占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。 临时规避措施：考虑业务侧优化复杂查询语句需要一定时间，可以通过临时扩容磁盘空间规避。

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占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。 临时规避措施：考虑业务侧优化复杂查询语句需要一定时间，可以通过临时扩容磁盘空间规避。

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占用高。 解决方案 复杂查询语句导致磁盘打满，建议客户从业务侧优化响应查询语句，常见优化措施： 加上合适的索引。 在where条件中过滤更多的数据。 重写SQL，优化执行计划。 如果不得不使用临时表，那么一定要减少并发度。 临时规避措施：考虑业务侧优化复杂查询语句需要一定时间，可以通过临时扩容磁盘空间规避。

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复杂场景 某用户通过U CS 服务管理华为云集群和本地集群，其使用时间轴见图1。 图1 使用时间轴 具体操作如下： 该用户于2023/06/15 08:00:00成功接入集群，接入集群规模为：华为云集群40 vCPU，本地集群10 vCPU 该用户于2023/06/15 08:30:

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复杂项目 公网发现与采集 内网发现与采集 导入应用关联文件 导入工具采集结果 导入阿里云资源清单 导入RVTools资源 父主题： 资源采集

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，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。quantile digest是一个分位数的集合，当需要查询的数据落在某个分位数附近时，就可以用这个分位数做为要查询数据的近似值。它的精度可以调节，但更高精度的结果会带来空间的昂贵开销。 STRUCT 底层用ROW实现，参照ROW。

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加工复杂JSON数据 本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个 服务器 每隔1分钟写入一条日志，包含

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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查询 GaussDB (DWS)数据 GaussDB(DWS)单表查询 GaussDB(DWS)多表连接查询 GaussDB(DWS)子查询表达式 GaussDB(DWS) WITH表达式 GaussDB(DWS) UNION操作符的使用 跨逻辑集群数据读写 SQL on Hudi

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查询口令复杂度策略检测报告 功能介绍 查询口令复杂度策略检测报告 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/{project_id}/baseline/password-complexity 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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查询GaussDB(DWS)数据 GaussDB(DWS)单表查询 GaussDB(DWS)多表连接查询 GaussDB(DWS)子查询表达式 GaussDB(DWS) WITH表达式 GaussDB(DWS) UNION操作符的使用

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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复杂数据类型 Spark SQL支持复杂数据类型，如表1所示。 表1 复杂数据类型 数据类型 描述 使用格式 ARRAY 一组有序字段，使用指定的值构造ARRAY数组。可以为任意类型，要求所有字段的数据类型必须相同。 array(<value>,<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。

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Spark跨源复杂数据的SQL查询优化 场景描述 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、 数据仓库 等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。 当前开源Spark在跨

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| telescope | toys | 80 (7 rows) 限制结果查询数量 如果需要查询只返回部分结果，可以使用LIMIT语句限制查询结果返回的记录数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT product_id,product_name

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| telescope | toys | 80 (7 rows) 限制结果查询数量 如果需要查询只返回部分结果，可以使用LIMIT语句限制查询结果返回的记录数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT product_id,product_name

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使用应用程序连接HTAP实现OLAP的复杂查询 本章节主要介绍使用应用程序直连HTAP实现OLAP的复杂查询的流程。 使用流程 步骤1：购买HTAP标准版实例 步骤2：将GaussDB(for MySQL)数据同步至HTAP标准版实例 步骤3：连接HTAP实例进行OLAP查询 前提条件 GaussDB(for

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临时表产生主要场景 group by和order by字段不同。 使用了distinct关键字。 执行union查询。 部分跨分片的子查询。 在join查询中：使用了非等值连接条件、两个子查询之间的连接或开启了事务。

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使用应用程序连接HTAP实现OLAP的复杂查询 本章节主要介绍使用应用程序直连HTAP实现OLAP的复杂查询的流程。 使用流程 步骤1：购买HTAP标准版实例 步骤2：将TaurusDB数据同步至HTAP标准版实例 步骤3：连接HTAP实例进行OLAP查询 前提条件 TaurusDB实例需要按照如下表格进行参数设置。

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GaussDB(DWS)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）。

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