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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念，速度快。 数据库索引设计规范 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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关系数据库增量迁移 CDM 支持对关系型数据库进行增量迁移，全量迁移完成之后，可以增量迁移指定时间段内的数据（例如每天晚上0点导出前一天新增的数据）。 增量迁移指定时间段内的数据 适用场景：源端为关系型数据库，目的端没有要求。 关键配置：Where子句+定时执行作业。 前提条件：数据表中有时间日期字段或时间戳字段。

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关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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该参数支持配置通配符（*），实现导出以某一前缀开头或者以某一后缀结尾的所有数据库。例如： SCHEMA*表示导出所有以“SCHEMA”开头的数据库。 *SCHEMA表示导出所有以“SCHEMA”结尾的数据库。 *SCHEMA*表示数据库名称中只要有“SCHEMA”字符串，就全部导出。 fromJobConfig

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为什么要入图 传统数据库（如关系型数据库）的数据存储方式以表形式呈现，而表形式的数据存储方式不太适合描述数据之间的某些特定的复杂关系。例如想要查询实例数据之间的关系时，可能需要多次索引跨表查找，数据量大时必然会存在耗时长，查询效率低等缺点。 图1 传统数据库数据展示效果 图数据库是以图结构

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，提升使用效率。 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能 集群在使用前，建议参考本实践进行集群的查询性能优化，便于提高集群的查询性能，提升使用效率。 加速关系型数据库查询 使用Elasticsearch加速关系型数据库的查询分析 关系型数据库（例如MySQL）受限于全文检索和Ad

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连接数据库（UDS方式） Unix domain socket用于同一主机上不同进程间的数据交换，通过添加junixsocket获取套接字工厂使用。 需要引用的jar包有junixsocket-core-XXX.jar、junixsocket-common-XXX.jar、jun

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连接数据库（UDS方式） Unix domain socket用于同一主机上不同进程间的数据交换，通过添加junixsocket获取套接字工厂使用。 需要引用的jar包有junixsocket-core-XXX.jar、junixsocket-common-XXX.jar、jun

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连接数据库（UDS方式） Unix domain socket用于同一主机上不同进程间的数据交换，通过添加junixsocket获取套接字工厂使用。 需要引用的jar包有junixsocket-core-XXX.jar、junixsocket-common-XXX.jar、jun

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关系型数据库事件 关系型数据库是一种基于 云计算平台 的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线关系型数据库服务。在使用关系型数据库中，需持续关注数据库状态，可通过事件监控，对异常事件告警进行处理，保证业务稳定运行。 表1 RDS重点事件 事件名称 事件说明 处理步骤 创建实例业务失败

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关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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数据类型比较规则 数据类型比较（排序）规则是指相同数据类型的值之间发生比较（排序）时遵循的比较（排序）规则。 表1 比较规则 序号 Oracle数据库 GaussDB 数据库 差异 1 Numeric值 支持 - 2 日期时间值 支持 - 3 二进制值 支持 - 4 字符值 支持，有差异

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横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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SQL比较运算符 功能描述 比较运算符用于比较两个值，并返回真(true)或假(false)。比较运算符可以对数值类型进行大小比较，对STRING类型进行包含比较，比如数值类型的字段num1 < num2是否为真，STRING类型的str1是否存在于字符串strs中等，具体请参见表1。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般遵循以下原则： 【建议】尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 【建议】当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。 建议在下面的列上建立索引： 在SELECT，UPDA

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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字段设计 选择数据类型 在字段设计时，基于查询效率的考虑，一般需要遵循以下原则： 尽量使用高效数据类型。 选择数值类型时，在满足业务精度的情况下，选择数据类型的优先级从高到低依次为整数、浮点数、NUMERIC。 当多个表存在逻辑关系时，表示同一含义的字段应该使用相同的数据类型。

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图1 并行查询原理图 应用场景 并行查询适用于大部分SELECT语句，例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询，效果不太显著。 轻分析类业务 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

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