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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字段，数据类型必须保持一致。 多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引；在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，用来join其他表。即使双表join也要关注表索引、SQL性能情况。 对于超大表的查询，还需要遵循以下规范。 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL。 不做列运算：SELECT

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修改库名和修改表名 对于库重命名和表重命名， GaussDB (for MySQL)与社区MySQL的用法是相同的。 支持修改表名：rename table a to b; 注意，该语句是可以跨库执行的，比如：rename table da.ta to db.ta;是将ta表从da库移动到db库。

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文件。 创建表时的副本数必须至少为2，默认是3，禁止使用单副本。 没有聚合函数列的表不应该被创建为AGGREGATE表。 创建主键表时需保持主键的列唯一，不建议将所有列都设置为主键列，且主键表需设置value列。主键表不建议用于数据去重场景。 Doris建表建议 单表物化视图不能

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Kafka表开发规范 Kafka表开发规则 Kafka表开发建议 父主题： FlinkSQL Connector开发规范

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index：表示使用索引，如果只有 Using index，说明没有查询到数据表，只用索引表即完成了这个查询，这种情况为覆盖索引。如果同时出现Using where，代表使用索引来查找读取记录， 也是可以用到索引的，但是需要查询到数据表。 Using where：表示条件查询，如

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GaussDB(for MySQL)如何设置表名大小写敏感 表名大小写敏感可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定。 已创建完成的实例不支持修改表名大小写敏感。 通过管理控制台的购买实例页面设置是否区分表名大小写。详情请参见购买实例。 图1 数据库设置 通过API创建数据

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GaussDB(for MySQL)数据库权限规范 所有DDL（例如：创建表，更改表结构等）只有通过评审后，由DBA通过数据管理服务（Data Admin Service）执行，在业务低峰期操作上线。 权限需要进行细粒度控制，读写权限分开，运维和开发权限要分开。 DDL操作保留操作日志。

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Spark表数据维护规范 禁止通过Alter命令修改表关键属性信息：type/primaryKey/preCombineField/hoodie.index.type 错误示例，执行如下语句修改表关键属性： alter table dsrTable set tblproperties('type'='xx');

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ClickHouse表开发规范 ClickHouse表开发规则 ClickHouse表开发建议 父主题： FlinkSQL Connector开发规范

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7、5.6版本均可以通过在管理控制台或API创建数据库实例时指定表名是否区分大小写。 已创建的实例上修改参数 修改表名大小写不允许有重名表。 仅在备份没有延迟的情况下，修改表名大小写参数。通过查看监控指标“实时复制时延”，判断是否有备份延迟。 场景一：实例下没有只读实例（修改主实例参数

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批量写 高 低 批量读 低 高 实时入湖，表模型采用MOR表。 实时入湖一般的性能要求都在分钟内或者分钟级，结合Hudi两种表模型的对比，因此在实时入湖场景中需要选择MOR表模型。 Hudi表名以及列名采用小写字母。 多引擎读写同一张Hudi表时，为了规避引擎之间大小写的支持不同，统一采用小写字母。

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HBase数据表开发规范 HBase数据表开发规则 HBase数据表开发建议 父主题： FlinkSQL Connector开发规范

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Flink流式写Hudi表规范 Flink流式写Hudi表规则 Flink流式写Hudi表建议 父主题： Flink on Hudi开发规范

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规范 商家在参与华为云云商店时，必须始终遵守云商店商家合作管理规范，如商家未遵守相关条款或条件，华为云有权采取下架商家产品、终止与商家合作等措施，对华为云造成损失的，华为云有权要求商家赔偿所有损失。 具体的规定和政策见《云商店商家合作管理规范》。

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RENAME 重命名表名 MySQL重命名表名的语句与GaussDB(DWS)有一些差异。DSC工具迁移时会根据GaussDB(DWS)的特性进行相应适配。 工具暂不支持原表名附有DATABASE(SCHEMA)的场景。 MySQL通过RENAME TABLE语句修改表名 输入示例 1

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议使用。 建议 事实表采用日期分区表，维度表采用非分区或者大颗粒度的日期分区 是否采用分区表要根据表的总数据量、增量和使用方式来决定。从表的使用属性看事实表和维度表具有的特点： 事实表：数据总量大，增量大，数据读取多以日期做切分，读取一定时间段的数据。 维度表：总量相对小，增量小

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Hudi数据表Clean规范 Clean也是Hudi表的维护操作之一，该操作对于MOR表和COW表都需要执行。Clean操作的目的是为了清理旧版本文件（Hudi不再使用的数据文件），这不但可以节省Hudi表List过程的时间，也可以缓解存储压力。 规则 Hudi表必须执行Clean。

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Doris数据表开发规范 Doris数据表开发规则 父主题： FlinkSQL Connector开发规范

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Flink流式读Hudi表规范 Flink流式读Hudi表规则 Flink流式读Hudi表建议 父主题： Flink on Hudi开发规范

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规则 有数据持续写入的表，24小时内至少执行一次compaction。 对于MOR表，不管是流式写入还是批量写入，需要保证每天至少完成1次Compaction操作。如果长时间不做compaction，Hudi表的log将会越来越大，这必将会出现以下问题： Hudi表读取很慢，且需要很大的资源。

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