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低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。
因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，性能较好。通常，窗口去重直接用于窗口表值函数上。另外，它可以用于基于窗口表值函数的操作。比如窗口聚合，窗口TopN和窗口关联。 窗口Top-N的语法和普通的Top-N相同。
高吞吐低时延：采用Apache Flink的Dataflow模型，高性能计算资源，从用户自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消费数据，单CU每秒吞吐1千~2万条消息。 细粒度权限管理：P公司内部有N个子部门，子部门之间需要对数据进行共享和隔离。
队列权限管理 管理员用户和队列的所有者拥有队列的所有操作权限，且根据业务需求对其他用户分配队列的操作权限，确保用户之间的作业互不影响，保障作业的执行性能。本节操作介绍队列权限管理的相关操作。
配置DLI程序包权限 针对不同用户，可以通过权限设置分配不同的程序包组或程序包，不同用户之间的作业效率互不影响，保障作业性能。 管理员用户、程序包组拥有程序包组的所有权限。不需要进行权限设置，且其他用户无法修改其程序包组权限。 管理员用户、程序包的所有者拥有程序包的所有权限。
表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。
表1 Spark 3.3.1版本优势 特性 说明 Native性能加速 Spark查询语句性能提升。 元数据访问性能提升 提升Spark在处理大数据时的元数据访问性能，提高数据处理流程效率。
优化SQL作业NOT IN语句查询性能 NOT IN语句查询性能提升。 优化Multi-INSERT语句查询性能 Multi-INSERT语句查询性能提升。 父主题： 版本支持公告
独享资源池：提供独享资源池，满足高性能资源需求。 父主题： HetuEngine SQL语法
实时入湖都是需要分钟内或者分钟级的高性能入湖，索引的选择会影响到写Hudi表的性能。在性能方面各个索引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。
高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、ECS自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。
DLI表相较于OBS表提供了更多权限控制和缓存加速的功能，性能相较于外表性能更好，但是会收取存储费用。 父主题： DLI产品咨询类
流式计算为低时延的实时计算，需要高性能的流式读写能力，在Hudi表中存在的MOR和COW两种模型中，MOR表的流式读写性能相对较好，因此在流式计算场景下采用MOR表模型。
HetuEngine遵循该规范，并删除该子句的冗余用法，以避免对性能造成负面影响。 例如在执行INSERT语句时，ORDER BY子句不会对插入的数据产生影响，是个冗余的操作，会对整个INSERT语句的整体性能产生负面影响，因此HetuEngine会跳过ORDER BY操作。
Flink作业类 Flink作业咨询类 Flink SQL作业类 Flink Jar作业类 Flink作业性能调优类
数据量非常小的事实表 这种可以在预估很长一段时间的数据增长量的前提下使用非分区表预留稍宽裕一些的桶数来提升读写性能。 确认表内桶数 Hudi表的桶数设置，关系到表的性能，需要格外引起注意。 以下几点，是设置桶数的关键信息，需要建表前确认。
DLI增强型跨源连接底层采用对等连接，直接打通DLI队列与目的数据源的VPC网络，通过点对点的方式实现数据互通，能够提供比经典型跨源更加灵活的使用场景与更加强劲的性能。 说明： 系统default队列不支持创建跨源连接。
大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（
在有限的计算资源下，写入的桶数越少，性能越高。 父主题： Hudi数据表设计规范
大数据场景推荐使用并行文件系统，并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，以及TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（
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