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上图的正文如下:
============== Stargate Context ==============
RDD: io.transwarp.stargate.HolodeskReaderHelper$$anon$1[5662603]
Dialect: oracle
Schema: Table argodb.orders (alias[o]), Columns [ID,UID,STATUS,CTIME,UTIME,ORDER_AMOUNT,DISCOUNT_AMOUNT,GOOD_CODE,SCORE,SCORE_DETIAL,PICTURE_LIST,MAILING_ADDR,DESC,PROVINCE_CODE,CITY_CODE,AREA_CODE,O_D(sp),O_H(sp),HOLODESK__BLOCK__ID,HOLODESK__RECORD__ID,HOLODESK__ROW__ID]
Stargate Filter: (AREA_CODE[Int] not null[0.0][Equivalent Pushdown: true])
Stargate Filter All Push Down: true
Needed Column: ID,UID,STATUS,CTIME,UTIME,ORDER_AMOUNT,DISCOUNT_AMOUNT,GOOD_CODE,SCORE,SCORE_DETIAL,PICTURE_LIST,MAILING_ADDR,DESC,PROVINCE_CODE,CITY_CODE,AREA_CODE
Order By Pushed Down: false
Stargate Dimensions Pushed Down: true
Stargate Limit/Order By:
Local Parallelism: -1
WindRunner Attributes:
windrunner.stargate.holodesk.read.deserialization: true
==============================================
字段名 | 说明 | 备注 |
---|---|---|
RDD | 由TableScanOperator生成,即需要读表的Operator/RDD才会有Stargate Context的内容 | 能看到走的哪条读表的路 |
Dialect | 方言类型,三种取值:oracle(argodb默认),db2,td。 | 查看社区版官方文档中的交互语言 |
Schema | Table 库名.表名[(alias[表别名])], Columns [表的所有列名,逗号分隔] | |
Original Stargate | stargate接收到的过滤条件 | |
Stargate Filter | 上面表的所有过滤条件,此时的过滤条件时or(a and b and c)这种形式,根节点一定是or。 | 真正下推到存储的过滤条件 |
Stargate Filter All Push Down | 上面所有的过滤条件是否都可以被下推到存储 | 过滤条件被下推到存储引擎,意味着从存储引擎读到计算引擎的数据都是这些被下推的过滤条件过滤之后的,一般来讲,过滤条件被下推相比表所有数据,会有减少,可以提升性能。 如果是false,可能需要关注 |
Needed Column | 需要存储引擎返回的改表的列 | 返回的列比表的总列数小的越多,返回的数据大小会越少,可以提升性能。 |
Not Push Down Columns | 关注的较少 | 关注的较少 |
Used Index | 关注的较少 | |
Order By Pushed Down | 关注的较少 | |
Stargate Dimensions Pushed Down | 关注的较少 | |
Index Infomation | 关注的较少 | |
Feedback | 关注的较少 | |
Stargate Dimensions | 关注的较少 | |
Stargate Limit/Order By | 关注的较少 | |
Local Parallelism | 关注的较少 | |
WindRunner Attributes | 关注的较少 |
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上图的正文如下:
============== Stargate Context ==============
RDD: io.transwarp.stargate.HolodeskReaderHelper$$anon$1[5662603]
Dialect: oracle
Schema: Table argodb.orders (alias[o]), Columns [ID,UID,STATUS,CTIME,UTIME,ORDER_AMOUNT,DISCOUNT_AMOUNT,GOOD_CODE,SCORE,SCORE_DETIAL,PICTURE_LIST,MAILING_ADDR,DESC,PROVINCE_CODE,CITY_CODE,AREA_CODE,O_D(sp),O_H(sp),HOLODESK__BLOCK__ID,HOLODESK__RECORD__ID,HOLODESK__ROW__ID]
Stargate Filter: (AREA_CODE[Int] not null[0.0][Equivalent Pushdown: true])
Stargate Filter All Push Down: true
Needed Column: ID,UID,STATUS,CTIME,UTIME,ORDER_AMOUNT,DISCOUNT_AMOUNT,GOOD_CODE,SCORE,SCORE_DETIAL,PICTURE_LIST,MAILING_ADDR,DESC,PROVINCE_CODE,CITY_CODE,AREA_CODE
Order By Pushed Down: false
Stargate Dimensions Pushed Down: true
Stargate Limit/Order By:
Local Parallelism: -1
WindRunner Attributes:
windrunner.stargate.holodesk.read.deserialization: true
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字段名 | 说明 | 备注 |
---|---|---|
RDD | 由TableScanOperator生成,即需要读表的Operator/RDD才会有Stargate Context的内容 | 能看到走的哪条读表的路 |
Dialect | 方言类型,三种取值:oracle(argodb默认),db2,td。 | 查看社区版官方文档中的交互语言 |
Schema | Table 库名.表名[(alias[表别名])], Columns [表的所有列名,逗号分隔] | |
Original Stargate | stargate接收到的过滤条件 | |
Stargate Filter | 上面表的所有过滤条件,此时的过滤条件时or(a and b and c)这种形式,根节点一定是or。 | 真正下推到存储的过滤条件 |
Stargate Filter All Push Down | 上面所有的过滤条件是否都可以被下推到存储 | 过滤条件被下推到存储引擎,意味着从存储引擎读到计算引擎的数据都是这些被下推的过滤条件过滤之后的,一般来讲,过滤条件被下推相比表所有数据,会有减少,可以提升性能。 如果是false,可能需要关注 |
Needed Column | 需要存储引擎返回的改表的列 | 返回的列比表的总列数小的越多,返回的数据大小会越少,可以提升性能。 |
Not Push Down Columns | 关注的较少 | 关注的较少 |
Used Index | 关注的较少 | |
Order By Pushed Down | 关注的较少 | |
Stargate Dimensions Pushed Down | 关注的较少 | |
Index Infomation | 关注的较少 | |
Feedback | 关注的较少 | |
Stargate Dimensions | 关注的较少 | |
Stargate Limit/Order By | 关注的较少 | |
Local Parallelism | 关注的较少 | |
WindRunner Attributes | 关注的较少 |