，看看效果如何？...和之前的实验结果一致，在执行时间没有多大差别的情况下，分析时间成倍的减少了。 B.当SalesOrderDetailID取消掉自增长属性后就和普通列一样了。...与上面的UnitPrice没使用DISTINCT情况基本一致。 然后我们给SalesOrderDetailID加上DISTINCT后会怎么样呢？...FROM sales.Temp_Salesorder GROUP BY UnitPrice; 将上述两条语句一起执行，结果如下： ?...作者对上述语句同时执行多次，针对重复量多的UnitPrice，GROUP BY总的处理效率比DISTINCT高一点点，但是针对重复量低的SalesOrderDetailID，DISTINCT就比GROUP
子查询半连接物化（把子查询结果存到临时表，然后和主查询进行 join 连接）。 子查询物化（除半连接物化之外的场景，如不相关子查询，半连接重复值消除等）。...表中的记录进行排序，然后再对已经排好序的记录进行 group by 操作，这样一来内存临时表和磁盘临时表都不需要了。...MySQL 使用临时表，可能是为了 group by 分组、聚合，也可能是为了对记录去重（distinct），还有可能只是为了避免重复执行子查询而存放子查询的执行结果。...第 3 步，如果 e1 字段值对应的记录在临时表中还不存在，执行 count(i1) 函数初始化分组计数，然后把 e1 字段值和分组计数插入到临时表中。...如果有任何一个字段值不相等，说明 group by、distinct 字段对应的记录在临时表中不存在，执行插入操作。
介绍使用索引、临时表 + 文件排序实现 group by，以及单独介绍临时表的三篇文章中，多次以 count(distinct) 作为示例说明。...从 t_group_by 表读取一条记录之后，i1 字段值作为新结点的数据插入到红黑树中，然后回到第 1 步继续执行。...红黑树所有结点都在内存中，红黑树中的结点数量就是 count(distinct) 函数的结果。这个步骤处理完，流程结束。 第 7 步，多个数据块合并去重，然后分组计数。...如果不一样，说明字段内容不重复，对 top Merge_chunk 中的最小记录进行分组计数，然后回到 ③ ，继续进行下一轮循环。...如果 sum()、avg() 函数参数中的字段不是整数或浮点数类型的字段，不会报错，字段值都会被转换为浮点数，然后对浮点数求和或求平均数。
select_union (继承自 select_result), 将在此临时表中写入选择结果, 临时表条目为空....分配 JOIN 结构并为每个 SELECT 执行 JOIN::prepare() 以获取有关 SELECT 列表元素类型 (结果) 的完整信息....* 从所有 SELECT 收集结果后, 对临时表调用具有全局 ORDER BY 和 LIMIT 参数的 mysql_select...., 它会创建一个临时表, 然后给要返回的字段建一个 distinct key, 如此一来临时表也会有索引咯?...然后再插入这个表的时候判断是否已经有相同的列了? 拭目以待吧!
，union all 前后的两个语句都是对同一张表按照s_age进行分组，然后分别取最大值和最小值。...，这个语法将from前置，作用就是使用一张表，可以进行多次插入操作： --开启动态分区 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode...在第一个MapReduce中，map的输出结果集合会随机分布到reduce中，每个reduce做部分聚合操作，并输出结果。...那么在日常需求的情况下如何处理这种数据倾斜的情况呢： sample采样，获取哪些集中的key； 将集中的key按照一定规则添加随机数； 进行join，由于打散了，所以数据倾斜避免了； 在处理结果中对之前的添加的随机数进行切分...Limit 限制调整优化 一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。 有一个配置属性可以开启，避免这种情况：对数据源进行抽样。
最终结果 每个子句执行后都会产生一个中间数据结果，即所谓的临时视图，供接下来的子句使用，如果不存在某个子句则跳过。...如果为多个表命名，则执行连接。对于指定的每个表，您可以选择指定一个别名。...MySQL 规定，当非聚合函数中的列不存在于 GROUP BY 子句中，则选择每个分组的第一行。 （3）COUNT DISTINCT 统计符合条件的记录数量。...如果像对符合条件的记录进行 COUNT DISTINCT，那么如何添加条件呢？ 参见 MySQL distinct count if conditions unique，可以使用下面的方法。...COUNT(DISTINCT col_name1, IF(col_name2=1, true, null)) 10.UNION 子句 UNION 的作用是将两次或多次查询结果纵向合并起来。
上次有同学咨询我说，这个在线操作工具这里补充下， 注册后登录即可食用，方便快捷，用作测试是一个不错的选择。测试数据为了演示，下面创建一张员工表（employees），然后插入一些数据来进行测试。...【使用场景】SUM函数还可以与其他SQL函数（如GROUP BY、HAVING等）结合使用，以执行更复杂的查询和计算。此外，SUM函数还常用于分析类的统计，统计结果集的每一行中计算累积总和。...ROLLUP函数结果集中最后一列返回NULL，表示对所有分组列进行汇总。举例说明：按照领导分组，看下哪一个管理者手下薪资总和情况，顺便也把纳入计算的薪资统计下。下面就是一个很好的例子。...【定义】COUNT(DISTINCT column)：计算列中唯一值的数量。【使用场景】DISTINCT可以与ORDER BY子句一起使用，以对结果进行排序。例如多次考试，我们只会获取考试通过的一次。...【示例】查询每个部门里面最高工资SELECT COUNT(DISTINCT department_id), MAX(SALARY) FROM employees GROUP BY department_id
select column1, column2, .. from table group by column; 先创建一个雇员信息表 EMP员工表 DEPT部门表 SALGRADE工资等级表 如何显示每个部门的平均工资和最高工资...，进行各自组内的统计分组；就是把一张表按照条件在逻辑上拆成了多个子表，然后分别对各自的子表进行聚合统计。...2000的部门和它的平均工资 统计各个部门的平均工资 select avg(sal) from EMP group by deptno having和group by配合使用，对group by结果进行过滤...区别理解，执行顺序 条件筛选的阶段是不同的。...学习完上面的知识之后，我们下面进行一些OJ题目练习，题目来源牛客网与leetcode，做一做，提高自己编写sql的能力 OJ题目 SQL228 批量插入数据 描述 题目已经先执行了如下语句: drop
Hadoop计算框架的特点 在了解如何避免数据倾斜之前，我们先来看看Hadoop框架的特性： 大数据量不是大问题，数据倾斜才是大问题； jobs数比较多的作业效率相对比较低，比如即使有几百万的表，如果多次关联多次汇总...，增加jvm内存可以显著的提高运行效率； 增加reduce的个数，这适用于变量值非常多的情况，这种情况下最容易造成的结果就是大量相同key被partition到一个分区，从而一个reduce执行了大量的工作...combinner是在map阶段，reduce之前的一个中间阶段，在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并，可以看做是local reduce，然后再交给reduce来处理，减轻了map...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...)，然后把log数据根据memberid和pvtime分到不同的reduce里去，这样可以保证每个reduce分配到的数据可以相对均匀。
比如即使有几百万的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。...，增加jvm内存可以显著的提高运行效率； 增加reduce的个数，这适用于变量值非常多的情况，这种情况下最容易造成的结果就是大量相同key被partition到一个分区，从而一个reduce执行了大量的工作...combinner是在map阶段，reduce之前的一个中间阶段，在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并，可以看做是local reduce，然后再交给reduce来处理，减轻了map...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...count distinct大量相同特殊值： count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。
接着执行where关键字后面的语句，对数据进行筛选。 再接着执行group by后面的语句，对数据进行分组分类。 然后执行select后面的语句，也就是对处理好的数据，具体要取哪一部分。...最后执行order by后面的语句，对最终的结果进行排序。 最后limit限制数据条数。...等待执行完开窗函数，然后执行select完，开窗函数通过表数据进行分区和排序，跟select查询中的字段是平行关系，不依赖查询字段。...FROM：对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1 ON: 对vt1表应用ON筛选器只有满足 join_condition 为真的行才被插入vt2 OUTER(join)：如果指定了 OUTER...select列表产生vt8 DISTINCT：将重复的行从vt8中去除产生vt9 ORDER BY：将vt9的行按order by子句中的列列表排序生成一个游标vc10 TOP：从vc10的开始处选择指定数量或比例的行生成
事务是数据库处理操作，其中执行就好像它是一个单一的一组有序的工作单元。换言之在组内每个单独的操作是成功的，那么一个事务才是完整的。如果事务中的任何操作失败，整个事务将失败。...B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据 2.不可重复读：事务A多次读取同一数据，事务B在事务A多次读取过程中，对数据作了更新并提交 ，导致事务A多次读取同一数据时结果不一致 3.幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为...=1 #设置写锁的最多次数,当系统处理一个写操作后就会暂停写操作给读操作执行机会 #降低写操作优先级，给读操作更高优先级 low_priority_updates=1 sql_low_priority_updates...选择合理的事务大小，小事务发生锁冲突的几率也小 给记录集手动加锁时，最好一次性请求足够级别的锁 尽量使用相等条件访问数据，这样可以避免间隙锁对并发插入的影响 对于一些特定事务，可以使用表锁提高速度并减少死锁可能...再 distinct ... order by ... limit ...
，增加jvm内存可以显著的提高运行效率； 增加reduce的个数，这适用于变量值非常多的情况，这种情况下最容易造成的结果就是大量相同key被partition到一个分区，从而一个reduce执行了大量的工作...combinner是在map阶段，reduce之前的一个中间阶段，在这个阶段可以选择性的把大量的相同key数据先进行一个合并，可以看做是local reduce，然后再交给reduce来处理，减轻了map...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...常规做法：取每个user_id最近一天的主营类目，存入临时表t1，汇总过去10天的总交易金额，交易比数，存入临时表t2，连接t1,t2，得到最终的结果。...)，然后把log数据根据memberid和pvtime分到不同的reduce里去，这样可以保证每个reduce分配到的数据可以相对均匀。
了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。...Hive 自动执行这种裁剪优化。...在第一个 MapReduce 中，map 的输出结果集合会随机分布到 reduce 中， 每个 reduce 做部分聚合操作，并输出结果。...)），如果不是因为 Hive Bug 或者性能上的考量（曾经出现如果不执行子查询 GROUP BY，数据得不到正确的结果的 Hive Bug）。...对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。
了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。...Hive 自动执行这种裁剪优化。...在第一个 MapReduce 中，map 的输出结果集合会随机分布到 reduce 中， 每个 reduce 做部分聚合操作，并输出结果。...)），如果不是因为 Hive Bug 或者性能上的考量（曾经出现如果不执行子查询 GROUP BY，数据得不到正确的结果的 Hive Bug）。...对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果 多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。map reduce作业初始化的时间是比较长的。
Django ORM执行原生SQL # extra # 在QuerySet的基础上继续执行子语句 # extra(self, select=None, where=None, params=None,...总结： 1. select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。...def prefetch_related(self, *lookups) 性能相关：多表连表操作时速度会慢，使用其执行多次SQL查询在Python代码中实现连表操作。...对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。...2. prefetch_related()的优化方式是分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。
如果在这里在两个表引用之间指定逗号， IRIS将对表执行CROSS JOIN，并从JOIN操作的结果表中检索数据。 如果在两个表引用之间指定ANSI连接关键字， IRIS将执行指定的连接操作。...可以选择为每个table-ref分配别名(t-alias)。 AS关键字是可选的。 可以选择指定一个或多个优化选项关键字来优化查询执行。...INSERT语句可以使用SELECT将多行数据值插入到表中，从另一个表中选择数据。...权限 要在一个或多个表上执行SELECT查询，必须对所有指定的选择项列具有列级SELECT权限，或者对指定的表引用表或视图具有表级SELECT权限。...DISTINCT子句 DISTINCT关键字子句将消除冗余字段值。 它有两种形式: SELECT DISTINCT:为每个选择项值的唯一组合返回一行。 可以指定一个或多个选择项。
二、执行顺序 1.FROM：对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1 2.ON:对vt1表应用ON筛选器只有满足 为真的行才被插入vt2 3.OUTER(...4.WHERE：对vt3应用 WHERE 筛选器只有使 为true的行才被插入vt4 5.GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对vt4中的行分组生成vt5...6.CUBE|ROLLUP：把超组(supergroups)插入vt6 生成vt6 7.HAVING：对vt6应用HAVING筛选器只有使 为true的组才插入vt7...(2) SELECT TOP N * --没有WHERE条件的用此替代 四 、尽量少做重复的工作 A、控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。...B、如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。 C、如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。
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