问题一：对于ODPS中的UNION操作，执行计划是怎样的？
对于ODPS中的UNION操作，执行计划是怎样的？
参考回答：
对于ODPS中的UNION操作，执行计划是多个MAP任务加上一个REDUCE任务。无论是对两张表还是多张表（X张）进行UNION操作，都只需要一个REDUCE任务来进行去重和合并。这与Hive不同，Hive在对多张表进行UNION操作时会产生更多的REDUCE任务。
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问题二：在ODPS中，为什么直接使用UNION就可以达到最优的执行计划？
在ODPS中，为什么直接使用UNION就可以达到最优的执行计划？
参考回答：
在ODPS中，直接使用UNION就可以达到最优的执行计划，是因为ODPS已经对UNION操作进行了优化。它会自动处理数据的去重和合并，而不需要用户额外添加GROUP BY等聚合操作来增加复杂性。
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问题三：请给出一个使用UNION合并两张表数据的SQL示例。
请给出一个使用UNION合并两张表数据的SQL示例。
参考回答：
使用UNION合并两张表数据的SQL示例如下：
sql SELECT cst_id, cst_info FROM @cst_info_a WHERE dt = '${bizdate}' UNION SELECT cst_id, cst_info FROM cst_info_b WHERE dt = '${bizdate}';
这个查询会将@cst_info_a和cst_info_b两张表中符合条件的数据合并，并自动去重。
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问题四：COUNT(DISTINCT ...) 的效率如何？
COUNT(DISTINCT ...) 的效率如何？
参考回答：
COUNT(DISTINCT ...) 的效率取决于数据分布、表的大小、查询的复杂性以及数据库系统的优化能力。在某些情况下，它可能不是最高效的，但在其他情况下，通过数据库系统的优化，它的性能可以得到显著提升。
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问题五：在探查资产信息表中近5天的用户数时，使用 COUNT(DISTINCT ...) 和优化的 GROUP BY 方法，哪个更高效？
在探查资产信息表中近5天的用户数时，使用 COUNT(DISTINCT ...) 和优化的 GROUP BY 方法，哪个更高效？
参考回答：
在探查资产信息表中近5天的用户数时，直接使用 COUNT(DISTINCT cst_id) 通常更高效，因为数据库系统（如ODPS）可能已经对此类查询进行了优化。从执行计划和运行时间来看，直接使用 COUNT(DISTINCT cst_id) 比使用优化的 GROUP BY 方法更快，资源消耗更少。
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