合并两个表的数据时，查询超出资源限制

是指在进行数据合并操作时，由于数据量过大或查询复杂度过高，导致查询所需的资源超出了系统的限制。

为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

1. 优化查询语句：通过优化查询语句的编写，使用合适的索引、条件过滤等方式，减少查询的复杂度和资源消耗。可以使用数据库性能优化工具或者分析查询执行计划来帮助优化查询语句。
2. 分批处理：将大查询拆分成多个小查询，逐步合并结果。可以通过分页查询、分段查询等方式，将查询任务分解成多个较小的任务，分别执行并逐步合并结果。
3. 增加资源配置：如果查询超出资源限制是由于系统资源不足导致的，可以考虑增加系统的资源配置，如增加内存、CPU等硬件资源，或者调整数据库的配置参数，以提供更多的计算和存储资源。
4. 数据分片：将数据分散存储在多个节点上，通过并行查询和合并结果来减少单个查询的资源消耗。可以使用分布式数据库或者数据分片技术来实现数据的分散存储和查询。
5. 数据压缩和归档：对于历史数据或者不经常访问的数据，可以进行数据压缩和归档，减少查询时的数据量和资源消耗。可以使用数据压缩工具或者归档策略来实现数据的压缩和归档。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云数据库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎和存储引擎，满足不同场景的需求。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
• 腾讯云分布式数据库TDSQL：提供高可用、高性能的分布式数据库服务，支持自动水平扩展和数据分片，适用于大规模数据存储和查询场景。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
• 腾讯云数据仓库（Tencent DW）：提供海量数据存储和分析服务，支持数据仓库、数据湖和数据集市等多种数据存储和处理模式。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/dw

请注意，以上仅为腾讯云的相关产品示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，可以根据实际需求选择适合的解决方案。