Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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SQL语句 创建数据转发规则时，需要编写SQL来解析和处理设备上报的JSON数据，JSON数据具体格式参考流转数据。本文主要介绍如何编写数据转发规则的SQL表达式。 SQL语句 SQL语句由SELECT子句和WHERE子句组成，每个子句不能大于500个字符，暂不支持中文等其他字符

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特性配置设置 单击“SQL转换”，在右侧查看转换后的SQL语句。 如果不支持转换，不支持的特性显示在右侧下方的不支持列表中。 图2 SQL语句转换 支持一键清除源端SQL语句和复制目标端SQL语句。 转换配置相关操作，可详见转换配置。 开启“比较模式”（默认关闭）。 在转换源SQL后，单击以

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实用SQL语句 CHECK TABLE SHOW RULE SHOW TOPO LOG Y SHOW DATA NODE TRUNCATE TABLE HINT- ALLOW_ALTER_RERUN LOAD DATA SHOW PHYSICAL PROCESSLIST 自定义HINT读写分离

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String 需要转换的SQL语句。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_support_conversion Boolean 是否支持SQL语句转换。 converted_sql_statement String 转换后的SQL语句。 unsupported_items

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默认取值： 不涉及 sql_content 是 String 参数解释： 待执行的SQL语句。目前仅支持执行单条语句，语句中不包含“;”。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 database 否 String 参数解释： 执行SQL所在的数据库。 约束限制：

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SQL语句转换 SQL语句转换 父主题： API

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优化数据库语句方法 文档数据库属于NoSQL数据库，提供了可扩展的高性能数据解决方案，与关系型数据库（例如MySQL、SQLServer、Oracle）一样，在数据库设计、语句优化、索引创建等方面都会影响数据库的使用性能。 下面从不同维度，给出提升DDS使用性能的建议。 数据库和集合的创建

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执行SQL语句 执行普通SQL语句 应用程序通过执行SQL语句来操作数据库的数据（不用传递参数的语句），需要按以下步骤执行。 支持对XML类型数据进行SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE等操作。 调用Connection的createStatement方法创建语句对象。

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执行SQL语句 创建一个表： EXEC SQL CREATE TABLE foo (a int, b varchar); 插入一行： EXEC SQL INSERT INTO foo VALUES (5, 'abc'); 删除一行： EXEC SQL DELETE FROM foo

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执行SQL语句 执行普通SQL语句 应用程序通过执行SQL语句来操作数据库的数据（不用传递参数的语句），需要按以下步骤执行。 支持对XML类型数据进行SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE等操作。 调用Connection的createStatement方法创建语句对象。

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执行SQL语句 创建一个表： EXEC SQL CREATE TABLE foo (a int, b varchar); 插入一行： EXEC SQL INSERT INTO foo VALUES (5, 'abc'); 删除一行： EXEC SQL DELETE FROM foo

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select

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这种情况下，有两种方式处理： 调整“spark.sql.broadcastTimeout”的数值，加大超时的时间限制。 降低“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”的数值，不使用BroadCastJoin的优化。 父主题： Spark SQL性能调优

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Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中，当对两个表进行join操作时，利用Broadcast特性（请参见使用广播变量），将小表BroadCast到各个节点上，从而转变成非shuffle操作，提高任务执行性能。 这里join操作，只指inner join。

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conf”中，设置“spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold”的值。 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = <size> 利用Hive CLI命令，设置阈值。在运行Join操作时，提前运行下面语句： SET spark.sql.aut

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SQL分析与优化 查看 GaussDB (for MySQL)的慢SQL 查看GaussDB(for MySQL)的TOP SQL 使用GaussDB(for MySQL)的SQL洞察 使用GaussDB(for MySQL)的SQL限流 使用GaussDB(for MySQL)自治限流

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SQL语句改写规则 根据数据库的SQL执行机制以及大量的实践，总结发现：通过一定的规则调整SQL语句，在保证结果正确的基础上，能够提高SQL执行效率。如果遵守下列规则，能够大幅度提升业务查询效率。 使用union all代替union union在合并两个集合时会执行去重操作，而union

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执行SQL语句 执行普通SQL语句 应用程序通过执行SQL语句来操作数据库的数据（不用传递参数的语句），需要按以下步骤执行。 支持对XML类型数据进行SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE等操作。 调用Connection的createStatement方法创建语句对象。

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