'sal'); --sal部门没有员工 内连接（INNER JOIN） gaussdb=# SELECT t1.id,t1.name,t2.depname FROM emp t1 JOIN dept t2 ON t1.deptno = t2.deptno;

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'sal'); --sal部门没有员工 内连接（INNER JOIN） gaussdb=# SELECT t1.id,t1.name,t2.depname FROM emp t1 JOIN dept t2 ON t1.deptno = t2.deptno;

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, expr3 AS alias3 , MAX( expr4 ), ... FROM tab1 T1 INNER JOIN tab2 T2 ON T1.c1 = T2.c2 ... AND T3.c5 = '010' AND

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支持左连接、右连接、内连接和全连接(left_join、right_join、inner_join和full join)。 left_join mapjoin 否 是否进行mapjoin优化(将小表进行broadcoast广播)。 true output_left_cols 否 左表输出字段列 如果不选择，则默认为所有字段

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使用CBO来自动调整连续的inner join的顺序。 true：表示打开 false：表示关闭 要使用该功能，需确保相关表和列的统计信息已经生成，且CBO总开关打开。 false spark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold 使用CBO来自动调整连续inner join的表的个数阈值。

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off; 实际调优中应根据情况选择是否关闭。一般情况下，在三种join方式（Nested Loop、Merge Join和Hash Join）里，Nested Loop适合小数据量或者有索引的场景，Hash Join适合大数据分析场景。 enable_bitmapscan=on

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Flink Join样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入 FusionInsight 的kafka-clients-*.jar

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） Flink Join样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） Flink Join样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用

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aussDB(for MySQL)只读节点为数据源，建立Binlog复制链路，实时同步Binlog内容，以便减轻 GaussDB (for MySQL)主节点的负载。 字段压缩（列压缩）：为了减少数据页面存储空间占用，节省成本，GaussDB(for MySQL)推出细粒度的字段压缩

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aussDB(for MySQL)只读节点为数据源，建立Binlog复制链路，实时同步Binlog内容，以便减轻GaussDB(for MySQL)主节点的负载。 字段压缩（列压缩）：为了减少数据页面存储空间占用，节省成本，GaussDB(for MySQL)推出细粒度的字段压缩

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【效果对比】 多张表join后计算，随着join数越多，时延越大，基本在几十秒以上。使用bitmap计算预估，耗时在3秒以内。 使用GLOBAL JOIN/IN替换普通的JOIN。 ClickHouse基于分布式表的查询会转换成所有分片的本地表的操作，再汇总结果。实际使用中，join和global

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使用CBO来自动调整连续的inner join的顺序。 true：表示打开 false：表示关闭 要使用该功能，需确保相关表和列的统计信息已经生成，且CBO总开关打开。 false spark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold 使用CBO来自动调整连续inner join的表的个数阈值。

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候，GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash

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customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候，GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash

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customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候，GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash

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customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候，GaussDB支持Nested Loop、Merge Join和Hash

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off; 实际调优中应根据情况选择是否关闭。一般情况下，在三种join方式（Nested Loop、Merge Join和Hash Join）里，Nested Loop适合小数据量或者有索引的场景，Hash Join适合大数据分析场景。 enable_bitmapscan=on

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mig_ora_cte_tab_alias INNER JOIN city_branch mig_ora_cte_join_alias ON mig_ora_cte_tab_alias.id = mig_ora_cte_join_alias.parent_id

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SELECT count(1) FROM customer inner join store_sales on (ss_customer_sk = c_customer_sk); 在执行customer inner join store_sales的时候，GaussDB(DWS)支持Nested

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