执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化后 分析执行计划图1可知，在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中，由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值，JOIN性能差。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断，修改后的语句如下所示。

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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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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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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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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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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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minsize FROM pg_catalog.pg_class c INNER JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace INNER JOIN pg_catalog.table_distribution() s

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minsize FROM pg_catalog.pg_class c INNER JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace INNER JOIN pg_catalog.table_distribution() s

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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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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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minsize FROM pg_catalog.pg_class c INNER JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace INNER JOIN pg_catalog.table_distribution() s

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(x.pcrelid) as updated FROM pg_class c INNER JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace INNER JOIN pgxc_class x ON x.pcrelid = c.oid WHERE

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in set (0.01 sec) 转化后： mysql> set rds_in_predicate_conversion_threshold=3; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select * from

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in set (0.01 sec) 转化后： mysql> set rds_in_predicate_conversion_threshold=3; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> explain select * from

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为保留关键字，在MySQL中为非保留关键字，其差异为：在M-Compatibility模式下不可作为表名、列名、列别名、AS列别名、AS表别名、表别名、函数名和变量名，在MySQL中支持。 当关键字在M-Compatibility模式下为非保留关键字，在MySQL中为保留关键字，

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为保留关键字，在MySQL中为非保留关键字，其差异为：在M-Compatibility模式下不可作为表名、列名、列别名、AS列别名、AS表别名、表别名、函数名和变量名，在MySQL中支持。 当关键字在M-Compatibility模式下为非保留关键字，在MySQL中为保留关键字，

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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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minsize FROM pg_catalog.pg_class c INNER JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace INNER JOIN pg_catalog.table_distribution() s

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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。 操作步骤

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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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