使用Temporal join关联维表的最新分区 功能描述 对于随时间变化的分区表，我们可以将其读取为无界流，如果每个分区包含某个版本的完整数据，则该分区可以被视为时间表的一个版本，时间表的版本保留了分区的数据。Flink支持在处理时间关联中自动跟踪时间表的最新分区（版本）。 最新分区（版本）由

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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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性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。 平均时延约为0.7ms，P99长尾时延约为1.77ms。 本次测试结果表明，在大规模RTA场景，GeminiDB Redis有稳定的时延性能，同时基于数据压缩和支持计算/存

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查看销售拓展任务 销售拓展任务是指通过一系列的销售拓展策略（线索挖掘、交叉复购、到期续费、场景化方案推荐等）触达伙伴的用户，提高中长尾客户的持续运营能力和效率，促进业务经营目标达成。 合作伙伴可以查看其权限范围内的销售拓展任务。 云经销商子客户的营销任务由关联的总经销商处理，云经销商可以查看详情和处理记录。

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from test1 t1 join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from orders o join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from nation n join supplier s

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查看销售拓展任务 销售拓展任务是指通过一系列的销售拓展策略（线索挖掘、交叉复购、到期续费、场景化方案推荐等）触达伙伴的用户，提高中长尾客户的持续运营能力和效率，促进业务经营目标达成。 合作伙伴可以查看其权限范围内的销售拓展任务。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右

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from test1 t1 join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from orders o join ( select s_name, l_orderkey, l_suppkey from nation n join supplier s

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t值以内，形成对CPU的限流。频繁的CPU限流会影响业务性能，增大业务长尾响应时延，对于时延敏感型业务的影响尤为明显。 CPU Burst提供了一种可以短暂突破CPU Limit值的弹性限流机制，以降低业务长尾响应时间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，

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dim.create_time from ordersSource orders left join dimension_hive_table /*+ OPTIONS('lookup.join.cache.ttl'='60 m') */ for system_time as of

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在实时推理应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 低延迟 单次请求的处理时效性要求高，RT（Response Time）延迟要求严格，90%的长尾延时普遍在百毫秒级别。 功能优势 函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势： 预留GPU实例 函数计算平台提供了默认的按量GPU实例之外

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查看销售拓展任务 销售拓展任务是指通过一系列的销售拓展策略（线索挖掘、交叉复购、到期续费、场景化方案推荐等）触达伙伴的用户，提高中长尾客户的持续运营能力和效率，促进业务经营目标达成。 合作伙伴可以查看其权限范围内的销售拓展任务。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右

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table_reference {JOIN | INNER JOIN} table_reference ON join_condition; 关键字 JOIN/INNER JOIN：只显示参与连接的表中满足JOIN条件的记录。 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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数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大于其他值，开启并行后，根据join列的值对该表数据做hash重分布，使得某个并行线程的数据量远多于其他线程，造成长尾问题，导致并行后效果差。 系统并发度对SMP性能的影响 SMP特性会

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数据倾斜对SMP性能的影响 当数据中存在严重数据倾斜时，并行效果较差。例如某表join列上某个值的数据量远大于其他值，开启并行后，根据join列的值对该表数据做hash重分布，使得某个并行线程的数据量远多于其他线程，造成长尾问题，导致并行后效果差。 系统并发度对SMP性能的影响 SMP特性会

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HetuEngine支持JOIN类型为：CROSS JOIN、INNER JOIN、OUTER JOIN（LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN）、SEMIN JOIN和ANTI JOIN。 CROSS JOIN CROSS JOIN返回两个关系的笛卡尔积。可以使用CROSS

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连接算子 连接算子对应了关系代数中的连接操作，以表 t1 join t2 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。

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单表或多表join结果集，请参见参数说明。 gather gather hint可以指定三种计划生成方式： REL：只生成基于基表的gather路径，然后再在CN上执行剩余计划。 JOIN：尽可能生成基于join的gather路径，在能下推的join子计划上面（join下面不包含

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) ] ] join_type 可以是以下形式： [ INNER ] JOIN LEFT [ OUTER ] JOIN RIGHT [ OUTER ] JOIN FULL [ OUTER ] JOIN LEFT [SEMI] JOIN RIGHT [SEMI] JOIN LEFT [ANTI]

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内连接：标准内连接（INNER JOIN），交叉连接（CROSS JOIN）和自然连接（NATURAL JOIN）。 外连接：左外连接（LEFT OUTER JOIN），右外连接（RIGHT OUTER JOIN）和全外连接（FULL JOIN）。 为了能更好的说明各种连接之间

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场景下，join操作的性能优于in条件，最优的执行计划应该是将“in 常量”转化为join操作。 分析过程 打印语句的执行计划： 执行计划中，in条件还是作为普通的过滤条件存在。这种场景下，join操作的性能优于in条件，最优的执行计划应该是将“in 常量”转化为join操作。 处理方法

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，然后再在CN上执行剩余计划。 JOIN：尽可能生成基于join的gather路径，在能下推的join子计划上面（join下面不包含重分布节点）添加gather路径，剩余计划在CN上执行。对于需要重分布节点的join计划则生成不出这种基于join的gather路径，会回退生成基于基表的gather路径。

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