JOIN：尽可能生成基于join的gather路径，在能下推的join子计划上面（join下面不包含重分布节点）添加gather路径，剩余计划在CN上执行。对于需要重分布节点的join计划则生成不出这种基于join的gather路径，会回退生成基于基表的gather路径。 在指定Hint(JOIN)后

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no表示hint的scan方式不使用。 table表示hint指定的表，只能指定一个表，如果表存在别名应优先使用别名进行hint。 index表示使用indexscan或indexonlyscan的hint时，指定的索引名称，当前只能指定一个。 对于indexscan或indexonlysc

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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， GaussDB (for MySQL)在执行优化器中加入了剪枝功能，可以去除不必要的扫描分支，提升查询性能。

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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中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site

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10; 注意事项 Join数据倾斜问题。执行任务的时候，任务进度长时间维持在99%，这种现象叫数据倾斜。 数据倾斜是经常存在的，因为有少量的Reduce任务分配到的数据量和其他Reduce差异过大，导致大部分Reduce都已完成任务，但少量Reduce任务还没完成的情况。 解决数据倾斜的问题，可通过设置“set

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SQL中进行Join操作时，可以按照以下步骤进行优化。为了方便说明，设表A和表B，且A、B表都有个名为name的列。对A、B表进行join操作。 估计表的大小。 根据每次加载数据的大小，来估计表大小。 也可以在Hive的数据库存储路径下直接查看表的大小。首先在Spark的配置文件“hive-site

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为AstroZero标准页面中表格的数据增加链接 期望实现效果 在标准页面中，支持为表格中的数据增加超链接，来提升用户体验和数据交互的便捷性。例如，在表格的webName列中，将鼠标移动至WEB A上在页面的左下角可查看到对应的链接地址，单击会跳转到对应的页面。 图1 实现效果 功能实现方法

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mysql的部署 mysql服务安装： 上传mysql安装包 表1 上传mysql安装包 安装 服务器 gx01节点 程序名称 Mysql 上传路径 /opt 程序安装路径 /usr/local/mysql 安装步骤 进入/opt/(上传安装包路径) 命令行界面输入： cd /opt/

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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要查看监控的集群。在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”。选择“监控 > 节点监控 > 磁盘”，查看磁盘使用率。 各个数据磁盘的利用率，会有不均衡的现象。正常情况下，利用率最高和利用率最低的磁盘空间相差不大，如果磁盘利用率相差超过了5%就要注意是不是有资源倾斜的情况。 连

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SMP场景下的Full Partition-wise Join SMP场景下的Partition-wise Join计划是基于代价选择的，在路径生成的过程中，会对比Partition-wise Join和非Partition-wise Join路径的估算代价，选择代价较低的路径。其开

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SMP场景下的Partial Partition-wise Join Partial Partition-wise Join是指相互Join的两张表中有一张表是分区表，另一张表可以为任意类型，在任意类型的这张表的上层需要增加一个Stream Redistribute算子，将数据分

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skewstddev numeric(1000,0) 表分布标准方差（在表大小一定的情况下，该值越大表明表的整体分布情况越倾斜）。 应用示例 查询当前数据库中（库中表个数少于1W的场景）所有表的数据倾斜情况： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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数据上链的方式 数据以区块的形式上链，出块策略在购买 BCS 实例时可以进行选择，在有新交易产生的前提下，如果时间达到1s或者交易数量达到500或者区块容量达到2M，哪个最先达到就立即出块。如何设置区块生成配置信息请参考基于CCE集群。 父主题： 数据上链

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skewstddev numeric(1000,0) 表分布标准方差（在表大小一定的情况下，该值越大表明表的整体分布情况越倾斜）。 应用示例 查询当前数据库中（库中表个数少于1W的场景）所有表的数据倾斜情况： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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。 在等值Join条件之中包含两张表的分桶列，当左表的分桶列为等值的Join条件时，很大概率会被规划为Bucket Shuffle Join。 左表的分桶列的类型与右表等值Join列的类型需要保持一致。 Bucket Shuffle Join功能只生效于等值Join的场景。 Bucket

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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目前，Stream SQL Join需在指定的窗口范围内进行。对窗口范围内的数据进行连接，需要至少一个相等连接谓词和一个绑定双方时间的条件。这个条件可以由两个适当的范围谓词（<、<=、>=、>），一个BETWEEN谓词或者一个单一的相等谓词来定义。这个相等谓词主要是比较两个输入表的同类型时间属性（比如处理时间或者事件时间）。

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通常具有较高的性能。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择指定的高可用实例，单击主实例名称，进入实例信息页面。 在“配置信息”模块的“数据同步方式”处，单击“设置”。

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GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的区别 GaussDB(for MySQL)拥有较好的性能、扩展性和易用性，详情请参见表1。 表1 GaussDB(for MySQL)与RDS for MySQL的差异 类别 RDS for MySQL GaussDB(for

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