t1表上数据v哭分布情况如下：表中共有10万行

t1表上数据分布情况如下：表中共有10万行，其中subobject_name列上只有100行有值，其它均为NULL。这种数据分布情况在数据库设计和优化中具有重要意义，尤其是在查询性能和索引设计方面。1

📊 数据分布对查询性能的影响

• 要点总结1：数据分布与查询性能：数据分布不均会导致查询性能下降，特别是在涉及大量NULL值的列上。查询优化器在处理这类列时，可能会选择不使用索引，从而导致全表扫描，增加查询时间。3
• 要点总结2：索引的有效性：在subobject_name列上创建索引可能不会显著提高查询性能，因为该列的非NULL值占比极低。索引的维护成本可能超过其带来的性能提升，尤其是在数据更新频繁的情况下。3

🔍 数据分布策略的选择

• 要点总结1：哈希分布与随机分布：在分布式数据库中，选择合适的数据分布策略至关重要。哈希分布适合数据分布均匀的场景，而随机分布则适用于数据分布不均的情况。对于t1表，随机分布可能是一个更好的选择，以避免数据倾斜。46
• 要点总结2：复制分布的适用性：复制分布适用于数据量较小且查询频繁的表。然而，t1表的数据量较大，且subobject_name列的非NULL值占比极低，因此复制分布可能不是最佳选择。6

🛠 优化建议与操作步骤

• 要点总结1：数据预处理：在进行数据分布策略选择之前，可以考虑对subobject_name列进行数据预处理，例如填充默认值或删除不必要的NULL值，以提高数据分布的均匀性。5
• 要点总结2：动态调整分布策略：根据数据的变化情况，动态调整数据分布策略。例如，定期分析subobject_name列的数据分布情况，并根据分析结果调整分布策略，以确保查询性能的持续优化。4

通过以上分析和建议，可以有效优化t1表的数据分布情况，提升查询性能和系统整体效率。