使用Hash shuffle出现任务失败 问题 使用Hash shuffle运行1000000（map个数）*100000（reduce个数）的任务，运行日志中出现大量的消息发送失败和Executor心跳超时，从而导致任务失败。 回答 对于Hash shuffle，在shuffl

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如何处理报错：CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot 报错场景 GeminiDB Redis执行多Key命令时，可能会出现“CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot”报错。 报错可能的原因

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监控/系统外呼/话单/知识库类接口鉴权方式。 表2 请求Body中request参数说明 序号 名称 参数类型 是否必选 默认值 说明 1 version String（1-32） True 2.0 协议版本。当前固定值为2.0。 表3 请求Body中msgBody参数说明 序号

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 在对复制表进行数据插入、修改、删除等操作时，如果用户使用声明为可下推（ship

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 在对复制表进行数据插入、修改、删除等操作时，如果用户使用声明为可下推（shippabl

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 父主题： 审视和修改表定义

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 父主题： 表设计最佳实践

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 父主题： 表设计最佳实践

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扫描算子用来扫描表中的数据，每次获取一条元组作为上层节点的输入， 存在于查询计划树的叶子节点，它不仅可以扫描表，还可以扫描函数的结果集、链表结构、子查询结果集。常见的扫描算子如下表所示： 表1 扫描算子 算子 含义 场景 SeqScan 顺序扫描 最基本的扫描算子，用于扫描物理表（没有索引辅助的顺序扫描）。

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 父主题： 审视和修改表定义

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账本数据库使用的数据类型 账本数据库使用HASH16数据类型来存储行级hash摘要或表级hash摘要，使用HASH32数据类型来存储全局hash摘要或者历史表校验hash。 表1 账本数据库HASH类型 名称 描述 存储空间 范围 HASH16 以无符号64位整数存储。 8字节 0

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用户需要自定义分布规则的场景。 List 表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 在对复制表进行数据插入、修改、删除等操作时，如果用户使用声明为可下推（shippab

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扫描算子用来扫描表中的数据，每次获取一条元组作为上层节点的输入， 存在于查询计划树的叶子节点，它不仅可以扫描表，还可以扫描函数的结果集、链表结构、子查询结果集。常见的扫描算子如下表所示： 表1 扫描算子 算子 含义 场景 SeqScan 顺序扫描 最基本的扫描算子，用于扫描物理表（没有索引辅助的顺序扫描）。

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ANTI FULL JOIN。 JOIN内表侧的数据不能超过5万行。 JOIN内表侧关联条件：对于HDFS内外表不能为表达式；对于列存表可以为表达式，但仅限于非JOIN层计算的表达式。 JOIN外表侧关联条件必须为简单列关联。 JOIN内表侧与外表侧关联条件均为简单列关联时，计划层估算

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该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：枚举类型 on表示检查所有表的约束。 off表示不检查约束。 partition表示只检查继承的子表和UNION ALL子查询。 当constraint_exclusion为on，优化器用查询条件和表的CHECK约束比较

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账本数据库使用的数据类型 账本数据库使用HASH16数据类型来存储行级hash摘要或表级hash摘要，使用HASH32数据类型来存储全局hash摘要或者历史表校验hash。 表1 账本数据库HASH类型 名称 描述 存储空间 范围 HASH16 以无符号64位整数存储。 8字节 0

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集群中每一个DN都有一份全量表数据。 维度表、数据量较小的事实表。 Roundrobin 表的每一行被轮番地发送给各个DN，因此数据会被均匀地分布在各个DN中。 数据量较大的事实表，且使用Hash分布时找不到合适的分布列。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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创建和管理 GaussDB (DWS)表 创建表 CREATE TABLE命令创建一个表，创建表时可以定义以下内容： 表的列及数据类型。 表约束的定义，即任何用于限制列或者表中数据的表约束或者列约束。参见表约束的定义。 表分布的定义，即表的分布策略，它决定GaussDB(DWS)数据

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步骤3：调优表操作具体步骤 选择存储方式 此实践中所使用的样例表为典型的TPC-DS表，是典型的多字段表，统计分析类查询场景多，因此选择列存存储方式。 1 WITH (ORIENTATION = column) 选择压缩级别 在步骤1：创建初始表并加装样例数据中没有指定压缩比，

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能大于10000），要把返回子集较小的表作为外表，而且在内表的连接字段上建议要有索引。 (Sonic) Hash Join 哈希连接，适用于数据量大的表的连接方式。优化器使用两个表中较小的表，利用连接键在内存中建立hash表，然后扫描较大的表并探测散列，找到与散列匹配的行。Sonic和非Sonic的Hash

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ANTI FULL JOIN。 JOIN内表侧的数据不能超过5万行。 JOIN内表侧关联条件：对于HDFS内外表不能为表达式；对于列存表可以为表达式，但仅限于非JOIN层计算的表达式。 JOIN外表侧关联条件必须为简单列关联。 JOIN内表侧与外表侧关联条件均为简单列关联时，计划层估算

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