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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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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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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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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指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处的查询块Qu

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指定是否使用Semi Join的Hint 功能描述 指定join是否选择Semi Join。 语法格式 [no] semijoin([@queryblock] table_list) 参数说明 no表示Semi Join的方式不使用。 @queryblock请参见指定Hint所处于的查询块Qu

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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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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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ORDER BY中排序的列必须包括在结果集的列中。 SELECT 在GaussDB中，在与GROUP BY子句一起使用的情况下，ORDER BY中排序的列必须包括在SELECT语句所检索的结果集的列中。在与DISTINCT关键字一起使用的情况下，ORDER BY中排序的列必须包括在SELECT语句所检索的结果集的列中。

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场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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RDS for MySQL与GaussDB(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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场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天（间隔可在函数中调整）内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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场景一：磁盘满后快速定位存储倾斜的表 首先，通过pg_stat_get_last_data_changed_time(oid)函数查询出近期发生过数据变更的表，鉴于表的最后修改时间只在进行IUD操作的CN记录，要查询库内1天(间隔可在函数中调整)内被修改的所有表，可以使用如下封装函数：

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如果CPU、内存和磁盘大小均满足的情况下，实例允许数据库数量没有限制。数据库中表的数量会影响备份速度。表数量超过50万，备份将会失败。 RDS for MySQL创建的数据库、表数量没有限制。这取决于MySQL自身，详情请查看MySQL官方文档。 RDS for MariaDB创建的数据库、表数量

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必须应对表添加使用别名，保证语句逻辑清晰，便于维护。 不同字段的比较开销不同，关联字段应尽量使用比较效率高的字段类型。 数值类型的比较效率远高于字符串类型。 在数值类型中，整型效率高于NUMERIC和浮点类型。 关联字段应为相同数据类型，避免存在隐式类型转换影响执行效率。 少用嵌套子查询，尽

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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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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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Flink Join样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入 FusionInsight 的kafka-clients-*.jar

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使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由

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