使用规范

HTAP实时分析有较好的查询性能，单次查询最大会利用一半的CPU，所以并发度建议100以下。

为达到较好性能，可以利用如下手段对查询进行优化：

1. 减少无效的计算，去除SQL中不用的字段，避免用SELECT *，简化SQL。
2. 去除无用的列，若结果使用到全部列，则相对行存无法达到优化效果。
3. 字段类型的定义，尽量用原始定义的数据类型，原始的数据类型处理时内核有优化，比如时间类型不要定义成String。字段非空明确指定，尽量不用nullable。
4. 可以通过分区来管理数据，分区要有区分度，且经常用于查询。GaussDB(for MySQL)中创建的range分区会自动同步到HTAP中，其他分区不会同步。若需要重新指定分区键，可以在创建同步时重新指定。分区数过多会影响性能。
5. 排序键是高性能的基础，建议按查询的频度进行排序，去除不用的排序键，排序键最好不要超过5个。
6. 当查询条件不在排序键中时，可以尝试添加跳数索引。
7. 尽量避免多表关联，可以通过大宽表，保持一定的数据冗余来避免。Join时小表作为右表。尝试用IN替代JOIN。
8. 对经常使用的表，数据量在50万条以下，可以尝试创建数据字典表。创建的表会加载到内存，减少join，提升查询性能。
9. 对频繁使用的耗时查询，可以创建物化视图，提升性能。当通过多表关联来创建物化视图时，需注意只支持基表的插入更新，右表不支持更新。