、右连接、内连接在左连接中，left join左边的表为驱动表，右边的表为被驱动表当发生连接查询时，先在驱动表中开始寻找记录，当找到满足条件的记录，再去被驱动表中寻找满足关联条件on的记录SELECTs1...result.add(XX); }}通过流程与代码我们可以分析：访问驱动表时，会访问多次被驱动表（驱动表每有一条满足条件的记录就要去访问被驱动表）因此在设计上应该尽量选择驱动表为小表...，用小表驱动大表当使用内连接时，由优化器决定哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表当两个表时相当于双层循环，三个表时相当于三层循环，联表越多时间复杂度呈指数级别增长，联表的性能开销会非常大优化连接如果想要优化联表的开销有什么手段呢...seat_id排序索引student_id有序，等值比较查找会很快，从而优化查询被驱动表的速度SELECTs1....hash join）SELECTs1.
在MySQL数据库中，当我们面对一个拥有大量数据的表，并且需要删除重复数据时，我们需要采用高效的方法来处理。...LEFT JOIN的缺点： 性能可能受限：当处理大量数据时，LEFT JOIN 可能会导致较慢的查询速度，尤其是在连接字段没有索引或使用了复杂的连接条件时。...查询复杂度高：使用 LEFT JOIN 进行连接查询时，需要编写较为复杂的查询语句，对于新手而言可能会比较困难。...可读性好：NOT IN 子句的语义明确，易于理解和维护。 NOT IN的缺点： 性能可能较低：NOT IN 子查询对于大型数据集可能会导致较慢的查询速度，尤其是在子查询中返回大量结果时。...NULL 值处理：NOT IN 子句在处理 NULL 值时需要特别注意，因为 NULL 的处理可能会导致意外的结果。 结论 根据具体情况选择最合适的方法。
问题1：我们查询客户时，要不要把联系人查询出来？...通过配置的方式来设定当我们在需要使用时，发起真正的查询。...分析：例如：查询联系人详情时，肯定会看看该联系人的所属客户。如果我们不查的话，在用的时候还要自己写代码，调用方法去查询。如果我们查出来的话，一个对象不会消耗太多的内存。...而且多数情况下我们都是要使用的。 解决： 采用立即加载的思想。...（left，inner，right） //JoinType.LEFT : 左外连接,JoinType.INNER：内连接,JoinType.RIGHT：右外连接 Join<LinkMan
EXTENDED：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。...AST 在hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复 DEPENDENCY：dependency在EXPLAIN语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息...id>=1，则此处显示(id >= 1) Map Join Operator：join 操作，常见的属性： condition map：join方式 ，如Inner Join 0 to 1 Left...从上述结果可以看到 predicate: id is not null 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null 值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤的...因为先过滤之后，在进行join时的条数减少了，所以执行效率就高了 到底哪条sql效率高呢，我们直接在sql语句前面加上 explain，看下执行计划不就知道了嘛 在第一条sql语句前加上 explain
EXTENDED：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。...AST 在hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复 DEPENDENCY：dependency在EXPLAIN语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息...id>=1，则此处显示(id >= 1) Map Join Operator：join 操作，常见的属性： condition map：join方式 ，如Inner Join 0 to 1 Left...从上述结果可以看到 predicate: id is not null 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null 值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤的...，因为先过滤之后，在进行join时的条数减少了，所以执行效率就高了 到底哪条sql效率高呢，我们直接在sql语句前面加上 explain，看下执行计划不就知道了嘛 在第一条sql语句前加上 explain
，当我们查询最后几页数据时，分页会越来越慢。...EXPLAIN分析查询时，Extra显示为Using filesort。 优化方案 一般排序的原则就是：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。...六、where 条件的顺序 有些人会容易忽视where 条件的顺序问题，如果where 条件的顺序不对，很有可能会导致索引失效，查询性能慢等问题。...七、EXISTS语句 MySQL 对待 EXISTS 子句时，会采用嵌套子查询的执行方式。...不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。 其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。
查看SQL的执行计划 Hive提供的执行计划目前可以查看的信息有以下几种： explain：查看执行计划的基本信息； explain dependency：dependency在explain语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息...AST 在 Hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复； explain extended：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。...id>=1，则此处显示(id >= 1) Map Join Operator：join 操作，常见的属性： condition map：join方式 ，如Inner Join 0 to 1 Left...从上述结果可以看到 predicate: id is not null 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null 值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤...有人说第一条sql执行效率高，因为第二条sql有子查询，子查询会影响性能； 有人说第二条sql执行效率高，因为先过滤之后，在进行join时的条数减少了，所以执行效率就高了。
同理，对于Hive分区表的查询，我们在写SQL时，通过指定实际需要的分区，可以减少不必要的分区数据扫描【当Hive表中列很多或者数据量很大时，如果直接使用select * 或者不指定分区，效率会很低下（...在这种情况下，参与join的数据可能会非常多，从而影响执行效率。 使用谓词下推，那么where条件会在join之前被处理，参与join的数据量减少，提升效率。...2）数据倾斜时进行负载均衡处理 当group by时，如果某些key对应的数据量过大，会导致数据倾斜。...数据量小时对执行效率影响不明显，但是当数据量大时，效率会很低，尤其是数据倾斜的时候。 可以通过group by代替count(distinct)使用。...=10; >> left semi join替代in/exsits left semi join是in、exists的高效实现。
，Vue中处理一个元素的显示隐藏一般会用v-if或者v-show指令，只不过v-if是“真正”的条件渲染，切换过程中条件块内的事件监听器和子组件会适当地被销毁和重建。...，同时观察DOM的样式变化 注意: 这里为啥显示的时候不设置为block是因为有些元素本身不是块级元素，如果强行设置为block有可能导致错误的样式。...使用计算属性会非常方便，并且Vue的计算属性是基于它们的响应式依赖进行缓存的，依赖值未发生变化，不会重新计算，达到缓存的作用。...Vue中当 v-bind:style 使用需要添加浏览器引擎前缀的 CSS property 时，如 transform，Vue.js 会自动侦测并添加相应的前缀。...'已选中' : '未选中' }, [ isActive ]) const buttonClass = useMemo(() => { // 和Vue中不太一样的是我们需要手动join一下
参考链接： Java程序来检查一个集合是否是另一个集合的子集 我有一个场景,我的应用程序可以访问有限时间窗口的会话,在此期间它必须从数据库中获取数据到内存中,然后只使用内存中的数据来处理请求. ...但不幸的是它迫使我硬编码一个值,所以我不能真正参考过去3个月. time_oid每天增加1. 2.将map定义为lazy并使用hql查询手动连接3个表： from Road r left outer...join fetch r.carCountMap ccm left outer join fetch r.truckCoutnMap tcm where (ccm.time.oid > :startDate...,但检索到的汽车和卡车计数不会附加到roadList中的Road对象.所以当我尝试访问任何Road对象的计数时,我得到一个LazyInitializationException. 4.将地图定义为惰性...,使用criteria.list()加载所有道路,迭代过去3个月内的所有测量日期,以强制加载这些值.
同理，我们应该避免使用 SELECT * FROM， 因为它表示查询表中的所有字段。 这种写法通常导致数据库需要读取更多的数据，同时网络也需要传输更多的数据，从而导致性能的下降。...导致索引失效的常见问题包括： 在 WHERE 子句中对索引字段进行表达式运算或者使用函数都会导致索引失效，这种情况还包括字段的数据类型不匹配，例如字符串和整数进行比较。...使用 LIKE 匹配时，如果通配符出现在左侧无法使用索引。对于大型文本数据的模糊匹配，应该考虑数据库提供的全文检索功能，甚至专门的全文搜索引擎（Elasticsearch 等）。...分页查询的示意图如下： img 数据库一般支持 FETCH/LIMIT 以及 OFFSET 实现 Top-N 排行榜和分页查询。当表中的数据量很大时，这种方式的分页查询可能会导致性能问题。...还有一些逻辑问题可能不会直接导致查询出错，但是会返回不正确的结果；例如外连接查询中的 ON 和 WHERE 条件。
同理，我们应该避免使用 SELECT * FROM， 因为它表示查询表中的所有字段。这种写法通常导致数据库需要读取更多的数据，同时网络也需要传输更多的数据，从而导致性能的下降。 ?...导致索引失效的常见问题包括： 在 WHERE 子句中对索引字段进行表达式运算或者使用函数都会导致索引失效，这种情况还包括字段的数据类型不匹配，例如字符串和整数进行比较； 使用 LIKE 匹配时，如果通配符出现在左侧无法使用索引...分页查询的示意图如下： 分页查询 数据库一般支持 FETCH/LIMIT 以及 OFFSET 实现 Top-N 排行榜和分页查询。当表中的数据量很大时，这种方式的分页查询可能会导致性能问题。...如果存在 GROUP BY 子句或者 DISTINCT 关键字，只能使用分组字段和聚合函数进行排序；否则，可以使用 FROM 和 JOIN 表中的任何字段排序； 最后，OFFSET 和 FETCH（LIMIT...还有一些逻辑问题可能不会直接导致查询出错，但是会返回不正确的结果；例如外连接查询中的 ON 和 WHERE 条件。
同理，我们应该避免使用 SELECT * FROM， 因为它表示查询表中的所有字段。这种写法通常导致数据库需要读取更多的数据，同时网络也需要传输更多的数据，从而导致性能的下降。...导致索引失效的常见问题包括： 在 WHERE 子句中对索引字段进行表达式运算或者使用函数都会导致索引失效，这种情况还包括字段的数据类型不匹配，例如字符串和整数进行比较； 使用 LIKE 匹配时，如果通配符出现在左侧无法使用索引...分页查询的示意图如下： 分页查询 数据库一般支持 FETCH/LIMIT 以及OFFSET实现 Top-N 排行榜和分页查询。当表中的数据量很大时，这种方式的分页查询可能会导致性能问题。...如果存在 GROUP BY 子句或者 DISTINCT 关键字，只能使用分组字段和聚合函数进行排序；否则，可以使用 FROM 和 JOIN 表中的任何字段排序； 最后，OFFSET 和 FETCH（LIMIT...还有一些逻辑问题可能不会直接导致查询出错，但是会返回不正确的结果；例如外连接查询中的 ON 和 WHERE 条件。
查看SQL的执行计划 Hive提供的执行计划目前可以查看的信息有以下几种： explain：查看执行计划的基本信息； explain dependency：dependency在explain语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息...AST 在 Hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复； explain extended：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。...一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...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。...在上述sql中，s_age有数据倾斜，但如果数据量大到一定的数量，会导致处理倾斜的Reduce任务产生内存溢出的异常。
第 9 章 企业级调优 9.1 Fetch 抓取 Fetch 抓取是指，Hive 中对某些情况的查询可以不必使用 MapReduce 计算。...9.3.1 小表、大表 Join 将 key 相对分散，并且数据量小的表放在 join 的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用 map join 让小的维度表（1000 条以下的记录条数...大表 空 KEY 过滤 有时 join 超时是因为某些 key 对应的数据太多，而相同 key 对应的数据都会发送到相同的 reducer 上，从而导致内存不够。...，就会导致整个 Job 很难完成，一般 COUNT DISTINCT 使用先 GROUP BY 再 COUNT 的方式替换： 案例实操 创建一张大表 hive (default)> create table...Hadoop 的默认配置通常是使用派生 JVM 来执行 map 和 Reduce 任务的。这时 JVM 的 启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的 job 包含有成百上千 task任务的情况。
SELECT SELECT 可能是最常用的 SQL 语句，每次使用 SQL 查询数据时，几乎都会用到它。 例如，在下面的代码中，从customers表中查询name字段。...，即x___% IN IN 允许我们在使用 WHERE 命令时指定要选择的多个值。...OFFSET 子句是强制性的，而 FETCH 子句是可选的。...，JOIN 的四种类型是 INNER、LEFT、RIGHT 和 FULL。...LEFT JOIN 从左表中选择与右表中的记录匹配的记录，在下面的例子中，左表是customers.
当我发现“疑似”未使用的索引时，或者添加新索引代替旧索引时，通常会重置表的计数器并等待一段时间： -- Find table oid by name SELECT oid FROM pg_class c...索引和表格 当我们在更新表中的行时，通常 PostgreSQL 将元组标记为无效，并在下一个可用空间中添加更新的元组，此过程将创建“bloat”，可能会导致表消耗超出实际所需的空间，因此我们需要清除索引...清除表中的Bloat 就像在索引中一样，表也可能包含死元组，可能会导致碎片化。与包含关联表中数据的索引不同，不能仅简单地重新创建表。...ON c_table.oid = i.indrelid JOIN pg_indexes ixs ON c.relname = ixs.indexname LEFT JOIN pg_stats...Django生成的迁移将首先禁用FK约束（如果该字段是外键），则删除现有的完整索引并创建新的部分索引。执行此迁移可能会导致停机和性能下降，我们实际上不会运行它。 手动创建部分索引：使用Django的.
例如，当Hibernate加载Author实体时，它也提取相关的Book实体。这需要对每个Author进行额外的查询，因此经常需要几十甚至数百个额外的查询。 ?...当Hibernate执行1个查询来选择n个实体，然后必须为每个实体执行一个额外的查询来初始化一个延迟的获取关联时，就会发生这个问题。 ?...最简单的方法是添加JOIN FETCH语句到FROM子句中。...Author a = em.createQuery( "SELECT a FROM Author a JOIN FETCH a.books WHERE a.id = 1"..., Author.class).getSingleResult(); 错误4：选择比所需的更多记录 当我告诉你选择太多的记录会减慢应用程序的速度时，我敢保证你一定不会感到惊讶
Emails时，由于该属性是延迟加载的——获取延迟加载的属性时需要再次通过Session重新查询，而上面错误正是由于Session被关闭导致的错误，这说明“fetch all properties”选项并不未立即抓取...如果你希望JPA（Hibernate）在底层使用多表连接语句抓取集合属性（包括关联实体），你需要显式使用"xxx join"或“xxx join fetch”来执行连接，单纯地使用“fetch all...fetch all properties的作用 答案很简单：“fetch all properties”选项根本就没这功能，它只能帮你预初始化那些原本该延迟加载的属性，它根本不会帮你在底层执行额外的关联查询...提示 很多时候，即使一个看上去很简单的知识点，甚至你以为它没有用处，但实际上它非常重要，但如果你学习的资料不系统、不全面，你只是学习了简单的1+1=2，你学起来固然轻松，但等你真正进入企业开发时，你就发现你会的只是...最后总结 正如前面提出场景：当实体的某个属性是一个大数据对象时（比如LONGTEXT或CLOB等），此时程序必须对该属性执行延迟加载，否则会导致严重的性能问题。
一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...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。...在上述sql中，s_age有数据倾斜，但如果数据量大到一定的数量，会导致处理倾斜的Reduce任务产生内存溢出的异常。...语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息。...AST 在 Hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复； explain extended：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。
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