ADO Job的任务名称。 job_state character varying(35) ADO Job的状态。 start_time timestamp with time zone JOB开始被调度的时间。

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Task的ID。 job_name character varying(128) ADO Job的任务名称。 job_state character varying(35) ADO Job的状态。 start_time timestamp with time zone JOB开始被调度的时间。

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视图描述ADO任务的评估详情信息，包含Task ID，策略信息、对象信息、评估结果以及ADO JOB名称。默认只有系统管理员权限才可以访问此系统视图。 表1 GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS字段 名称 类型 描述 task_id bigint ADO Task的ID。

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GS_ADM_ILMTASKS视图反映ADO Task的概要信息，包含Task ID，Task Owner，状态以及时间信息。默认只有系统管理员权限才可以访问此系统视图，普通用户需要授权才可以访问。 表1 GS_ADM_ILMTASKS字段 名称 类型 描述 task_id bigint ADO Task的ID。

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start_time timestamp with time zone 变成活动状态的时间。 completion_time timestamp with time zone 完成时间。 node_name name 数据来源节点的名称。 父主题： OLTP表压缩

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character varying(128) 执行具体ADO Job的任务名称，当评估结果为评估通过时，此处有值。 comments character varying(4000) 预留字段。 node_name name 数据来源节点的名称。 父主题： OLTP表压缩

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Spark作业访问MySQL数据库的方案 通过 DLI Spark作业访问MySQL数据库中的数据有如下两种方案： 方案1：在DLI中创建队列，队列计费模式为包年/包月队列或按需专属，创建增强型跨源连接，再通过跨源表读取MySQL数据库中的数据，该方案需要用户自行编写java代码或scala代码。

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