running = false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 public class SqlJoinWithSocket { public static

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running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):

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running = false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkStreamSqlJoinExample样例工程下的com

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GS_SPM_ID_HASH_JOIN GS_SPM_ID_HASH_JOIN是SPM计划管理特性中的系统表，当前该特性在分布式中不支持。它用于存储unique_sql_id和sql_hash关系的系统表，具备sysadmin权限的用户可以对该系统表进行读操作，但只有初始用户才可以对该系统表进行写的操作。

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宽表设计原则 由于ClickHouse的宽表查询性能较优，且当前ClickHouse可支持上万列的宽表横向扩展。 在大部分场景下，有大表两表join以及多表join的场景，且多个join的表数据变化更新频率较低，这种情况，建议对多个表join查询逻辑提前进行加工处理，将处理后的数据写入

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临时表产生主要场景 group by和order by字段不同。 使用了distinct关键字。 执行union查询。 部分跨分片的子查询。 在join查询中：使用了非等值连接条件、两个子查询之间的连接或开启了事务。

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running = false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 public class SqlJoinWithSocket { public static

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running = false } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 object SqlJoinWithSocket { def main(args: Array[String]):

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机上的CPU/内存/IO资源，对于复杂SQL查询（复杂聚合、复杂join计算）能够支持50~100并发，对于简单的SQL查询，支持100~200左右查询。 如果集群有混合负载（要求极致性能的点查/范围查询和有大数据量聚合及join查询），建议将不同类型的负载拆分到不同集群；对于集

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案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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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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致。 从socket中读取数据，构造Table2。 使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，并进行打印。 父主题： Stream SQL Join程序

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er一致。 从soket中读取数据，构造Table2。 使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，并进行打印。 父主题： Flink Join样例程序

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案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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er一致。 从soket中读取数据，构造Table2。 使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，并进行打印。 父主题： Flink Join样例程序

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对于前端使用ClickHouse的场景，如果要查询的数据量比较大，建议每次可适当地进行分页查询返回数据，以减少查询数据量对网络带宽和计算资源的占用。 【不做limit限制】 耗时：1.124 【做limit限制】 耗时：0.002 join查询时小表在右。 两表JOIN时，会将右表数据加载到内存中

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by、limit。 select后输出字段要和表字段顺序保持一致，如果JOIN查询，将所有参与JOIN的字段都添加到select后的查询字段列表中，这样能提升SELECT查询效率。 对于UNION中的每个SELECT, DDM 暂不支持使用多个同名的列。 例如： 如下SQL的SELECT中存在重复的列名。

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DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时，增加字段冗余 支持跨分片的JOIN，主要实现的方式有三种：广播表，ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题： SQL语法类

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执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件（一） 优化分析 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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案例：增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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er一致。 从soket中读取数据，构造Table2。 使用Flink SQL对Table1和Table2进行联合查询，并进行打印。 父主题： Flink Join样例程序

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