ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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id IN (SELECT id FROM tab_b WHERE name = 'xx'); 这里说的大表为条件过滤后的总数据量，千万级以上的数据量可定义为大表。 关联查询必须大表join小表 对于ClickHouse来说，原则上需要把多表join模型提前加工为宽表模型，但是在一

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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ArrayList<String> sqlList = new ArrayList<String>(); sqlList.add(querySql1); sqlList.add(querySql2); ArrayList<ArrayList<ArrayList<String>>>

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区自动扩展 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习

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两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中，再根据右表数据遍历左表做匹配，将小表放在右边，减少匹配查询的次数。根据使用的情况，大表join小表的性能比小表join大表的性能有数量级的提升。 【大表在左小表在右】 SELECT count(a.id) FROM ( SELECT id FROM mytable

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高（毫秒内~毫秒级） 数据量 小，建议单个TM保持1GB以内 大，TB级 中，GB级 存储资源 内存消耗大，单个TM全量存储 外置存储，无存储资源消耗 各TM分散存储，内存+磁盘存储 时效性 周期性数据加载，时效低 相对高 高 关联数据结果 低 中 - 大数据量的维度表建议采用HBase

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节对分区表使用进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区表系统视图&DFX

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应用场景 交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力，通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求，适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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分区表 本章节围绕分区表在大数据量场景下如何对保存的数据进行“查询优化”和“运维管理”出发，分六个章节以此对分区表使用上进行系统性说明，包含语义、原理、约束限制等方面。 大容量数据库 分区表介绍 分区表查询优化 分区表运维管理 分区并发控制 分区表系统视图&DFX

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业务性能问题、CN瓶颈。 21 尽量避免行存大表（数据量1000万行以上）的频繁COUNT查询。 注意 业务性能问题、高IO资源消耗。 22 单SQL的UNION/UNION All分支不能超过50，多表关联不能超过25张非复制表。 注意 业务性能问题、高资源消耗。 23 尽量避免大表关联时缺少关联条件而求笛卡尔积。

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业务性能问题、CN瓶颈。 21 尽量避免行存大表（数据量1000万行以上）的频繁COUNT查询。 注意 业务性能问题、高IO资源消耗。 22 单SQL的UNION/UNION All分支不能超过50，多表关联不能超过25张非复制表。 注意 业务性能问题、高资源消耗。 23 尽量避免大表关联时缺少关联条件而求笛卡尔积。

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filtering关键字，实际会扫描全表再做条件过滤，当数据量大时，会出现查询超时。后续内核版本会禁用该关键字。 使用allow filtering关键字出现的查询超时和资源占用过多问题，不在数据库承诺的SLA范围内。 COUNT查询 在数据库大的情况下，请不要使用如下语句进行查询，避免出现查询失败的情况。

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r.backup.conf.script.execute.timeout”值为“10000000”（根据当前集群中的DBService数据量调大超时时间）。 以omm用户登录集群备 OMS 节点，重复执行1。 以omm用户登录主OMS节点，执行以下命令查询BackupRecovery

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obsutil 主要适用于上传数据量较大（文件大小超过500GB），或者需要执行批量处理、自动化任务的场景。 简单、易用； 无需安装，轻便小巧，即下即用； 同时支持Windows/Linux/macOS三大平台； 配置多元化，性能卓越。 需要用户了解命令行操作。 文件大小超过500GB。

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表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速定位到数据所在的分区，从而避免在数据库中对大表的全量扫描，能够在不同的分区上并

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存储名称 读取、写入速度 成本 容量 适用场景 热数据存储 快 高 固定，有限制 适用于那些数据量有限，需要频繁读取、更新的场景。 冷数据存储 慢 低 大、无限制 适用于一些归档类业务，利用其低成本，大容量的特点，在完整保存数据的同时，还能节省成本，不占用本地空间。 父主题： 集群管理

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