SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤

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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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可能是t2，t3先join，再跟t1join，或t1，t2先join，再跟t3join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2，t3先join，则增加hint：no

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 单层圆括号()，仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 2 leading(join_table_list) leading(@block_name join_table_list) 双层

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能是t2 t3先join，再跟t1 join，或t1 t2先join，再跟t3 join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2 t3先join，则增加hint：no

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Oracle、Teradata和MySQL语法兼容性差异 GaussDB (DWS)支持Oracle、Teradata和MySQL三种兼容模式，分别兼容Oracle、Teradata和MySQL语法，不同兼容模式下的语法行为有一些差异。 数据库兼容模型可以在创建数据库时指定（由DB

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Oracle、Teradata和MySQL语法兼容性差异 GaussDB(DWS)支持Oracle、Teradata和MySQL三种兼容模式，分别兼容Oracle、Teradata和MySQL语法，不同兼容模式下的语法行为有一些差异。 数据库兼容模型可以在创建数据库时指定（由DB

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通过HINT方式在SQL语句中设置开关值。 mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT/*+ SET_VAR(rds_nlj_distinct_optimize=ON) */ DISTINCT tt1.a FROM t1 AS tt1 JOIN t1 AS tt2 JOIN t1 AS tt3

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通过HINT方式在SQL语句中设置开关值。 mysql> EXPLAIN ANALYZE SELECT/*+ SET_VAR(rds_nlj_distinct_optimize=ON) */ DISTINCT tt1.a FROM t1 AS tt1 JOIN t1 AS tt2 JOIN t1 AS tt3

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table_references ) join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT} [OUTER] JOIN table_reference

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SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（见“使用广播变量”章节），将被广播的表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（请参见使用广播变量），将小表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。 操作步骤

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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading([@queryblock] join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading([@queryblock]

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading([@queryblock] join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading([@queryblock]

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能是t2 t3先join，再跟t1 join，或t1 t2先join，再跟t3 join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2 t3先join，则增加hint：no

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user_id left join t12 on t12.user_id = t1.user_id 多表left join时建议lookup join在所有双流join后 多表left join时建议lookup join在所有双流join后，否则下游有left join LATERAL TABLE时会发生乱序。

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