大数据计算MaxCompute其中a和h是两张一样的表，只是a表取的是昨天日期，h表取的是上月最后一天的日期，a表和h表都是2000多万的数据，这个是不是可以把h表放到前面，跑的会更快一些？from a
left join b
on ……
left join c
on ……
left join d
on ……
left join e
on ……
left join f
on ……
left join g
on ……
left join h
on ……
大数据计算MaxCompute其中a和h是两张一样的表，只是a表取的是昨天日期，h表取的是上月最后一[阿里云MaxCompute]
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可以使用 MaxCompute SQL 语句来处理和分析数据。如果需要对两张表进行操作和计算，可以采用 JOIN 操作将它们连接在一起。具体来说，可以按照以下步骤进行处理：
创建 a 和 h 两张表，并将它们分别填充数据。
使用 MaxCompute SQL 语句查询 a 表中昨天日期的数据，使用 h 表中上个月最后一天日期的数据。例如，可以使用如下的语句查询：
Copy
SELECT a., h.
FROM a JOIN h
ON a.date = yesterday() AND h.date = last_month_end()
在上述语句中，我们使用了 JOIN 操作将 a 和 h 两张表连接在一起，连接条件为 a 表的日期等于昨天日期，并且 h 表的日期等于上个月最后一天日期。同时，我们使用了 SELECT * 的方式来选取所有的列，可以根据实际需求进行调整。
在MaxCompute中，表的顺序通常不会对查询性能产生显著影响。MaxCompute使用了分布式计算引擎进行并行处理，可以自动优化查询执行计划。
在您给出的查询语句中，表的连接顺序可以根据具体场景和数据特点进行调整，但这并不一定会带来明显的性能改进。MaxCompute会根据数据分布和表关联条件等因素优化查询计划，尽可能高效地执行查询操作。
当涉及到大量数据的连接操作时，以下几个因素更可能对查询性能产生影响：
数据倾斜：如果某些表的数据分布不均匀，即存在数据倾斜，那么可能导致查询性能下降。针对数据倾斜问题，可以考虑采取分桶、倾斜键随机化等方法进行优化。
连接条件选择和过滤：合理选择和添加连接条件以及过滤条件，可以减少需要处理的数据量，提高查询性能。确保连接条件能够充分利用索引和分区，以避免全表扫描。
表设计和分区策略：良好的表设计和合适的分区策略能够使查询更高效。根据实际情况，将数据按照合适的维度进行分区，可以减少不必要的扫描量和加速查询。
不建议这样使用多表join ，会数据膨胀。
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/join，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”