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选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足上述条件的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。
选择分布方式 复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan
选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分
选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。
选择分布方式 复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan
选择分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相关的部分
选择存储模型 进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。
问题，而Ustore的索引使用其特有的URQ（UB-tree Recycle Queue，一种基于循环队列的数据结构，即双循环队列），对索引空闲空间进行管理。双循环队列是指有两个循环队列，一个潜在空页队列，另一个可用空页队列，在DML过程中完成索引的空间管理，能有效地缓解DML过程中造成的空间急剧膨胀问题。
问题，而Ustore的索引使用其特有的URQ（UB-tree Recycle Queue，一种基于循环队列的数据结构，即双循环队列），对索引空闲空间进行管理。双循环队列是指有两个循环队列，一个潜在空页队列，另一个可用空页队列，在DML过程中完成索引的空间管理，能有效地缓解DML过程中造成的空间急剧膨胀问题。
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 使用执行效率更高的数据类型 通常情况下，整型数据运算（包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及GROUP BY）的效率比字符串和浮点数的效率高。 使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“>=”、“<=”、“!=”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I
选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减
案例：选择合适的分布列 现象描述 表定义如下： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int); 执行如下查询： 1 SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;
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