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作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
Integer 查询记录数。默认为100，不能为负数，最小值为1，最大值为100。例如该参数设定为10，则查询结果最多只显示10条记录。 offset 否 Integer 索引位置，偏移量。从第一条数据偏移offset条数据后开始查询，默认为0（偏移0条数据，表示从第一条数据开始查询），必
IN::= 右边是一个圆括弧括起来的子查询，它必须只返回一个字段。左边表达式对子查询结果的每一行进行一次计算和比较。如果找到任何相等的子查询行，则IN结果为“真”。如果没有找到任何相等行，则结果为“假”（包括子查询没有返回任何行的情况）。 表达式或子查询行里的NULL遵照SQL处理布尔
数据倾斜查询最佳实践 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 最佳实践
数据倾斜查询最佳实践 快速定位查询存储倾斜的表 父主题： 最佳实践
IN::= 右边是一个圆括弧括起来的子查询，它必须只返回一个字段。左边表达式对子查询结果的每一行进行一次计算和比较。如果找到任何相等的子查询行，则IN结果为“真”。如果没有找到任何相等行，则结果为“假”（包括子查询没有返回任何行的情况）。 表达式或子查询行里的NULL遵照SQL处理布尔
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
长查询和长事务调优 长查询或长事务将影响autovacuum对旧版本的清理，数据更新操作产生的旧版本将不能被及时清理。 数据访问时，需要遍历旧版本进行可见性判断，以便确定对当前查询快照可见的版本。长查询或长事务持续的时间越久，不能及时清理的旧版本就越多，对访问性能的影响也越大。极
IN::= 右边是一个圆括弧括起来的子查询，它必须只返回一个字段。左边表达式对子查询结果的每一行进行一次计算和比较。如果找到任何相等的子查询行，则IN结果为“真”。如果没有找到任何相等行，则结果为“假”（包括子查询没有返回任何行的情况）。 表达式或子查询行里的NULL遵照SQL处理布尔
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000万行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
IN::= 右边是一个圆括弧括起来的子查询，它必须只返回一个字段。左边表达式对子查询结果的每一行进行一次计算和比较。如果找到任何相等的子查询行，则IN结果为“真”。如果没有找到任何相等行，则结果为“假”（包括子查询没有返回任何行的情况）。 表达式或子查询行里的NULL遵照SQL处理布尔
案例：改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下：
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
案例：改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下：
IN::= 右边是一个圆括号括起来的子查询，它必须只返回一个字段。左边表达式对子查询结果的每一行进行一次计算和比较。如果找到任何相等的子查询行，则IN结果为“真”。如果没有找到任何相等行，则结果为“假”（包括子查询没有返回任何行的情况）。 表达式或子查询行里的NULL遵照SQL处理布尔
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
作业中多个SQL有同样的子查询，并且子查询数据量较大。 Plan cost计算不准，导致子查询hash bucket太小，比如实际数据1000W行，hash bucket只有1000。 函数（如substr、to_number）导致大数据量子查询选择度计算不准。 多DN环境下对大表做broadcast的子查询。
案例：改写SQL消除子查询 现象描述 1 2 3 4 select 1, (select count(*) from normal_date n where n.id = a.id) as GZCS from normal_date a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下：
GZCS from customer_address_001 a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为null，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1
GZCS from customer_address_001 a; 此SQL性能较差，查看发现执行计划中存在SubPlan，具体如下： 优化说明 此优化的核心就是消除子查询。分析业务场景发现a.ca_address_sk不为NULL，那么从SQL语义出发，可以等价改写SQL为： 1
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