建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 MRS 3.x之前版本： 登录MRS控制台，在左侧导航栏选择“现有集群”，单击集群名称。选择“节点管理

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建立Hive表分区提升查询效率 操作场景 Hive在做Select查询时，一般会扫描整个表内容，会消耗较多时间去扫描不关注的数据。此时，可根据业务需求及其查询维度，建立合理的表分区，从而提高查询效率。 操作步骤 以root用户登录已安装Hive客户端的节点。 执行以下命令，进入客

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 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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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 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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文档数据库中创建失败的索引可以删除吗 使用语句db.<collection>.stats()，查询文档数据库中有哪些索引，然后对创建失败的索引进行删除。 collection请根据需要进行填写。 父主题： 数据库基本使用

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视图和关联表设计 视图设计 【建议】除非视图之间存在强依赖关系，否则不建议视图嵌套。 【建议】视图定义中尽量避免排序操作。 关联表设计 【建议】表之间的关联字段应该尽量少。 【建议】关联字段的数据类型应该保持一致。 【建议】关联字段在命名上，应该可以明显体现出关联关系。例如，采用同样名称来命名。

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表，如果有多个Master节点，则中间用半角逗号隔开。

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待迁对象存在TTL索引，会因为源数据库和目标库数据的时区、时钟不一致导致迁移后数据不一致。 处理建议 如果关注存在TTL索引的集合的数据的一致性，需要删除TTL索引或者不迁移存在TTL索引的集合。 删除索引的命令请参考如下命令： db.集合名.dropIndex(索引名) 父主题： 数据库参数检查

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源数据库集合索引个数检查 MongoDB迁移时，索引的个数会影响整个迁移的时间。DRS会检查源数据库是否存在索引个数大于10的集合，如果存在会影响迁移速度，请确认是否有必要迁移所有的索引。 待确认原因 源数据库存在索引个数大于10的集合，这些集合迁移会比较慢。 处理建议 索引的个

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收。 查看表权限的拥有者 在 DataArts Studio 控制台首页，选择对应工作空间的“数据安全”模块，进入数据安全页面。 单击左侧导航树中的“表权限视图”，进入表权限视图页面。 图1 表权限视图 在表权限视图页面，您可以通过切换页签，查看表权限的不同拥有对象： “表-用户”页

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通话建立后 释放呼叫 保持 转移 内部求助 三方通话 静音 父主题： 基本应用开发

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 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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象之间的关系。所涉及的SQL语句，请参考下表。 表3 表定义相关SQL 功能 相关SQL 创建表 CREATE TABLE 修改表属性 ALTER TABLE 修改表名 RENAME TABLE 删除表 DROP TABLE 删除表的所有数据 TRUNCATE 定义分区表 分区表

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如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超过2亿条记录，采用Bucket索引，2亿以内可以采用Flink状态索引。 参照Flink状态索引的特点，

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索引 CREATE TABLE语句支持创建索引。DSC支持带有主索引（PRIMARY INDEX）和唯一索引（UNIQUE INDEX）的TABLE语句。 该工具不会添加DISTRIBUTE BY HASH用于创建具有主键（PRIMARY KEY）和非唯一主索引的表。 输入：CREATE

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索引 唯一索引 普通索引和前缀索引 HASH索引 BTREE索引 SPATIAL空间索引 FULLTEXT全文索引 删除索引 索引重命名 父主题： MySQL语法迁移

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索引 在 GaussDB (DWS)中创建索引期间，索引名不能与模式名一起指定。该索引将在创建索引表的模式中自动创建。 图1 输入：索引 图2 输出：索引 输入：基于CASE函数的索引 函数索引是基于列函数或表达式计算结果创建的索引。 输入 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CREATE

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INDEX 重新建立指定的索引。 TABLE 重新建立指定表的所有索引，如果表有从属的“TOAST”表，则这个表也会重建索引。如果表上有索引已经被alter unusable失效，则这个索引无法被重新创建。当指定CONCURRENTLY选项时，暂不支持重建从属“TOAST”表上的索引。 DATABASE

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读取Hudi cow表视图 实时视图读取（Hive，SparkSQL为例）：直接读取Hive里面存储的Hudi表即可，${table_name}表示表名称。 select count(*) from ${table_name}; 实时视图读取（Spark dataSource A

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读取Hudi mor表视图 mor表同步给Hive后，会在Hive表中同步出：“表名+后缀_rt”和“表名+后缀_ro”两张表。其中后缀为rt表代表实时视图，后缀为ro的表代表读优化视图。例如：同步给Hive的hudi表名为${table_name}， 同步Hive后hive表中多出两张表分别为${table_name}_rt

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