本实践将演示从OBS加载样例数据集到 GaussDB (DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集，已将数据集上传到了OBS桶的tpch文件夹

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本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集，已将数据集上传到了OBS桶的tpch文件夹

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broadcast和redistribute。 no表示hint的stream方式不使用。 table_list为进行stream操作的单表或多表，多个表之间使用空格分隔。例如：broadcast(t1)，broadcast(t1 t2)。 示例 CREATE TABLE stream_t1(a

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引过度依赖。 规则2：创建索引后需要等待索引构建完成后才能使用索引字段进行查询。 规则3：避免对索引字段频繁更新。 规则4：不建议重复值过多表列建立索引，比如表有一亿条数据，某一列的数据都是一样的或者少数几种，这种情况不建议在该列建索引列。 规则5：counter列不能进行索引。

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设置建议：设置为默认值。 不建议打开的场景： 在多表和多库的场景下，wdr snapshot会在每个库串行记录快照，记录快照时间会很长，不建议打开。 在多表的场景下，由于内部的一些表的性能问题，pg_stat_all_tables在多表的场景下，查询很慢，这时做wdr snapshot就会很慢，所以不建议打开。

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no表示hint的stream方式不使用，当指定AGG分布列的hint时指定no关键字无效。 table_list为进行stream操作的单表或多表join结果集，见参数说明。 当指定分布列的hint时，*为固定写法，不支持指定表名。 columns 指定group by子句中的一个或者多个列，没有group

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hint里。 node_name不支持通过gs_guc进行修改。 node_name仅支持简单查询语句，不支持带union，union all子查询，多表关联等复杂查询语句。 支持普通用户执行。 不支持与行级访问控制同时使用，同时使用会报错。 设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hin

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expression contains ambiguous column references. (state=42000,code=10249) 多表关联的过滤条件中，不支持按not in或in的子查询过滤 举例如下： select p_brand, p_type, p_size,

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expression contains ambiguous column references. (state=42000,code=10249) 多表关联的过滤条件中，不支持按not in或in的子查询过滤 举例如下： select p_brand, p_type, p_size,

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数据资源分类展现，数据资源搜索； 消费方申请Web服务或DB类型资源； 业务实体汇总； 数据库资源预览； 支持以web服务和表格下载的方式提供数据； 支持单表、多表、结果集数据服务发布（发布RESTful服务）； 资源申请信息维护； 已申请记录列表展示。 图2 数据服务使用1 图3 数据服务使用2 数据资源订阅

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node_name不支持通过gs_guc进行修改。 node_name仅支持简单查询语句，不支持带union，union all, 子查询，多表关联等复杂查询语句。 支持普通用户执行。 不支持与行级访问控制同时使用，同时使用会报错。 设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hin

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相关的分区进行扫描的技术。分区剪枝通常可以将查询性能提高若干数量级。 智能化分区联接：通过使用一种称为智能化分区联接的技术，分区还可以改善多表联接的性能。当将两个表联接在一起，并且至少其中一个表使用联接键进行分区时，可以应用智能化分区联接。智能化分区联接将一个大型联接分为多个较小

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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STTIME ) ) ; 执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化分析 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 建议在语句

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hint里。 node_name不支持通过gs_guc进行修改。 node_name仅支持简单查询语句，不支持带union，union all子查询，多表关联等复杂查询语句。 支持普通用户执行。 不支持与行级访问控制同时使用，同时使用会报错。 设置不在白名单中的参数，参数取值不合法，或hin

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*方式。 规则4：SELECT语句要列出具体字段名，对比较大的表以及查询的字段比较多，需要添加LIMIT语句进行限制反馈的条数。 规则5：涉及到多表连接的SQL语句中，要为每个表指定别名。 示例： SELECT A.COLUMN1, B.COLUMN1 FROM T_TABLE1 A,

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STTIME ) ) ; 执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化后 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 建议在语句

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优化数据倾斜场景下的Spark SQL性能 配置场景 在Spark SQL多表Join的场景下，会存在关联键严重倾斜的情况，导致Hash分桶后，部分桶中的数据远高于其它分桶。最终导致部分Task过重，跑得很慢；其它Task过轻，跑得很快。一方面，数据量大Task运行慢，使得计算性

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SELECT (item).name FROM on_hand WHERE (item).price > 9.99; 或者还需要使用表名（例如在一个多表查询中）： 1 SELECT (on_hand.item).name FROM on_hand WHERE (on_hand.item).price

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转换为向量化执行计划执行。 行存表转换为向量化执行引擎执行不是对所有的查询场景都适用。参考向量化引擎的优势，如果查询语句中包含表达式计算、多表join、聚集等操作时，通过转换为向量化执行能够获得性能提升。从原理上分析，行存表转换为向量化执行，会产生转换的开销，导致性能下降。而上述

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统会自动被划分为对应的规则类型（表级、字段级、跨字段级和多表多字段），模板类型显示为自定义模板。新建质量/对账作业应用自定义模板与其他内置模板选择方式相同，规则类型选择为“表级规则”、“字段级规则”、“跨字段级规则”或“多表多字段规则”后即可选择自定义模板，支持进行异常数据输出，不支持质量评分。

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