巡检问题：序号问题类别问题描述参考详情1巡检常见不通过项巡检不通过项整改汇总补充中2巡检失败常见巡检失败检查、整改方法补充中

sql在查询时写关联，select xx from a left join b on a.i=b.i left join c on a.i=c.i left join d on a.i=d.i...这种写法有什么问题不？a 表数据是否会随着关联数据翻倍？

gauss on hdfs 外表和gauss 内表做联邦查询的时候，hdfs外表创建的方式是roundrobin的方式，他们根据哪个字段做的轮询，是逐条轮询分布到dn，还是按batch去轮询？

问题一：1、OLAP、OLTP、IoT这三种不同使用场景如何在一套环境共存？彼此间的资源如何实现隔离？ 2、DWS在进行SQL ON MRS的场景下对两款产品的部署位置有什么样的要求？特别是在网络传输和时延这块的要求。 3、DWS在进行SQL ON MRS的场景下计算是发生在DWS这边还是在MRS这边？4、IoT场景在哪些项目中有实际落地的应用？问题二：存储过程中会有一个begin end； 1、其中的SQL是并行执行还是串行执行 2、在其中加入一个begin end 是先执行，SQL，还是先执行加入的begin end语句 3、加入 perform 调用存储过程，先执行哪个问题三：存储过程中：EXECUTE IMMEDIATE 语句后的SQL语句、语句其中的变量、文字、转义规则是什么呀？

【问题版本】 HCS850【问题描述】 系统内部异常【问题影响】 无【问题根因】 缺少dms.monitoring.endpoint.intl配置【定位过程】1、管控面升级到850后OC上报多个系统内部异常告警，每隔一个小时或者半个小时一个告警，过会自动恢复；告警ID：DWS_10000，告警源有容器名和traceID，定位信息：exception_code=INTERNAL ERROR, V1HCSResourceManagerAdaptergetinstanceListForHcs(HttpUtils.java:79)2、拿告警信息的traceID搜dwscontroller日志发现是报Http scheme is empty, can't deal with it.且上面有打印[DmsClint]getInstatList；3、升级到850后dwscontroller服务dms.monitoring.endpoint.intl参数未配置导致（登CDK查询确认为空）；4、dwscontroller添加dms.monitoring.endpoint.intl参数配置（探活参数也改），点升级，升级完后后清除告警，观察告警不再上报；【规避措施】1、登录CDK界面点变更管理-》服务升级-》选region，选dwscontroller服务点升级；1）修改dms.monitoring.endpoint.intl参数为https://dms-monitoring.dws:184562）修改LIVENESS_PROBE.PERRIOD_SECONDS参数值加12、升级完成后，清理现存的该告警，观察一段时间不再上报该告警即解决；

10月26日，华为云HCSD校园沙龙活动在东北大学软件学院成功举办！活动现场，来自东北大学软件学院近500名学生积极参与，体验华为云技术生态，领略华为云数仓的技术魅力。华为云数仓高级专家秦晓明以数据仓库的起源为切入点，生动描绘了数据仓库如何在数据时代背景下，悄然改变着我们的生活，并为各行各业的生产与业务创造巨大价值。随后，他深入浅出地介绍了华为云数仓GaussDB(DWS)的发展历程与核心技术亮点。他重点解读了新一代云原生数仓的Serverless架构，这一架构实现了存算管的三层分离，使得计算与存储资源能够独立、灵活且快速地伸缩，从而以高性价比满足用户多样且变化的负载需求，并严格保障负载隔离。目前GaussDB(DWS)已跃居国产数据仓库的领先地位，在金融、政府、电信、能源、交通、医疗、物流、电商等多个领域均广泛应用。​最后，秦晓明专家还为在座的同学们带来了一个特别的惊喜——GaussDB(DWS)为高校开发者精心打造的云实验，旨在帮助同学们轻松入门并亲身体验数仓的创建与使用过程，从而更深入地了解数仓的奥秘与魅力。华为云数仓GaussDB(DWS)长期致力于数字人才的培养与发展，展望未来，依托华为云强大的生态体系与资源，我们将进一步加大投入力度，为广大开发者们提供丰富多样的开发工具，提供更多开放的技术资源，助力开发者成长。

max_dynamic_memory，dynamic_used_memory和process memory allocation三者有什么区别和关联？在执行任务时的前后顺序是怎样的？

为什么嵌套case when 会非常消耗内存？

物化视图（Materialized View）是一种特殊的数据库对象，它包含了某个查询结果的预计算数据，并将其存储在数据库中，以提高查询性能。与普通的虚拟视图（View）不同，物化视图存储了实际的数据，而普通视图只是保存SQL定义，不会存储实际的数据 。物化视图的主要功能包括提高查询性能、减少查询开销和支持离线查询。由于物化视图存储了查询结果，因此在查询时可以直接返回结果而无需重新计算，从而提高了查询性能。同时，由于物化视图存储了实际的数据，它在查询时可以减少计算资源的消耗，降低查询开销。此外，物化视图还可以在离线模式下使用，即使数据库不可用，也可以使用物化视图作为备份进行查询 。物化视图的工作原理可以概括为以下几个步骤：定义物化视图、预先计算、数据更新和查询优化。用户根据自己的需求定义物化视图的查询语句和数据存储方式。系统根据物化视图的定义预先计算出查询结果，并将结果存储在物化视图中。当基表数据发生变化时，物化视图也需要进行更新，以确保数据的准确性。在查询过程中，系统会根据物化视图的存在和内容进行查询优化，提高查询效率 。物化视图在数据仓库、实时数据分析、大数据处理和复杂的表连接和聚合操作等场景中特别有用。在数据仓库中，物化视图可以预先计算和存储查询结果，从而提高查询性能。在实时数据分析中，物化视图可以确保数据的实时性和准确性，同时提供快速的查询响应。在处理大数据时，物化视图可以作为一种缓存机制，将部分计算结果存储起来，以便在后续查询中重复使用，从而降低计算资源的消耗 。物化视图的发展历史与数据仓库技术的发展紧密相关。随着数据仓库技术的发展，对于查询性能的要求越来越高，物化视图作为一种提高查询性能的有效手段，逐渐被广泛使用。在早期的数据仓库系统中，物化视图主要被用于静态数据的查询加速。随着技术的进步，物化视图开始支持更复杂的查询和分析，包括实时数据分析和大数据处理。物化视图的“构建、刷新、改写”是物化视图管理中的三个关键操作，它们共同确保物化视图能够高效、准确地服务于数据查询。构建（Building）： 构建是物化视图的创建过程。在这个阶段，数据库系统会根据物化视图定义的查询语句，计算并存储查询结果。这个结果通常存储在磁盘上的物理表中，可以是行存储或列存储格式，具体取决于物化视图的实现和优化需求。构建过程可能涉及到大量的计算和I/O操作，因此可能需要一定的时间来完成，特别是当物化视图基于复杂查询或大量数据时。刷新（Refreshing）： 刷新是指更新物化视图的内容，以反映基表数据的变化。由于物化视图包含了预计算的查询结果，当基表数据发生变化时，物化视图需要相应地更新，以保证其数据的准确性。刷新可以是自动的，也可以是手动的，具体取决于物化视图的配置和使用场景。自动刷新可以是实时的，也可以是按照预定的时间间隔进行。改写（Rewriting）： 改写是指将对基表的查询请求转换为对物化视图的查询，以提高查询性能。当用户提交一个查询请求时，数据库系统会检查是否存在一个物化视图可以用于优化这个查询。如果存在，系统会将原始查询改写为对物化视图的查询。这个过程通常由数据库的查询优化器自动完成，用户不需要手动干预。改写可以显著减少查询的计算量和响应时间，因为物化视图已经包含了预计算的结果。物化视图的改写流程是数据库系统优化查询性能的一种机制。通过改写，系统可以利用物化视图来避免重复计算，从而提高查询效率。例如，如果一个查询涉及到复杂的连接和聚合操作，而这些操作的结果已经被存储在物化视图中，那么系统可以直接使用物化视图来响应查询，而不需要重新执行这些操作。总结来说，“物化视图包括构建、刷新和改写流程”这句话意味着物化视图的管理涉及到创建视图、更新视图内容以及优化查询请求三个主要步骤，这三个步骤共同确保物化视图能够高效地服务于数据查询和分析。

Alluxio 是一个开源的分布式存储系统，它作为数据访问层，位于计算框架（如 Apache Spark、Presto 或 Hadoop MapReduce）和持久化存储系统（如 Amazon S3、Google Cloud Storage、HDFS 等）之间。Alluxio 的主要目标是提高数据访问速度，通过将数据缓存到计算节点附近的存储层，从而减少数据访问延迟，提高数据处理效率 。Alluxio 可以作为 Hive 的底层存储系统，提供数据存储和缓存服务。Hive Metastore 是 Hive 的元数据存储，它管理着 Hive 表的元数据信息，如表结构、分区信息等。当 Alluxio 与 Hive 集成时，Hive 可以利用 Alluxio 的高速数据访问能力，将数据缓存到 Alluxio 中，从而提高 Hive 查询的性能 。在实际应用中，可以将 Hive 表的数据存储位置设置为 Alluxio 的路径，这样 Hive 在访问这些表时，就可以直接从 Alluxio 中读取数据，而不是从底层的 HDFS 或其他存储系统中读取。这种方式可以显著提高数据读取速度，尤其是在数据频繁访问的场景下 。此外，Alluxio 还提供了一些高级配置，允许用户自定义 Alluxio 客户端属性，例如设置 Alluxio 的写类型为 CACHE_THROUGH，以优化数据写入性能 。如果 Alluxio 运行在高可用（HA）模式下，还可以在 Hive 中配置 Alluxio 的主节点 RPC 地址，以确保 Hive 能够连接到 Alluxio 集群 。总的来说，Alluxio 为 Hive 提供了一种高效的数据存储和缓存方案，通过减少数据访问延迟，提高了 Hive 查询的性能。同时，Alluxio 的灵活性和可扩展性也使得它能够适应不同的大数据存储和计算需求。其实，hive查询是比较慢的，那么使用缓存后，可能会改善这种情况。

这是大数据领域中两个重要的工具，它们经常一起被提及，因为它们在处理大规模数据集时具有互补的功能。Apache Hive 是一个建立在 Hadoop 之上的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HiveQL），用于处理大规模的结构化数据。Hive 允许用户通过 SQL 语句来执行数据查询、汇总和分析，非常适合数据仓库和分析场景。Hive 的数据存储依赖于 HDFS，数据以文件的形式存储在 HDFS 中，支持多种数据格式，如文本文件、Parquet、ORC 等。Hive 的查询执行流程包括查询解析、编译、优化和执行，通过优化器和执行引擎的协作，实现了对大规模数据的高效处理。Hive 适合读多写少的场景，不支持对数据的改写和删除操作 。Hive 的本质是将 HiveQL 转换成 MapReduce 任务来执行，从而减少编写 MapReduce 程序的复杂性 。Hive 的工作原理可以概括为以下几个步骤：用户接口：用户可以通过命令行接口（CLI）、JDBC/ODBC 或者 Web UI 提交查询请求。元数据存储：Hive 将元数据（如表结构、列信息等）存储在 Metastore 中，通常使用 MySQL 或 Derby 作为元数据存储。驱动器（Driver）：Hive 的驱动器负责处理用户的查询请求，它包括解析器、编译器、优化器和执行器。解析器：将 HiveQL 字符串转换成抽象语法树（AST）。编译器：将 AST 编译生成逻辑执行计划。优化器：对逻辑执行计划进行优化，以提高查询效率。执行器：将优化后的逻辑计划转换成物理计划，通常是一个或多个 MapReduce 任务。执行引擎：Hive 将编译和优化后的查询计划提交给 Hadoop 的 YARN 资源管理器，由 YARN 调度执行 MapReduce 任务。结果返回：执行完成后，结果通过 Hive 返回给用户。Apache Hudi（Hadoop Upserts and Incremental Processing）是一个开源库，用于处理大规模数据集，特别是需要进行频繁更新和增量加载的数据集。Hudi 提供了两种原语：更新/删除记录和变更流，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。Hudi 支持对数据进行插入、更新和删除操作，并且能够高效地处理大量数据。Hudi 通过使用增量加载和增量更新技术，可以大大减少数据加载和更新的时间。Hudi 还提供了一流的支持来获取数据变更的增量流，解锁新的查询姿势。Hudi 适用于需要频繁进行增量加载和更新的场景，如日志分析、电商推荐系统等 。Hudi 可以弥补 Hive 在数据更新和增量处理方面的不足。虽然 Hive 提供了强大的数据查询和分析能力，但它在数据更新和删除操作上有限制。而 Hudi 提供了对现有数据的更新和删除的支持，以及高效的增量数据处理能力。此外，Hudi 与 Hive 有很好的集成性，Hudi 管理的数据可以被 Hive 直接查询，这意味着用户可以利用 Hive 的 SQL 能力来分析 Hudi 管理的数据。这种集成使得 Hudi 成为了在 HDFS 上处理数据的重要工具，尤其是在需要数据更新和增量处理的场景中Hudi 的工作原理包括以下几个方面：数据组织：Hudi 将数据集组织成与 Hive 表类似的目录结构，数据集分为多个分区，每个分区包含多个文件。时间轴维护：Hudi 维护一个时间轴，记录在数据集上执行的所有操作，以提供数据集的即时视图。文件管理：每个文件都有一个唯一的文件 ID 和生成该文件的提交（commit），如果有更新，则多个文件共享相同的文件 ID，但写入时的提交不同。存储类型：Hudi 支持不同的存储类型，如写时复制、纯列式、创建新版本的文件、读时合并等。视图管理：Hudi 提供了不同的视图来处理数据的读取方式，包括读取优化视图、近实时视图和增量视图。

数据的压缩和整理（Compaction）是数据库系统中的一个常见概念。在数据库系统中，随着数据的不断写入，存储空间会被逐渐填满。为了保持数据库的性能和存储效率，需要定期对数据进行压缩和整理，这个过程通常被称为Compaction。对于ClickHouse这样的列式数据库来说，Compaction的过程可能包括以下几个方面：数据压缩：随着数据的写入，数据库会积累大量的中间状态数据，这些数据可能占用大量的存储空间。Compaction过程中，数据库会对这些数据进行压缩，以减少存储空间的占用。数据合并：在数据写入过程中，可能会产生许多小的文件或数据块。Compaction会将这些小的数据块合并成更大的块，这样可以减少文件的数量，提高数据的读写效率。数据清理：在数据的写入和更新过程中，可能会产生一些过时或不再需要的数据。Compaction会识别并清理这些数据，以保持数据库的整洁和高效。数据重排：Compaction还可能涉及到数据的重排，以优化数据的存储结构，使得查询和更新操作更加高效。数据版本管理：在支持多版本并发控制（MVCC）的数据库系统中，Compaction还涉及到管理不同版本的数据，确保数据的一致性和可恢复性。Compaction是一个资源密集型的操作，因为它涉及到大量的数据读写和处理。在执行Compaction时，数据库需要消耗计算资源（如CPU和内存），以及I/O资源（如磁盘读写）。因此，Compaction操作可能会对数据库的性能产生一定的影响，尤其是在资源有限的环境中。数据库系统通常会在系统负载较低的时候自动执行Compaction，以减少对用户操作的影响。

湖仓分离架构和湖仓一体架构是数据管理领域的两种重要架构。湖仓分离架构：数据仓库（Data Warehouse）主要负责存储结构化、经过处理的数据，支持快速查询和分析。数据湖（Data Lake）则用于存储原始、未处理的大量数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，支持灵活的数据探索和分析 。 在湖仓分离架构中，数据湖和数据仓库是分开的，数据湖作为数据的原始存储，而数据仓库则用于存储经过ETL（Extract, Transform, Load）处理后的数据，以支持业务决策和报告。湖仓一体架构（Data Lakehouse）：湖仓一体架构是将数据仓库和数据湖的优势结合起来，形成统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。这种架构整合了数据仓库的快速查询能力和数据湖的灵活数据探索能力，实现了数据的高效存储、快速查询和灵活分析 。 湖仓一体架构的优势包括统一的数据平台、灵活性、高性能、成本效益和支持多种工作负载。它通过整合数据仓库和数据湖的优势，实现了数据的统一存储、高效处理和灵活分析，为企业提供了全面、深入的数据洞察能力 。 湖仓一体架构的发展现状包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展、基于云平台的架构构建，以及独立数据库厂商的湖仓一体平台。发展趋势：随着数字化转型的深入，企业需要处理的数据量和种类不断增加，湖仓一体架构因其能够提供更高效的数据处理和分析能力，正逐渐成为企业数据管理的重要选择。 湖仓一体架构的发展也推动了数据平台技术的创新，如存算分离模式、云原生技术的应用，以及对AI和机器学习的支持，这些都将进一步推动湖仓一体架构的发展和应用 。 未来，湖仓一体架构可能会更加注重数据的实时性、多模态数据处理能力，以及与AI和机器学习的更深度集成，以支持更复杂的数据分析和业务决策需求 。

DWS可以通过   "xc_node_id || tableoid ||ctid" 的方式，快速生成唯一序号。

1024程序员节就要到来了，大家有什么想法？