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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6496KB (20 rows) 多表查询中on条件和where条件的区别 从上面各种连接语法中可见，除自然连接和交叉连接外，其他都需要有on条件（using在查询解析过程中会被转为on条件）来限制两表连接的结果。通常在查询的语句中也都会有where条件限制查询结果。这里说的on连接条件

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6496KB (20 rows) 多表查询中on条件和where条件的区别 从上面各种连接语法中可见，除自然连接和交叉连接外，其他都需要有on条件（using在查询解析过程中会被转为on条件）来限制两表连接的结果。通常在查询的语句中也都会有where条件限制查询结果。这里说的on连接条件

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流程效率 为了清晰展示企业内审批流程的使用情况及审批效率，提供流程效率板块。点击【流程效率】进入审批数据统计界面，可以查看我管理的和个人名下的已处理和待处理的数据量，平均耗时统计。 当前流程效率模块处于灰度试用阶段，加入灰度白名单的租户，可以看到该模块。（如需试用该功能，可联系企业对应运营人员开通）

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多表连接场景下DISTINCT优化 对于多表连接+DISTINCT场景，MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果，当表连接数量多或基表数据量大时，需要扫描的数据量很大，导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT，尤其多表连接下DISTINCT的查询效率，TaurusDB在执行优

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多表连接场景下DISTINCT优化 对于多表连接+DISTINCT场景，MySQL 8.0需要扫描表连接后的结果，当表连接数量多或基表数据量大时，需要扫描的数据量很大，导致执行效率很低。 为了提升DISTINCT，尤其多表连接下DISTINCT的查询效率，TaurusDB在执行优

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报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间，通过并行查询可以加速单次查询效率。 系统资源相对空闲 并行查询会使用更多的系统资源，只有当系统的CPU较多、IO负载不高、内存够大的时候，才可以充分使用并行查询来提高资源利用率和查询效率。 数据频繁查询 针对数据密集型查询，通过并行查询，可以提高查询处理执行效率，减少网络流量和计算节点的压力。

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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机负载过大导致查询低效。此外，还可能是由于执行计划比较低效，但是由于主机硬件较快使得查询效率较高。 检查重复相同查询语句的执行效率。 查询效率低的一个重要原因是查询所需信息没有缓存在内存中，这可能是由于内存资源紧张，缓存信息被其他查询处理覆盖。 重复执行相同的查询语句，如果后续执

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使用Hive CBO功能优化查询效率 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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性能效率支柱 性能效率支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍

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多表级联建模 在进行数据分析的过程中，可能会遇到需要处理分散在不同表格中的数据，通过多表级联，您可以将这些分散的数据表连接起来，构建一个综合的数据模型进行深入分析。多表级联不仅能够跨越不同的数据源，还能够整合来自多个表格的信息，从而使得分析结果更加全面。DataArts Insi

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，通过审计日志查看SQL执行记录协助定位问题原因。 解决方法一 分析慢SQL日志以及CPU使用率指标来定位效率低的查询，再优化查询效率低的语句。 查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。 查询RDS for MySQL日志，请参见查询慢SQL。

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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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性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。

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在使用join进行多表关联查询时，不管表数据量大小，join时都需要指定on条件来减少多表关联的数据量，从而减轻队列的负荷，提升查询效率。 例如，问题现象中的问题语句可以根据业务场景，在join时通过指定on条件来进行优化，这样会极大减少关联查询的结果集，提升查询效率。 select

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慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。 查询MySQL日志，请参见查看慢日志。 查看华为云 GaussDB (for MySQL)实例的CPU使用率指标，协助定位问题。 请参见通过Cloud Eye监控。 创建只读节点专门负责查询。减轻主实例负载，分担数据库压力。

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配置HBase全局二级索引提升查询效率 HBase全局二级索引介绍 创建HBase全局二级索引 查询HBase全局二级索引信息 修改HBase全局二级索引状态 批量构建HBase全局二级索引数据 检查HBase全局二级索引数据一致性 基于全局二级索引查询HBase表数据 父主题： HBase企业级能力增强

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 父主题： HBase企业级能力增强

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配置HBase本地二级索引提升查询效率 HBase本地二级索引介绍 批量加载HBase数据并生成本地二级索引 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 迁移HBase索引数据 父主题： HBase企业级能力增强

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