大数据计算MaxCompute其中a和h是两张一样的表,只是a表取的是昨天日期,h表取的是上月最后一

大数据计算MaxCompute其中a和h是两张一样的表,只是a表取的是昨天日期,h表取的是上月最后一天的日期,a表和h表都是2000多万的数据,这个是不是可以把h表放到前面,跑的会更快一些?from a
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真的很搞笑 2023-07-18 22:01:43 130 分享 版权
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  • 北京阿里云ACE会长

    可以使用 MaxCompute SQL 语句来处理和分析数据。如果需要对两张表进行操作和计算,可以采用 JOIN 操作将它们连接在一起。具体来说,可以按照以下步骤进行处理:

    创建 a 和 h 两张表,并将它们分别填充数据。

    使用 MaxCompute SQL 语句查询 a 表中昨天日期的数据,使用 h 表中上个月最后一天日期的数据。例如,可以使用如下的语句查询:

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    SELECT a., h.
    FROM a JOIN h
    ON a.date = yesterday() AND h.date = last_month_end()
    在上述语句中,我们使用了 JOIN 操作将 a 和 h 两张表连接在一起,连接条件为 a 表的日期等于昨天日期,并且 h 表的日期等于上个月最后一天日期。同时,我们使用了 SELECT * 的方式来选取所有的列,可以根据实际需求进行调整。

    2023-07-29 10:56:32
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  • 在MaxCompute中,表的顺序通常不会对查询性能产生显著影响。MaxCompute使用了分布式计算引擎进行并行处理,可以自动优化查询执行计划。

    在您给出的查询语句中,表的连接顺序可以根据具体场景和数据特点进行调整,但这并不一定会带来明显的性能改进。MaxCompute会根据数据分布和表关联条件等因素优化查询计划,尽可能高效地执行查询操作。

    当涉及到大量数据的连接操作时,以下几个因素更可能对查询性能产生影响:

    1. 数据倾斜:如果某些表的数据分布不均匀,即存在数据倾斜,那么可能导致查询性能下降。针对数据倾斜问题,可以考虑采取分桶、倾斜键随机化等方法进行优化。

    2. 连接条件选择和过滤:合理选择和添加连接条件以及过滤条件,可以减少需要处理的数据量,提高查询性能。确保连接条件能够充分利用索引和分区,以避免全表扫描。

    3. 表设计和分区策略:良好的表设计和合适的分区策略能够使查询更高效。根据实际情况,将数据按照合适的维度进行分区,可以减少不必要的扫描量和加速查询。

    2023-07-28 21:18:14
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  • 2023-07-19 12:35:53
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MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。

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