一、概念篇 所谓集合运算，就是对满足同一规则的记录进行的加减等四则运算。通过集合运算，可以得到两张表中记录的集合或者公共记录的集合，又或者其中某张表中的记录的集合。...当表比较大时，会有性能损耗。...用集合运算符时的注意事项: 作为运算对象的记录的列数必须相同； 作为运算对象的记录中列的类型必须一致； 注：这些注意事项不仅限于 UNION，之后将要学习的所有集合运算符都要遵守这些注意事项。...UNION和INTERSECT都具有幂等性。 如果集合 A 和集合 B 相等，那么 A = B = A UNION B = A INTERSECT B，这个条件是A=B的充分必要条件。...having中，通过关联子查询依次判断每个人是否符合条件，最终得到技能栈完全相同的候选人pair。
可以设置on连接条件的方式主要有3种：即若连接字段为两表共有字段，则可直接用on设置；否则可分别通过left_on和right_on设置；当一个表的连接字段是索引时，可设置left_index为True...Pandas中实现数据过滤的方法有多种，个人常用的主要是如下3类： 通过loc定位操作符+逻辑判断条件实现筛选过滤。...Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一，有where和filter两个关键字，且二者的底层实现是一致的，所以实际上就只有一种用法。...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。...另外，Spark中的算子命名与SQL更为贴近，语法习惯也与其极为相似，这对于具有扎实SQL基础的人快速学习Spark来说会更加容易。
rowkey 中，因此 HBase 无法像关系数据库那样根据多种条件对数据进行筛选。...满足条件的新用户来访App时，由在线接口读取HBase数据库，在查询到该用户时为其推送该弹窗。 下面通过某工程案例来讲解HBase在该触达用户场景中的应用方式。 3....HBase的服务器体系结构遵循主从服务器架构（如图所示），同一时刻只有一个HMaster处于活跃状态，当活跃的Master挂掉后，Backup HMaster自动接管整个HBase集群。...执行完成后，可以在HBase中看到该数据已经写入“userprofile_labels”中 在线接口在查询HBase中数据时，由于HBase无法像关系数据库那样根据多种条件对数据进行筛选（类似SQL...语言中的where筛选条件）。
在分区的帮助下，将使用分区列的名称创建一个子目录，并且当使用 WHERE 子句执行查询时，将只扫描特定的子目录，而不是扫描整个表。这时可以更快地执行查询。...2、当查询时，会查询特定列而不是查询整行，因为记录是以列式存储的。 3、ORC 会基于列创建索引，当查询的时候会很快。...having 是分组（group by）后的筛选条件，分组后的数据组内再筛选，也就是说 HAVING 子句可以让我们筛选成组后的各组数据。 where 则是在分组，聚合前先筛选记录。... 中的一条记录。...再依次扫描大表的数据，使用相同的 hash 函数映射 Hash Table 中的记录，映射成功之后再检查 join 条件，如果匹配成功就可以将两者 join 在一起。
个区间（整数类型区间的划分比较直接，字符串类型的划分就复杂一点，DataX是将字符串转成128进制的大整数，然后再当做整数切分），最后将区间范围转化为SQL中的where条件进行数据读取。...当SplitPK是字符串的时，区间划分的逻辑相对复杂，且对于主键是随机字符串的场景（如雪花算法生成主键），主键分布不均匀的问题会更严重。...于是，我们借鉴了DataX划分区间查询的思路，但是分区策略做了调整：每次查询按主键升序排序，读取N行，并记录下本次查询主键的最大值X，下次查询的查询语句中加上“> X”的条件判断。...简单来讲就是每次查询记录游标，下次查询带上游标条件，这其实是一个优化深翻页的标准方法。...sparkSession.read时，设置 "pushDownPredicate"和"pushDownAggregate"这两个参数为true（默认是false）[2]，这两个参数分别控制条件过滤、聚合排序是否下推到
--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...有些数据库例外，如oracle 当同时含有 where 子句、group by 子句 、having 子句及聚集函数时，执行顺序如下： 执行where子句查找符合条件的数据； 使用group...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...有些数据库例外，如oracle 当同时含有 where 子句、group by 子句 、having 子句及聚集函数时，执行顺序如下： 执行where子句查找符合条件的数据； 使用group...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的
连接条件(join condition)，则是指当这个条件满足时两表的两行数据才能"join"在一起被返回，例如有如下查询： ?...其中的"LT.id=RT.idAND LT.id>1"这部分条件被称为"join中条件"，直接用来判断被join的两表的两行记录能否被join在一起，如果不满足这个条件，两表的这两行记录并非全部被踢出局...要解答这两个问题我们需要了解Spark Sql的Sql语句处理逻辑，大致可以把Spark Sql中的查询处理流程做如下的划分： ?...那么为什么where条 件中两表的条件被or连 接就会出现错误的查询结果呢？...= 'two' OR RT.value = 'two' "，但是可惜呀可惜，这行记录因为之前的粗暴处理，已经被过滤掉，结果就是得到了错误的查询结果。
/filter：条件过滤 SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤...中类似的用法是query函数，不同的是query()中表达相等的条件符号是"=="，而这里filter或where的相等条件判断则是更符合SQL语法中的单等号"="。...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行 二者为同名函数，与pandas...：删除指定列 最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选
存储弹性是指，RDD 中的数据可以保存在内存中，内存放不下时也可以保存在磁盘中；计算弹性是指，RDD 具有自动容错的特点，当运算中出现异常情况导致 Partition 数据丢失或运算失败时，可以根据 Lineage...Stage 当 Spark 执行作业时，会根据 RDD 之间的宽窄依赖关系，将 DAG 划分成多个相互依赖的 Stage（阶段）。 详细介绍见《Spark 入门基础知识》中的 4.3.3. 节。...也就是说，调用 Transformation 操作时，Spark 不会立即开始执行真正的计算，而是在内部记录下所要执行的操作的相关信息，待执行 Action 操作时，Spark 才会真正的开始计算。...如果不引入惰性计算机制，读取文件时就把数据加载到内存中存储起来，然后生成 errorRDD，马上筛选出错误的报警信息内容，等筛选操作执行完成后，又只要求返回第一个结果。这样做是不是太浪费存储空间？...filter() 算子通过 Lambda 函数，将 squareRDD 中满足筛选条件的数据放入到 resultRDD 中返回。
项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。...where条件筛选后，依旧会将整行的数据提到内存中进行数据处理，所以使用select * from table与select 字段 from table运行效率是一样的。...在逻辑优化阶段，Catalyst将SQL进行谓词下压，优先执行where条件后的筛选，过滤了大部分数据之后，通过属性之间的合并只做一次最后的投影，从而极大地提高查询效率。...但在使用时发现，执行两表left join时，并未按照Catalyst的解析优先执行where条件的筛选，但使用inner join时发现执行了Catalyt解析如图5-12 sql解析过程图所示，至此我们将...图5-12 SQL解析过程图 3.修改表数据类型 后台通过spark-shell执行编写好的scala代码的jar包，由于现有版本的spark的parquet存储格式无法更好的支持decimal数据类型
此外在 0.14.0 版本中弃用了两个相关的旧配置 • hoodie.sql.insert.mode • hoodie.sql.bulk.insert.enable 行为变更 使用 Spark SQL...此增强功能使 MERGE INTO JOIN 子句能够引用 Hudi 表中连接条件的任何数据列，其中主键由 Hudi 本身生成。但是在用户配置主记录键的情况下，连接条件仍然需要用户指定的主键字段。...此增强功能解决了社区内的长期需求，其中某些用例不具有主键。...对于 Spark Datasource，仅当DataFrame包含 Hudi 的元字段时才支持 UPDATE 和 DELETE。...用于流式读取的动态分区修剪 在 0.14.0 之前，当查询具有恒定日期时间过滤的谓词时，Flink 流式读取器无法正确修剪日期时间分区。
场景 1：多条件筛选假设我们有两个表 employees 和 contractors，分别存储员工和合同工的信息。...总结EXCEPT 是 PostgreSQL 中用于集合操作的强大工具，特别适用于以下场景：多条件筛选：从一个结果集中排除满足多个条件的记录。多表数据对比：比较多个表之间的差异。...EXCEPT 的工作原理是基于集合的差集操作，它会逐行比较两个查询的结果集。如果列的数量、类型或顺序不一致，PostgreSQL 会抛出错误，因为无法确定如何进行比较。...它通常用于基于相关子查询的条件筛选。...适用于复杂查询和多列比较场景，但要求两个查询的结果集结构一致。适用场景NOT EXISTS适用于基于相关子查询的条件筛选。适合子查询返回大量数据的场景。例如：查找没有匹配记录的行。
例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...4. isin，条件范围查询，一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where，妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。...不过这个命名其实是非常直观且好用的，如果熟悉Spark则会自然联想到在Spark中其实数据过滤主要就是用给的where算子。...这里仍然是执行条件查询，但与直观不大相符的是这里会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值 ? 6. query，提到query，还得多说两句。...在Spark中，filter是where的别名算子，即二者实现相同功能；但在pandas的DataFrame中却远非如此。
性能建议 尽量避免使用 Left join 或 Right join,而用 Inner join 在使用 Left join 或 Right join 时，ON 会优先执行，where 条件在最后执行...，所以在使用过程中，条件尽可能的在 ON 语句中判断，减少 where 的执行少用子查询，而用 join。...进行缓存，下面这张图说明了一个典型的“标签关系”图： 在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性：...，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了 JION 的效率和性能问题，根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上。...SQL JOIN 的问题，远比想象的复杂，而且往往无法实现高效的处理，既然如此，就依靠人工的智力，去编程解决业务系统中特定几个必须跨分片的 SQL 的 JOIN 逻辑，MyCAT 提供特定的 API
当数据规模不大时，这种用法没有什么问题。但随着数据规模越来越大，在几百亿的数据集上做join操作的代价非常高，甚至已经不可行。...这种解法的问题是没有足够的筛选手段，这意味着几亿用户对应的几亿条数据都需要遍历筛选，在性能上也难以接受。 那么这个问题的难点在哪里？为什么上述两个解法在实际应用中变得越来越不可行？...这里UUID要符合两个条件，一是符合维度的筛选，二是事件序列能匹配漏斗的定义。去重计数是相对好解的问题，那么问题的重点就是如果快速有效的做维度筛选和序列匹配。...在实际应用中，通常会同时指定多个属性或维度条件，通过AND或OR的条件组织起来。...这在处理时也很简单，通过语法分析可以把查询条件转为一颗表达树，树上的叶子节点对应的是单个索引数据，非叶子节点就是AND或OR类型的索引，通过并集或交集的思路做集合筛选和序列匹配即可。
，所以在数据复制时还要考虑主键冲突的问题 拓展 临时表的创建： CREATE TEMPORARY TABLE 数据库.表名 (表单) 解决主键冲突 在数据表插入数据的时候，若表中的主键含有实际的业务意义...SELETE selete 选项 字段列表 FROM 数据表 在上述语法中，“selete选项”默认值为All，表示保存所有查询到的记录；当设置为DISINCT时，表示去除重复记录，只保留一条。...需要注意的是，当查询记录的字段有多个时，必须所有字段的值完全相同才被认为是重复记录。 排量与限量 排序 单字段排序 单字段排序指的是查询时仅按照一个指定字段进行升序或降序排序。...FROM 数据表名 [WHERE 条件表达式] ORDER BY 字段 ASC|DESC LIMIT 记录数 UPDATE和DELETE操作中添加ORDER BY 表示根据指定的字段，按顺序更新或删除符合条件的记录...; 统计筛选 当对查询的数据进行分组操作时，可以利用HAVING 根据条件进行数据筛选，他与前面学习过的WHERE功能相同，但是在实际运用时两者有一定的区别。
B where B.b时，过滤条件还可能被彻底下推到数据源。...出参是 Spark 无法下推到数据源的过滤条件，被称为 postScanFiltersFilter[] pushedFilters()：出参是能下推到数据源的过滤条件，被称为 pushedFilters...我们可以简单将其归纳为两步：第一步：根据此接口，保留无法下推到数据源的 Filter第二步：根据此接口，最终生成物理计划时，在获取数据源数据的 Scan 算子中处理下推部分的 Filter。...这里的限制来源于两个方面：Spark 本身不支持，TiKV 不支持。两者的并集即是最终无法下推的。对于此 TiSpark 会自动基于 Spark 与 TiKV 的能力决定是否下推，无需用户选择。...比如 Avg 实际就是 Sum/Count，只要这两个算子可以下推理论上我们也可以下推 Avg，但 DataSource API 却无法支持回顾 Spark 下推的实现原理。
可是当在where条件中有右表相关的筛选条件时，我们惊奇的发现查询的结果不带null值了，换句话说就是查出来的结果比预期的少。 博主之前遇到过这个问题，只不过当时解决了就没记录。...二、错误复现以及解决方案 1、右表不带筛选条件的查询 sql相关的表主要是w_order（订单表）和w_a_info(商品种类表): SELECT o.id , a.name, o.order_time...1574341554 12 饸烙面 1574587287 9 黄焖鸡米饭 1574340342 根据结果发现，我们原来带有null值的列消失了,是的，是被where中的筛选条件给筛选掉了...这里解决方案是把右表的筛选条件放到前面去，也就是连表的地方去。...的方式，在连接时就附带上条件，此时不符合条件的数据列还是以null值的方式展现，并不会被后续的where筛选条件给筛选掉。
where子句是select在查询时常用的一个筛选条件，当where条件判断为真时，select在会将查询结果显示出来，下面我们通过多个使用案例，来熟悉where条件的使用以及逻辑运算符的使用。...update时，后面也可以跟where子句，order by子句，limit子句，这些子句的作用无非就是对数据作行级别的筛选，一般limit会和order by子句配合使用，因为直接使用limit筛选出来的行并不具有顺序性...保持一致，所以笛卡尔积之后还需要where条件筛选出合理的记录。...union：该操作符用于取得两个结果集的并集。当使用该操作符时，会自动去掉结果集中的重复行。...内连接实际就是先根据on的条件对表的连接结果作筛选，所以关键字的优先级为from>on>join，因为作笛卡尔积之前，要指定表的连接条件，让两个表在真正连接时，有目的的连接。
、对应主表中的字段，MySQL会根据外键约束的定义，监控主表中数据的删除操作，如果发现要删除的主表记录，正在被从表中某条记录的外键字段所引用，MySQL会提示错误，从而保证关联数据不会丢失。...HAVING是先连接后筛选，所以WHERE比HAVING更高效 WHERE可以直接使用表中字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件，HAVING必须要与GROUP BY配置使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件...explan中的extra: Using index condition：执行时使用了索引 Using where：执行时通过Where条件进行了筛选 Using MRR：使用了顺序磁盘读取的策略 使用经常被用作筛选条件的字段做索引...创建组合索引，排序方式：branchnumber、cashiernumber和itemnumber，因此筛选条件也要从左向右的原则，如果中断则后面的条件也无法使用索引。...错误日志 错误日志记录了MySQL服务启动、停止的时间，以及系统启动、运行和停止过程中的诊断信息，包括错误、警告和提示。 二进制日志 主要记录数据的更新事件。
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