更新Teradata中的大型表

我试图每天更新Teradata中的一个大表。Update语句占用了大量的时间

表包含650亿行，更新了1-2亿行

表是具有非唯一PI的集合表。数据分布非常均匀，偏差系数为0.8

减少CPU时间的方法是什么

使用阶段表完成更新。联接位于PI列的子集上

尝试：将阶段表的PI更改为与目标表相同。解释计划表示正在执行合并更新。但安普替米正在增加。

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尝试了删除和插入，但删除和插入也占用了更大的AMPCPUTime。

每个PI的平均行数和最大行数是多少？你试过合并吗？targe TABLE是否已分区？平均值和最大值分别为9.42 M和9.53 M。合并也需要类似的CPU时间。目标表不是一个集合表上的分区，每个值有近1000万行？哎哟当然，这需要大量CPU，您只更新一行，文件系统必须检查是否会导致重复的行。Insert应该类似，使用大量CPU。尝试将目标表转换为多集。但是AMPCPU仍然更高。10 M是基于PIOk的每安培记录，但是每PI值的行数是多少？任何辅助/连接/散列索引，FKs？块级压缩？