问题背景我经常使用爬虫来做数据抓取，多线程爬虫方案是必不可少的，正如我在使用 Python 进行科学计算时，需要处理大量存储在 CSV 文件中的数据。...但是，当您尝试处理 500 个元素，每个元素大小为 400 x 400 时，在调用 get() 时会收到内存错误。...解决方案出现内存错误的原因是您的代码在内存中保留了多个列表，包括 vector_field_x、vector_field_y、vector_components，以及在 map() 调用期间创建的 vector_components...当您尝试处理较大的数据时，这些列表可能变得非常大，从而导致内存不足。为了解决此问题，您需要避免在内存中保存完整的列表。您可以使用多进程库中的 imap() 方法来实现这一点。.../CSV/RotationalFree/rotational_free_x_'+str(sample)+'.csv') pool.close() pool.join()通过使用这种方法，您可以避免出现内存错误
解决方案如下： select ifNull(a, 0) from mytest; 在union all中也会经常出现这个报错，因为虽然字段可能是一样，但是字段类型不一样，也会报这样的错误。...原因： 1：多用户并发执行,每个用户查询的数据量都很大,导致了总体超过了内存限制,导致了溢出 2：group by单语句问题 ClickHouse会限制group by使用的内存量（它使用 hash table...来处理group by） 3：insert 语句也可能导致 内存溢出问题,调整参数 解决方案： 在内存足够情况下： SET max_memory_usage = 128000000000; #128G...内存不足情况下： set max_bytes_before_external_group_by=20000000000; #20G，默认值为0，表示在GROUP BY中启动将临时数据转存到磁盘上的内存阈值...# 使用max_bytes_before_external_group_by时，建议将max_memory_usage设置为它的两倍。
「同层查询中，sum/avg聚合后的过滤是否可以放在where后面？」...针对数据倾斜，小火龙为大家汇总了问题发生的情况，以及处理的方式，如下图： 03 过滤条件放置位置「join 场景」 Join场景中，过滤条件要放在左表和右表的子查询里面，而不要放置在join on外侧过滤...将较大的表放在inner join操作符的右侧，可以提高查询效率，执行速度快，不容易出现计算内存溢出错误。...07 distinct与group by的区别「计数场景」 在去重计数场景中，我们经常应用count(distinct)来进行处理；有时也会先在内层通过group by聚合，然后再在外层计数count(...如果我们只需要取几条探查一下表数据，通常通过limit限制查询的条数，而当where中除分区外没有其他过滤条件时，是不会生成Map/Reduce，数据即可输出，提升效率。
优化器倾向于使用哈希聚合来对无序的大表进行聚合操作，哈希聚合的算法： 对于每一个输入行，在group by列上计算哈希值， 检查该行是否映射到hash表中，如果不存在于现有的哈希表，那么把该行插入到哈希表中...Hash聚合在创建哈希表时，需要向系统申请授予内存，当授予内存不足时，需要把哈希表的一部分哈希桶溢出到硬盘的workfiles中。这和Hash Join的内存使用和溢出相同。...三，列存储索引 列存储索引适合于数据仓库中，主要执行大容量数据加载和只读查询，与传统面向行的存储方式相比，使用列存储索引存储可最多提高 10 倍查询性能 ，与使用非压缩数据大小相比，可提供多达...在读取数据时，行存储把一行的所有列都加载到内存，即使有些列根本不会用到；而列存储只把需要的列加载到内存中，不需要的列不会被加载到内存中。...）的聚合查询是指对一个大表（Large Table）和多个小表（Little Table）进行连接，并对Large Table 进行聚合查询。
支持在异步物化视图之上构建新的异步物化视图 用户可以在异步物化视图之上来创建新的异步物化视图，直接复用计算好的中间结果进行数据加工处理，简化复杂的聚合和计算操作带来的资源消耗和维护成本，进一步加速查询性能...Workload Group 支持绑定到特定的 BE 节点 Workload Group 可以绑定到特定的 BE 节点，实现查询执行的更精细化控制，以优化资源使用和提高性能。 6....收集列统计信息时限制最大字符串长度为 1024 以控制 BE 内存使用 在收集列统计信息时，限制字符串的长度可以防止过大的数据消耗过多的 BE 内存，有助于保持系统的稳定性和性能。 4....和 Workload Group 内，权限的授予和使用将更加具体。...修复使用 HDFS 进行还原时的文件下载错误 解决了在使用 HDFS 进行数据还原时遇到的“failed to download”错误，确保了数据恢复的正确性和可靠性。 11.
2）使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...[GOOD]: SELECT GROUP BY uid, gender [BAD]: SELECT GROUP BY gender, uid 4）Order by时使用Limit Order by需要扫描数据到单个...如果是查询Top N或者Bottom N，使用limit可减少排序计算和内存压力。...Presto有一些近似聚合函数，对于允许有少量误差的查询场景，使用这些函数对查询性能有大幅提升。...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。 [GOOD] SELECT ...
使用分区剪裁、列剪裁 在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。...原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生OOM错误的几率。...数据倾斜 数据倾斜的原理都知道，就是某一个或几个key占据了整个数据的90%，这样整个任务的效率都会被这个key的处理拖慢，同时也可能会因为相同的key会聚合到一起造成内存溢出。...出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。...中（这个过程可以保证相同的Group By Key分布到同一个reduce中），最后完成最终的聚合操作。
数据溢出（spill to disk） 内存不够怎么办？ 如果因为集群同步延迟或内存预估低于实际所需内存，导致查询执行过程中消耗的内存超过准入控制的计算值，此时数据溢出功能可以派上用场。...当然，并不是所有情况的内存不足都会启用数据溢出，能够进行数据溢出的算子主要包括group by，order by，join，distinct和union； 数据溢出机制的用处在于，能够最大限度避免查询失败...SCRATCH_LIMIT用于设置溢出目录的大小，当设为0时，即关闭了数据溢出特性。 DISABLE_UNSAFE_SPILLS更加智能，用于禁止不安全的数据溢出。...如果SQL中的表缺失了统计信息，如查询所涉及的记录数，所涉及的各列的大小等，则无法准确预估该SQL的内存消耗，导致准入控制模块出现误判，生产环境中常会出现因executor节点可用内存不足导致查询排队的情况...同样的，如果没有统计信息，也就无法判断两表参与Join的记录数和大小，出现大小表Join时大表被广播的情况。
[IOTDB-2759] 修复 "Show paths set schema template" 和 "using template" 结果集不完整 [IOTDB-2787] 修复对齐序列内存并发问题...[IOTDB-2862] 修复 grafana-connector 的 SQL 注入风险 [IOTDB-2864] 修复向对齐序列写入 TEXT 值时出现 read-only [IOTDB-2903...-2983] 修复数据部分写入成功时的序列化错误 [IOTDB-3029] 修复 select into 中出现序列名包含 * 或 ** 的问题 [IOTDB-3045] 修复能查询到已删除的数据 [IOTDB...-3158] 修复监控框架中使用 iotdb-reporter 的空指针问题 [IOTDB-3523] 修复 count 和 COUNT 在 group by level 查询中表现不一致 [IOTDB...-3709] 修复查询阻塞问题 [IOTDB-3730] 修复刷盘过程中 ArrayIndexOutOfBounds [IOTDB-3822] 修复顺序数据中出现重叠数据 [ISSUE-5773] 修复聚合查询结果不完整
（2）对排序，分组和一些聚合操作时能够大大提升性能 下面来详细介绍下DocValue的原理和使用场景 什么是docValues？...当然它也是有缺陷的，假如我们需要对数据做一些聚合操作，比如排序，分组时，lucene内部会遍历提取所有出现在文档集合的排序字段然后再次构建一个最终的排好序的文档集合list，这个步骤的过程全部维持在内存中操作...，而且如果排序数据量巨大的话，非常容易就造成solr内存溢出和性能缓慢。...基于这个原因，在lucene4.x之后出现了docvalue这个新特性，在构建索引时会对开启docvalues的字段，额外构建一个已经排好序的文档到字段级别的一个列式存储映射，它减轻了在排序和分组时，对内存的依赖...，需要使用fl明确选择该字段，fl:*不能返回useDocValuesAsStored的docValues字段 3.doValues字段如果stored="false"时，如果该字段是多值字段，那么查询返回的值为排序后的字段
如果是查询Top N或者Bottom N，使用limit可减少排序计算和内存压力。尽量将排序的字段减少，它将能加快计算.正确的SQL：SELECT ......使用近似聚合函数---大部分查询引擎或者分布式数据库(Presto, ClickHouse, Druid等)有一些近似聚合函数，对于允许有少量误差的查询场景，使用这些函数对查询性能有大幅提升。...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。正确的SQL：SELECT ......为了防止内存报错使用分布式JOIN(distributed-joins-enabled)在每次查询开始使用distributed_join的session选项(这个我们没有开启，用户可查询时自行开启)-...by id基数太大会消耗过多的io和内存。
Presto实现低延时查询的原理，我认为主要是下面几个关键点: 完全基于内存的并行计算 流水线 本地化计算 动态编译执行计划 小心使用内存和数据结构 类BlinkDB的近似查询 GC控制 更多详情：https...使用列式存储 Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。...将Group By语句中字段按照每个字段distinct数据多少进行降序排列， 减少GROUP BY语句后面的排序一句字段的数量能减少内存的使用....Order by时使用Limit， 尽量避免ORDER BY： Order by需要扫描数据到单个worker节点进行排序，导致单个worker需要大量内存 使用近似聚合函数： 对于允许有少量误差的查询场景...如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。
任务的聚合 重写 Group By 查询使用索引表代替原来的表 当表扫描之上的谓词是相等谓词且谓词中的列具有索引时，使用索引扫描 经过以上六个阶段，SQL 就被解析映射成了集群上的 MapReduce...数据膨胀引发的数据倾斜 在多维聚合计算时，如果进行分组聚合的字段过多，如下： select a，b，c，count（1）from log group by a，b，c with rollup; 注：对于最后的...如果上面的log表的数据量很大，并且Map端的聚合不能很好地起到数据压缩的情况下，会导致Map端产出的数据急速膨胀，这种情况容易导致作业内存溢出的异常。...=false (关闭自动MAPJOIN转换操作) hive.ignore.mapjoin.hint=false (不忽略MAPJOIN标记) 再提一句：将表放到Map端内存时，如果节点的内存很大，但还是出现内存溢出的情况...collect_list输出一个数组，中间结果会放到内存中，所以如果collect_list聚合太多数据，会导致内存溢出。
openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现 openGauss向量化执行引擎中分组聚合有两种实现方式：排序和hash。...分组聚合也分为两种使用方式：普通group by和grouping sets等分组集，其中普通group by就是每次查询生成一个分组的聚合；而grouping sets、cube或者rollup分组集就是每次查询生成不同级别或者多个维度的聚合...和order by都会产生排序列，distinct时排序列和distinct列相同；仅order by时，distinct列为0，仅排序列。...为true，比如当聚合是下面的样子：select count(distinct id1),count(id2) from t group by id1,id2时，第2个count即不是distinct也不是...它的聚合走另外分支： 2、原理 1）通过CStoreScan算子从磁盘上加载一批数据到内存，并通过VecSort向量化算子进行排序 2）从排好序的数据中（要么都在内存，要么溢出到磁盘）拿一批数据batch
重建表名： alter table tableName rename to newtableName 可以更换表名，数据所在的位置和分区名并不改变。...JOIN操作 当使用写有Join操作的查询语句时，有一条原则，应该将条目少的表/子查询放在join操作符的左边，原因是这样可以有效减少发生内存溢出的几率 GROUP BY操作 1、map端部分聚合，并不是所有的数据聚合操作都要在...hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000，用于设定在map端进行聚合的条目数。 2、数据倾斜时进行负载均衡。...需要设定hive.groupby.skewindata，当选项为true时，生成的查询计划会有两个mapreduce任务。...第二个MapReduce任务再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key 分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
数据膨胀引发的数据倾斜 在多维聚合计算时，如果进行分组聚合的字段过多，如下： select a，b，c，count（1）from log group by a，b，c with rollup; 注：对于最后的...如果上面的log表的数据量很大，并且Map端的聚合不能很好地起到数据压缩的情况下，会导致Map端产出的数据急速膨胀，这种情况容易导致作业内存溢出的异常。...注意：使用默认启动该优化的方式如果出现莫名其妙的BUG(比如MAPJOIN并不起作用)，就将以下两个属性置为fase手动使用MAPJOIN标记来启动该优化: hive.auto.convert.join...=false (关闭自动MAPJOIN转换操作) hive.ignore.mapjoin.hint=false (不忽略MAPJOIN标记) 再提一句：将表放到Map端内存时，如果节点的内存很大，但还是出现内存溢出的情况...注：collect_list输出一个数组，中间结果会放到内存中，所以如果collect_list聚合太多数据，会导致内存溢出。
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