子查询 (Subquery)的优化一直以来都是 SQL 查询优化中的难点之一。关联子查询的基本执行方式类似于 Nested-Loop,但是这种执行方式的效率常常低到难以忍受。当数据量稍大时,必须在优化器中对其进行去关联化 (Decoorelation 或 Unnesting),将其改写为类似于 Semi-Join 这样的更高效的算子。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架设计及优化策略、以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 本期带来了系列分享中腾讯云数据库高级工程师张倩老师主题为“TDSQL-A分布式执行框架设计及优化策略”的分享的文字版。没有听直播的小伙伴,可要认真做笔记啦! 作为领先的分析型数据库,TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库,采用全并行无共享架构,具有自研列式存储引擎,支持
上一篇 openGauss SQL 引擎 中我们介绍了SQL引擎概览、SQL解析以及查询优化器的优势和优化技术的分类,本文将详细介绍查询优化的相关内容。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件,SQL作为一种结构化查询语言,用户不需要关注怎么做,只需要描述做什么,然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性,同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢,这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型,包含SQL形态的变换,确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内,相互
GaussDB的分布式架构充分运用了每个节点的计算资源,且随着节点规模的扩大其整体性能也呈线性增长。为了实现分布式架构下性能和资源的最大化利用,GaussDB提供了三种分布式执行计划,分别为FQS(Fast Query Shipping)计划、Stream计划以及Remote-Query计划,其中FQS和Stream是可以下推的计划。也就是说,集群中的所有DN都参与了SQL执行。
Bucket Join 智能判断关联条件和数据分布关系,减少Shuffle数据量。
LogicalPlan的父类QueryPlan主要分为六个模块: – 输入输出 涉及QueryPlan内属性相关的输入输出 – 基本属性 QueryPlan内的基本属性 – 字符串 主要用于打印QueryPlan的树形结构信息 – 规范化 类似Expression中的规范化 – 表达式操作 – 约束 本质上也是数据过滤条件的一种,同样是表达式类型。通过显式的过滤条件推导约束
整体上分为标准的优化规则和特殊的优化规则,这是为了实现上的扩展性。 标准优化规则 过滤推断前的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 过滤推断-Infer Filters 过滤推断后的算子优化-operatorOptimizationRuleSet 下推join的额外谓词-Push extra predicate through join 算子下推(Operator push down)-Project、Join、Limit、列剪裁 算子合并(Operator combine)-
在 TiDB 源码阅读系列文章(七)基于规则的优化 一文中,我们介绍了几种 TiDB 中的逻辑优化规则,包括列剪裁,最大最小消除,投影消除,谓词下推和构建节点属性,本篇将继续介绍更多的优化规则:聚合消除、外连接消除和子查询优化。
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 在本系列分享的最后一期,我们整理了关于TDSQL-A大家最关心的十个问题,腾讯云技术大咖们将对这些问题一一解答。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库引擎,采用全并行无共享架构,具有自研列式存储引擎,支持行列混合存储,适应于海量OLAP关联分析查询场景。它能够支持2000台物理服务器
提到复杂查询,MYSQL 头疼的旅程就开始了,当然优化的方法和其他的数据监控也不大同,MYSQL的语句优化属于发散性思维,只要你能用上的方法都可以,可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
Limit算子用于限制结果集的大小。PG使用limit算子进行limit和offset处理。Limit算子将输入集前x行去掉,返回接着的y行,再将剩下的丢弃。如果查询中包括offset,x表示offset的数量,否则x为0.如果查询中包含Limit,y表示limit数量,否则y是输入集的大小。
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这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
导语 | 伴随着Snowflake的成功,重新激活了数据分析市场,大大小小的创业公司不断创立,各种OLAP的开源产品层出不穷。其中,ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩,但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时,在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求,不能较好的得到满足。因此,我们希望以Clickhouse为基础,借鉴Snowflake的设计思路,打造一款高性能的云原生OLAP数仓,为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
最近再调研业界一些计算引擎的 Semi / Anti Join 的实现方式,刚好对 Flink Semi / Anti Join 的实现方式进行了研究,通过对 Flink SemiAntiJoinTest 的单测以及源码的 Debug,目前整体对 Flink 实现 Semi / Anti Join 的原理有一定理解,所以这里整体做一个总结,同时也帮助大家对于 Flink 有个更好的理解。
2018 年 11 月 30 日,TiDB 发布 2.1 GA 版。相比 2.0 版本,该版本对系统稳定性、性能、兼容性、易用性做了大量改进。
背景 Storm是TRC(腾讯实时计算)平台的核心组件。与Hadoop不同,storm之上没有像hive,pig之类的解放应用开发人员效率的工具。开发原生的storm应用必须掌握storm的api,开发门槛高,调试困难,效率低下。 EasyCount(SQL on strom)是构建在storm之上的一套实时计算系统。应用开发人员只需通过配置定制化的脚本来完成业务逻辑的描述,能够快速实现各种实时统计需求,降低使用门槛,提升开发效率。 系统设计与实现 上图是EC系统的架构图。用于描述用户业务逻辑的SQL
导读:本文主要介绍SQL环境下的关联子查询,如何理解关联子查询,以及如何使用关联子查询解决组内筛选的问题。
执行器在数据库整个体系结构中起到承上(优化器)启下(存储)的作用,本章首先介绍执行器的基本框架,然后引申介绍执行引擎中一些关键技术。通过本章的学习,读者应该对于执行器有基本的认识。
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key_len的计算首先和字符集相关,如果是字符集是latin1,则一个字符占一个字节;如果是utf8则一个字符占3个字节;并且,如果类型是 varchar这种不定长,则还需要两个字节存储长度,最后 如果字段允许为空,则还需要额外一个字节存储是否为空。
随着数据量和数据复杂性的不断增加,越来越多的企业开始使用 OLAP(联机分析处理)引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时,性能是一个非常重要的因素。因此,本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现,以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。
摘要 本篇文章出自七牛云和 PingCAP 联合主办的架构师实践日上,来自 PingCAP 的开发工程师李霞分享的《 TiDB 原理与实战》的演讲,介绍了目前分布式数据库行业的现状,分享了 TiDB
在数据处理和分析的领域,提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说,性能的关键需求在于能支持实时分析,应对复杂查询,提供快速响应,并具备良好的可扩展性。这些方面,对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。
本文作者:张茄子,来源于专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59643962
SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率,具体执行方式如下所示:在执行的SQL前面加上explain关键词即可;
ClickHouse的执行模式与Druid、ES等大数据引擎类似,其基本的查询模式可分为两个阶段。第一阶段,Coordinator在收到查询后,将请求发送给对应的Worker节点。第二阶段,Worker节点完成计算,Coordinator在收到各Worker节点的数据后进行汇聚和处理,并将处理后的结果返回。
按:本文是 DTCC 2022 云原生专场《TDSQL-C 并行查询探索》文字稿整理。在演示稿中有一些资料引用,这里单独抽出来便于参考。 TDSQL-C 产品介绍 https://cloud.ten
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ,或者大数据系统[32],并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性,在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力,并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储,Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储, Red
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多朋友了解这些参赛团队背后的故事, 我们将开启 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列,本篇文章将介绍 TiGraph 团队赛前幕后的精彩故事。
分组中也可以加入筛选条件WHERE,不过这里一定要注意的是,执行顺序为:WHERE过滤→分组→聚合函数。牢记!
各位小伙伴们大家好,我们又见面啦~ 这里是《你问我答》栏目第四期 上周推送了一篇关于腾讯SuperSQL的文章 《「解耦」方能「专注」——腾讯天穹SuperSQL跨引擎计算揭秘》 很多同学对这个项目产生了浓厚的兴趣 本期,我们的专家老师将现身说法 进一步为大家介绍腾讯大数据SQL引擎天穹SuperSQL的性能表现 同时,也会解答小伙伴们关于 腾讯一站式实时计算平台Oceanus 以及分布式 HTAP 数据库管理系统Tbase 的部分疑问 对这些话题感兴趣的同学就快来看看吧! 01 @旧故里草木深:
可以看到上面的执行计划返回了3行结果,id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT,所以id全为1,因此,我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句,我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现,Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b,这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
为什么子查询叫做复杂查询呢?因为子查询相当于查询嵌套查询,因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大(无限嵌套),因此叫复杂查询。下面是一个最简单的子查询例子:
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划,只是作为语句执行过程的一个参考,实际执行的过程不一定和计划完全一致,但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 一、多行子查询 多行子查询子查询是嵌入在其他Sql语句中的select语句,Ora
By Gregory Larsen, 2016/01/01 (首次发布于: 2014/01/29) 关于系列 本文属于进阶系列:T-SQL进阶:超越基础 跟随Gregory Larsen的T-SQL DML进阶系列,其涵盖了更多的高级方面的T-SQL语言,如子查询。 在您开始创建超出基本Transact-SQL语句的更复杂的SQL代码时,您可能会发现需要使用其他SELECT语句的结果来限制查询。 当在父Transact-SQL语句中嵌入SELECT语句时,这些嵌入式SELECT语句被称为子查询或相关子查询。
注:数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的,对应List的元素索引从小到大,即索引值越大,这条数据的创建时间越晚,与数据库里的顺序是对应的。 (默认排序,即ORDER BY CREATE_TIME ASC)
sql server详细的基础总结,可先点开CSDN自带的博客目录看看大体结构~ 一. 数据库简介和创建 1. 系统数据库 在安装好SQL SERVER后,系统会自动安装5个用于维护系统正常运行的系统数据库: (1)master:记录了SQL SERVER实例的所有系统级消息,包括实例范围的元数据(如登录帐号)、端点、链接服务器和系统配置设置。 (2)msdb:供SQL SERVER 代理服务调度报警和作业以及记录操作员的使用,保存关于调度报警、作业、操作员等信息。(备份还原时) (3)model:
此前我们介绍过 MySQL 性能优化的相关内容: Mysql Innodb 性能优化
在数据库查询中,多表查询是一项非常常见且重要的任务。它允许我们从多个相关联的表中检索和组合数据,以满足各种复杂的查询需求。在多表查询中,子查询是一种强大的工具,用于在查询中嵌套另一个查询。本文将深入探讨MySQL中的子查询,包括什么是子查询、如何编写子查询以及使用子查询解决的常见查询问题。
连接类型:内连接(INNER JOIN)、外连接(OUTER JOIN)、交叉连接()、自然连接()
explain所有人都应该很熟悉,通过它我们可以知道SQL是如何执行的,虽然不是100%管用,但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
小编第一次看到子查询这个词,也是懵圈的,后来细细想一想,子查询貌似和一道经典题目有关。
在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化!
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