sources/{resource_id}/untag 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource_id 是 String 根、组织单元、账号或策略的唯一标识符（ID）。 最大长度：130 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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避免使用分区表，如有需要，可以使用多个独立的表代替。 分区表的缺点： DDL操作需要锁定所有分区，导致所有分区上操作都被阻塞。 当表数据量较大时，对分区表进行DDL或其他运维操作难度大风险高。 分区表使用较少，存在未知风险。 当单台 服务器 性能无法满足时，对分区表进行分拆的成本较高。

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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Oracle数据库迁移场景 表1 异构数据库兼容性风险须知 预检查项 异构数据库兼容性风险须知。 描述 检查源数据库中部分数据类型的值是否超过MySQL的表示范围，若超过MySQL的表示范围，可能会导致迁移失败。 不通过提示及处理建议 告警信息： 请确认所需迁移的表中以字符串为主键或唯一键的列不

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创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //

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创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //

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INNODB_ALTER_TABLE_PROGRESS”表来实时查看当前的DDL语句所进行的阶段，以及该阶段的进度。 功能特点 表1 INNODB_ALTER_TABLE_PROGRESS表字段详解 字段 说明 THREAD_ID 线程ID QUERY ALTER TABLE SQL语句内容

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其对Flink的队列网段放通。参考测试地址连通性分别根据MySQL和Kafka的地址测试队列连通性。若能连通，则表示跨源已经绑定成功，否则表示未成功。 登录MySQL，并使用下述命令在flink库下创建orders表。 CREATE TABLE `flink`.`orders` (

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或其他表引用普通表的外键，则无法进行分区和普通表数据的交换； GaussDB 的分区表支持外键，在两个表的外键约束一致时，则可进行分区和普通表数据的交换，GaussDB的分区表不带外键，普通表有其他表引用，如果分区表和普通表表一致，则可进行分区和普通表数据的交换。 修改分区表的分区键信息

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Array of objects 表信息，详细说明请参见表4。 表4 tables字段数据结构说明 名称 是否必选 参数类型 说明 oldName 是 String 恢复前表名。 newName 是 String 恢复后表名。 请求示例 恢复表数据到指定时间点。 POST htt

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创建源表 Kafka源表 DIS源表 JDBC源表 DWS源表 Redis源表 Hbase源表 userDefined源表 父主题： 数据定义语句DDL

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创建结果表 ClickHouse结果表 Kafka结果表 Upsert Kafka结果表 DIS结果表 JDBC结果表 DWS结果表 Redis结果表 SMN结果表 Hbase结果表 Elasticsearch结果表 OpenTSDB结果表 userDefined结果表 Print结果表

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创建维表 创建JDBC维表 创建DWS维表 创建Hbase维表 父主题： 数据定义语句DDL

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创建源表 DataGen源表 DWS源表 Hbase源表 JDBC源表 Kafka源表 MySQL CDC源表 Postgres CDC源表 Redis源表 Upsert Kafka源表 FileSystem源表 父主题： 数据定义语句DDL

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。

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创建维表 创建Redis表 创建RDS表 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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创建源表 Kafka源表 DIS源表 JDBC源表 DWS源表 Redis源表 Hbase源表 userDefined源表 父主题： 数据定义语句DDL

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创建结果表 ClickHouse结果表 Kafka结果表 Upsert Kafka结果表 DIS结果表 JDBC结果表 DWS结果表 Redis结果表 SMN结果表 Hbase结果表 Elasticsearch结果表 OpenTSDB结果表 userDefined结果表 Print结果表

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创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式： 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Hive完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。 外部

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创建Impala表 功能简介 本小节介绍了如何使用Impala SQL建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式。 自定义表结构，以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表，如果对数据的处理都由Impala完成，则应该使用内部表。在删除内部表时，元数据和数据一起被删除。

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