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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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join_condition 格式 说明 语法 描述 join_condition join逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 const_set

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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join_condition 格式 说明 语法 描述 join_condition join逻辑判断条件。 and 逻辑运算符：与。 or 逻辑运算符：或。 not 逻辑运算符：非。 ( 子逻辑判断条件开始。 ) 子逻辑判断条件结束。 condition 逻辑判断条件。 const_set

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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注意事项 目前仅支持 equi-join ，即 join 的联合条件至少拥有一个相等谓词。不支持任何 cross join 和 theta join。 Join 的顺序没有进行优化，join 会按照 FROM 中所定义的顺序依次执行。请确保 join 所指定的表在顺序执行中不会产生不支持的

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为例，主要的集中连接类型如下：inner join、left join、right join、full join、semi join、 anti join，其实现方式包括Nestloop、HashJoin及MergeJoin。 表2 连接算子 算子 含义 场景 实现特点 NestLoop

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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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JOIN和INNER JOIN三种JOIN子句方式。具体功能如下： 表1 JOIN方式 说明 LEFT JOIN 以左表（t1）的结果为基础，关联右表（t2）数据。 说明： 当表名为纯数字时，需要给表名加上双引号转换成字符串。例如：表名是123，JOIN语句中该表应写成“123”。

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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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Join-To-Live Flink双流Join需要将数据存储在状态后端，目前普遍使用Rocksdb作为状态后端。在TTL过大或无法确定TTL或数据流量增加的场景下，大流量会导致状态数据增加，增加存储压力，从而导致作业稳定性下降，或TTL过期可能出现数据关联不准确。 对于数据关联

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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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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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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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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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