函数工作流 FunctionGraph

函数工作流(FunctionGraph)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。通过函数工作流,只需编写业务函数代码并设置运行的条件,无需配置和管理服务器等基础设施,函数以弹性、免运维、高可靠的方式运行。此外,按函数实际执行资源计费,不执行不产生费用

 
 

    join函数 更多内容
  • Join顺序的Hint

    Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序,包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序,不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序,内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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  • Join顺序的Hint

    一层同时指定join顺序和内外表顺序。 1 2 3 4 5 6 leading(join_table_list1 [join_table_list2]) leading[join_table_list1 [join_table_list2]] leading[join_table_list1

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  • Join方式的Hint

    能是t2 t3先join,再跟t1 join,或t1 t2先join,再跟t3 join。此hint只hint最后一次joinjoin方式,对于两表连接的方法不hint。如果需要,可以单独指定,例如:任意表均不允许nestloop连接,且希望t2 t3先join,则增加hint:no

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  • SELECT JOIN Syntax

    table_references ) join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT} [OUTER] JOIN table_reference

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  • Spark SQL join优化

    SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。 操作步骤

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  • Hive Join数据优化

    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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  • Spark SQL join优化

    Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(请参见使用广播变量),将小表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。 操作步骤

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  • Join方式的Hint

    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顺序的Hint

    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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  • Join顺序的Hint

    Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序,包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序,不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序,内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))

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  • Join顺序的Hint

    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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  • Join方式的Hint

    能是t2 t3先join,再跟t1 join,或t1 t2先join,再跟t3 join。此hint只hint最后一次joinjoin方式,对于两表连接的方法不hint。如果需要,可以单独指定,例如:任意表均不允许nestloop连接,且希望t2 t3先join,则增加hint:no

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  • Flink Join样例程序

    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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  • GAUSS-01461 -- GAUSS-01470

    'float8'" SQLSTATE: 42P17 错误原因:CREATE OPERATOR,指定的JOIN函数返回值不是float8类型。 解决办法:CREATE OPERATOR,指定的JOIN函数返回值必须是float8类型。 GAUSS-01463: "PerformCursorOpen

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  • Flink Stream SQL Join增强

    12/dev/table/index.html。 Stream SQL Join介绍 SQL Join用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据。Flink Stream SQL Join允许对两个流式table进行Join,并从中查询结果。支持类似于以下内容的查询: SELECT

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  • Flink Join样例程序

    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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  • Flink Join样例程序

    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 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(Java)

    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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  • GS_SPM_ID_HASH_JOIN

    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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  • 用户指南

    等。 支持单表查询、多表JOIN、视图view、子查询,部分CTE查询等。 支持多种JOIN算法,包括:BNL Join、BKA Join、HASH Join、Nested loop Join、Semi Join、Anti Join、outer Join等。 支持多种子查询,包括

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