user_id left join t12 on t12.user_id = t1.user_id 多表left join时建议lookup join在所有双流join后 多表left join时建议lookup join在所有双流join后，否则下游有left join LATERAL

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table_reference LEFT OUTER JOIN table_reference ON join_condition; 关键字 LEFT OUTER JOIN：返回左表的所有记录，没有匹配值的记录将返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。

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多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 本章节适用于 MRS 3.3.0及以后版本。 在Flink双流Join场景下，如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快，需要较短时间的过期时间，而另一个表数据变化较慢，需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL（Time

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Flink作业大小表Join能力增强 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 Flink作业大小表Join Flink作业双流Join时存在大小表数据，通过内核broadcast策略确保小表数据发送到Join的task中，通过rebalance策略将大表数据打散到Join中，提高Flink

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table_reference LEFT OUTER JOIN table_reference ON join_condition; 关键字 LEFT OUTER JOIN：返回左表的所有记录，没有匹配值的记录将返回NULL。 注意事项 所要进行JOIN连接的表必须是已经存在的表，否则会出错。

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table_references ) join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT} [OUTER] JOIN table_reference

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流表JOIN 流与表进行连接操作，从表中查询并补全流字段。目前支持连接RDS表和D CS 服务的Redis表。通过ON条件描述查询的Key，并补全表结构的Value字段。 RDS表的数据定义语句请参见创建RDS表。 Redis表的数据定义语句请参见创建Redis表。 语法格式 1 2

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Stream SQL Join程序 Flink Stream SQL Join应用开发思路 Flink Stream SQL Join Java样例代码 父主题： 开发Flink应用

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Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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Join方式的Hint 功能描述 指明Join使用的方法，可以为Nested Loop，Hash Join和Merge Join。 语法格式 1 [no] nestloop|hashjoin|mergejoin(table_list) 参数说明 no表示hint的join方式不使用。

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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Partition-wise Join Partition-wise Join是一种分区级并行的优化技术，是指在符合一定条件的情况下，将两张表之间的Join，分解为两张表中对应的两个分区之间的Join。通过并发执行、减少数据通信量等方式，提升分区表的Join查询的性能。 Partition-wise

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t5)表示：t1、t2、t3、t4、t5先join，五表join顺序及内外表不限。 leading((t1 t2 t3 t4 t5))表示：t1和t2先join，t2做内表；再和t3join，t3做内表；再和t4join，t4做内表；再和t5join，t5做内表。 leading(t1

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t5)表示：t1、t2、t3、t4、t5先join，五表join顺序及内外表不限。 leading((t1 t2 t3 t4 t5))表示：t1和t2先join，t2做内表；再和t3join，t3做内表；再和t4join，t4做内表；再和t5 join，t5做内表。 leading(t1

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可能是t2，t3先join，再跟t1join，或t1，t2先join，再跟t3join。此hint只hint最后一次join的join方式，对于两表连接的方法不hint。如果需要，可以单独指定，例如：任意表均不允许nestloop连接，且希望t2，t3先join，则增加hint：no

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} 使用示例 UDTF支持CROSS JOIN和LEFT JOIN，在使用UDTF时需要带上 LATERAL 和TABLE 两个关键字。 CROSS JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF不产生输出，则这一行不进行输出。 LEFT JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF

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流表JOIN 流与表进行连接操作，从表中查询并补全流字段。目前支持连接RDS表和DCS服务的Redis表。通过ON条件描述查询的Key，并补全表结构的Value字段。 RDS表的数据定义语句请参见创建RDS表。 Redis表的数据定义语句请参见创建Redis表。 语法格式 1 2

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行。 GaussDB (DWS)不支持“+”操作符。该操作符的功能通过LEFT OUTER JOIN和RIGHT OUTER JOIN关键词实现。 图1 输入：OUTER JOIN 图2 输出：OUTER JOIN 父主题： Oracle语法迁移

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} 使用示例 UDTF支持CROSS JOIN和LEFT JOIN，在使用UDTF时需要带上 LATERAL 和TABLE 两个关键字。 CROSS JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF不产生输出，则这一行不进行输出。 LEFT JOIN：对于左表的每一行数据，假设UDTF

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