"huaweicloud_vpc" "vpcs" { count = 2 name = var.name_list[count.index] cidr = var.cidr_list[count.index] } 使用 count 创建的资源需要通过索引值进行访问，格式为：<资源类型>

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"huaweicloud_vpc" "vpcs" { count = 2 name = var.name_list[count.index] cidr = var.cidr_list[count.index] } 使用 count 创建的资源需要通过索引值进行访问，格式为：<资源类型>

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count count函数用于返回记录条数。 命令格式 count([distinct|all] <colname>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 distinct或all 否 表示在计数时是否去除重复记录，默认为all，即计算全部记录。 如果指定distinct，则只计算唯一值数量。

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count count函数用于返回记录条数。 命令格式 count([distinct|all] <colname>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 distinct或all 否 表示在计数时是否去除重复记录，默认为all，即计算全部记录。 如果指定distinct，则只计算唯一值数量。

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Count 功能介绍 根据过滤条件查询，统计数据实体/实例的总数。 入参 POST http://{Endpoint}/rdm_{appID}_app/services/dynamic/api/{entityName}/count { "params": {

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使用Hive CBO功能优化多表查询效率 操作场景 在Hive中执行多表Join时，Hive支持开启CBO（Cost Based Optimization），系统会自动根据表的统计信息，例如数据量、文件数等，选出合适计划提高多表Join的效率。Hive需要先收集表的统计信息后才能使CBO正确的优化。

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4. count计算方式： 相同ngram的weight进行累加； 当前ngram-count输出表与历史ngram-count输出表相同ngram和words的count进行累加； 多列共用一列weight，如ngram相同，则对应相同weight累加作为最终count； 5.

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多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。 外连接：左外连接（LEFT

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多表连接查询 连接类型介绍 通过SQL完成各种复杂的查询，多表之间的连接是必不可少的。连接分为：内连接和外连接两大类，每大类中还可进行细分。 内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。 外连接：左外连接（LEFT

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多表级联建模 在数据分析时，当需要分析的数据存储在不同的表，您可以通过数据关联，把多个表连接起来，形成模型进行数据分析。 DataArts Insight支持左外连接、内连接、右外连接、全连接的连接方式。 本节操作介绍多表关联的操作步骤。 关联关系 左外连接：是以左表为基础，根据

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实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。个别情况下，MySQL会选择优化不足的索引。在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MySQL忽略索引。 key_len 使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。

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为达到较好性能，可以利用如下手段对查询进行优化： 减少无效的计算，去除SQL中不用的字段，避免用SELECT *，简化SQL。 去除无用的列，若结果使用到全部列，则相对行存无法达到优化效果。 字段类型的定义，尽量用原始定义的数据类型，原始的数据类型处理时内核有优化，比如时间类型不要定义成Str

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关联查询 多表关联嵌套深度必须小于8。 关联嵌套过深，容易产生慢sql，应从业务层考虑优化。 表关联查询必须明确指定各表的连接条件（ON），以避免产生笛卡尔积。 例如在MySQL中，JOIN与CROSS JOIN和INNER JOIN等价，但是在SQL标准中，JOIN仅与INNER

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count函数如何进行聚合 使用count函数进行聚合的正确用法如下： SELECT http_method, count(http_method) FROM apigateway WHERE service_id = 'ecs' Group BY http_method

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下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下： 图1 并行查询示意图 前提条件 云数据库 GaussDB (for MySQL)的引擎版本为MySQL

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三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选

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排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法 使用云数据库 RDS for MySQL时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、连接缓慢、删除出现报错等，从而影响业务正常运行。 2021.11.25 00:00开始，DAS的部分免费功能

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排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法 使用云数据库 RDS for MySQL时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、连接缓慢、删除出现报错等，从而影响业务正常运行。 2021.11.25 00:00开始，DAS的部分免费功能

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Hive性能调优 建立Hive表分区提升查询效率 Hive Join数据优化 Hive Group By语句优化 Hive ORC数据存储优化 Hive SQL逻辑优化 使用Hive CBO功能优化多表查询效率 父主题： 使用Hive

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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