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分布式数据库--SQL优化之Plan Hint

Part 1- 关于Hint Hint是嵌入SQL语句的对优化器进行提示的信息,是DBA进行SQL优化的常用手段。SQL语句经过优化器(规则优化(RBO)、代价优化(CBO)),通常会选择正确的查询路径,但是智者千虑,必有一失,有时优化器也会选择一个很差的计划,使得该条SQL查询变得很慢,此时需要DBA人为干预(通过给SQL语句增加一个注释),告诉优化器要选择指定的访问路径(full scan、index scan)或join 类型(merge、hash、lookup),使得该条SQL语句可以高效的运行。 Part 2 - Hint的使用 通过 /*+ ... */ 的注释形式放在 SELECT 关键字之后,多个 hint 之间用逗号隔开。 例如 select /*+use_index(t, index1)*/ * from t where a = 10 and b = 20; 如下图所示,经过RBO会得到如下normalized plan,而/*+ use_index(t, index1)*/ 将作用于scan选择的过程,这将告诉优化器在选择表t的访问路径(① ② ③)时,选择...

Meetup 02期回顾:Qualitis 数据质量 0.9.0版本介绍

主题:《Qualitis 数据质量 0.9.0版本介绍》 讲师:周玉壮 微众银行大数据平台工程师 GitHub:https://github.com/WeBankFinTech/Qualitis 以下内容为分享文字版本,点击阅读原文可查看完整视频 Qualitis介绍 Qualitis是一个支持多种异构数据源的质量校验、通知、管理服务的数据质量管理平台,用于解决业务系统运行、数据中心建设及数据治理过程中的各种数据质量问题。 Qualitis基于Spring Boot,依赖于Linkis进行数据计算,提供数据质量模型构建,数据质量模型执行,数据质量任务管理,异常数据发现保存以及数据质量报表生成等功能。并提供了金融级数据质量模型资源隔离,资源管控,权限隔离等企业特性,具备高并发,高性能,高可用的大数据质量管理能力。 批量计算场景数据校验 在进行检验规则的定义跟配置。我们接入数据源,根据规则模板去生成真实的好批的 SQL 去查询这些数据,看是否存在上述的这些问题。我们的批量的这个数据质量的校验是接入了 Linkis 主要使用的是 Spark 阶段引擎,由 Linux 帮我们执行,拿到质量检验...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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