优势：解决了资源和效率的矛盾 劣势：增加了操作系统的复杂度，随之带来了“缓存一致性”的问题 2、乱序执行优化 计算机将乱序执行的结果进行重组，并保证和顺序执行的结果相同 有效的利用了处理器CPU JVM...变量不包括：局部变量与方法参数（线程私有，不会被共享） 主内存：所有变量的值都存在主内存当中（主要对应“Java堆”中对象实例数据部分） 工作内存：工作线程直接可以操作的内存区域（主要对应“栈”中部分区域...四、volatile特点 可见性：一旦被修改，所有线程都可见（普通变量需要通过主内存才可知） 安全场景： 运算结果并不依赖当前的值 变量不需要与其他变量参与不变因素 禁止重排序优化 指令重排序：CPU采用了允许将多条指令不按规定的顺序分开发送给各相应的电路单元处理...synchronized:一个变量同一时刻只允许一条线程对其进行lock操作 4、先行发生原则 定义：如果操作A先行发生于操作B,则操作B能够观察到操作A的影响； 判断依据：先行发生原则是判断线程是否安全的依据...B，操作B先于操作C，则得出操作A先于操作C 六、线程实现方式 1、内核线程实现 ?
原因： 使用了Order by （Order By是会进行全局排序） 直接COUNT(1),没有加GROUP BY，比如： 有笛卡尔积操作 SELECT COUNT(1) FROM tbl WHERE...pt=’202109’ 解决方案： 避免使用全局排序，可以使用sort by进行局部排序 使用GROUP BY进行统计，不会进行全局排序，比如： SELECT pt,COUNT(1) FROM tbl...= tez; 通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez 当然，也可以选择使用spark作为计算引擎 11 选择使用本地模式 有时候Hive处理的数据量非常小，那么在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际...选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询 比如： 对于分区表，除非WHERE语句中含有分区字段过滤条件来限制数据范围，否则不允许执行，也就是说不允许扫描所有分区...额外的执行很长时间 严格模式的配置： hive.mapred.mode=strict 好了，以上这十二条虽然不多，并且看起来简单，你可以作为一种复习来看，那么对于刚开始做不久的同学，可以将这些技巧严格的执行在日常工作中
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，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。...count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序...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。...M/R作业初始化的时间是比较耗时间资源的一个部分。 在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...COUNT(DISTINCT)在数据量大的情况下，效率较低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因为COUNT(DISTINCT)是按GROUP BY字段分组，按DISTINCT字段排序，一般这种分布式方式是很倾斜的
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，耗时很长。原因是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。...M/R作业初始化的时间是比较耗时间资源的一个部分。 在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...COUNT(DISTINCT)在数据量大的情况下，效率较低，如果多COUNT(DISTINCT)效率更低，因为COUNT(DISTINCT)是按GROUP BY字段分组，按DISTINCT字段排序，一般这种分布式方式是很倾斜的...若一条语句中有多个 Join，依据 Join 的条件相同与否，有不同的处理方法。
2、合理选择分区字段 选择什么样的分区字段是非常重要的，直接影响集群的整体性能。 笔者在此过程中也反复尝试了多种方式。...备注：写入占用了过多的磁盘IOPS资源，严重影响查询性能，需要将更多的CPU/IO资源留个查询。 2.2 按天设置分区 是指一个集群的所有应用共用一个分区，每天创建一个。...2.3 按小时设置分区 按天分区在业务场景能满足需求，也降低了写入的IPOS。 然而在数据智能算法推荐场景，由于其日志量和消息大小均很大。 尽管将分区的迁移放在了凌晨2点之后，一个分区一个分区迁移。...3、合并树引擎与排序字段 笔者在生产环境使用了MergeTree，而没有采用ReplacingMergeTree。 尽管日志可能重复数据，然而合并相同数据必然消耗集群性能。...ORDER BY (application, environment, log_time, ip, file_offset) 备注：选择合适的合并树引擎、利用好排序字段和主键索引。
目录结构 为了不盲目地学习，我们需要先知道 Hive 调优的重要性：在保证业务结果不变的前提下，降低资源的使用量，减少任务的执行时间。...支持三种压缩选择：NONE、RECORD、BLOCK。RECORD压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩 。 3、RC File 存储方式：数据按行分块，每块按照列存储 。...在查询的过程中只选择需要的分区，可以减少读入的分区数目，减少读入的数据量 。...，保证同一字段值只存在一个结果文件当中，结合sort by保证每 个reduceTask结果有序 Hive HQL 中的 order by 与其他 SQL 方言中的功能一样，就是将结果按某字段全局排序...这里我们直接引用了《Hive性能调优实战》中数据倾斜部分的内容，让大家能够体系化学习，彻底掌握 。
提高数据排序效率：索引的有序性可以加快排序操作的速度，减少排序所需的时间和资源消耗。约束数据唯一性：唯一索引可以保证表中的某些列或组合列的值是唯一的，防止重复数据的插入。...建议：选择适当的列：根据查询频率和过滤条件，选择经常用于 WHERE 子句、JOIN 条件或排序操作的列作为索引列。考虑列的选择性：选择具有高度选择性的列作为索引列，可以减少索引的大小并提高查询效率。...例如，性别这样的列可能会提供较低的选择性，而订单号这样的列可能会提供较高的选择性。组合索引：对于经常同时使用多个列进行过滤或排序的情况，可以创建组合索引。...8.2、数据分区和分表的实施方法和建议数据分区：选择合适的分区键：分区键是用来划分数据的依据，可以选择日期、范围、哈希等字段作为分区键。需根据业务需求和查询模式选择适合的分区键。...使用EXPLAIN语句可以分析查询执行计划，确认是否正确利用了分区进行查询。分表：选择合适的分表策略：常见的分表策略有按范围、哈希、列表和轮换等方式进行。需根据业务特点和查询模式选择适合的分表策略。
原因是为了实现所有数据的全局有序，只能使用一个 reducer 来对最终输出进行排序。如果输出中的行数太大，单个 Reducer 可能需要很长时间才能完成。...Sort By 如果输出中的行数太多，单个 Reducer 可能需要很长时间才能完成。...Hive 增加了一个可供选择的方式，也就是 SORT BY，只会在每个 Reducer 中对数据进行排序，也就是执行一个局部排序。这可以保证每个 Reducer 的输出数据是有序的（但全局并不有序）。...用户可以指定任意字段进行排序，并可以在字段后面加上 ASC 关键字（默认的），表示按升序排序，或加 DESC 关键字，表示按降序排序： SET mapreduce.job.reduces = 3; SELECT...Distribute By Distribute By 可以控制 Map 端如何分发数据给 Reduce 端，类似于 MapReduce 中分区 partationer 对数据进行分区。
主要特点 存储的数据按主键排序。这使得您能够创建一个小型的稀疏索引来加快数据检索。 如果指定了分区键的话，可以使用分区。...max_partitions_to_read:一次查询中可访问的分区最大数。您可以在全局设置中设置该值。 数据存储 表由按主键排序的数据片段（DATAPART）组成。...主键的选择 主键中列的数量并没有明确的限制。依据数据结构，可以在主键包含多些或少些列。一般主键的选择可以按照下面的规则： 改善索引的性能。...= toDate('2014-05-01')) 复制 ClickHouse 会依据主键索引剪掉不符合的数据，依据按月分区的分区键剪掉那些不包含符合数据的分区。...使用按月分区的分区列允许只读取包含适当日期区间的数据块，这种情况下，数据块会包含很多天（最多整月）的数据。在块中，数据按主键排序，主键第一列可能不包含日期。
这些架构和存储机制的协同支撑，使YashanDB能够高效应对时序数据的异质性与动态变化。...由于时序数据具有时间序列特性及分区特点，YashanDB对写操作能够有效支持数据搬迁和分布式并行，减少事务冲突，提高写入吞吐量。...另外，YashanDB支持向量化计算，利用SIMD技术实现批量数据的并行处理，加速聚合、排序、过滤等时序分析操作。...利用分区策略：依据时间、哈希或列表规则对时序数据分区，缩小数据访问范围，从而优化查询性能与管理效率。充分配置并发参数：根据业务并发度调优事务隔离级别和并行度设置，避免写冲突，提高写入和查询吞吐量。...部署高可用架构：依据业务连续性需要选择分布式或共享集群部署，开通主备自动选主，保障持续写入和分析的可用性。
原因： 使用了Order by （Order By是会进行全局排序） 直接COUNT(1),没有加GROUP BY，比如： 有笛卡尔积操作 SELECT COUNT(1) FROM tbl WHERE...同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间 设置 hive.execution.engine = tez; 通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez 当然，也可以选择使用spark作为计算引擎...11.选择使用本地模式 有时候Hive处理的数据量非常小，那么在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要长，对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单节点上处理所有任务...，对于小数据量任务可以大大的缩短时间 可以通过 hive.exec.mode.local.auto=true 12.选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询...BY 为了执行排序过程会将所有结果数据分发到同一个reduce中进行处理，强制要求用户添加LIMIT可以防止reducer额外的执行很长时间 严格模式的配置： hive.mapred.mode=strict
原因： 使用了Order by （Order By是会进行全局排序） 直接COUNT(1),没有加GROUP BY，比如： 有笛卡尔积操作 SELECT COUNT(1) FROM tbl WHERE...同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间 设置 hive.execution.engine = tez; 通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez 当然，也可以选择使用spark作为计算引擎...11.选择使用本地模式 有时候Hive处理的数据量非常小，那么在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要长，对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单节点上处理所有任务...，对于小数据量任务可以大大的缩短时间 可以通过 hive.exec.mode.local.auto=true 12.选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询...为了执行排序过程会将所有结果数据分发到同一个reduce中进行处理，强制要求用户添加LIMIT可以防止reducer额外的执行很长时间 严格模式的配置： hive.mapred.mode=strict
此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的严格模式。 Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意想不到的不好的影响的查询。 ... 1.对于分区表，除非where语句中含有分区字段过滤条件来限制范围，否则不允许执行。换句话说，就是用户不允许扫描所有分区。...进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。 2....对于使用了order by语句的查询，要求必须使用limit语句。...因为order by为了执行排序过程会将所有的结果数据分发到同一个Reducer中进行处理，强制要求用户增加这个LIMIT语句可以防止Reducer额外执行很长一段时间。 3. 限制笛卡尔积的查询。
数据模型设计需充分考虑分片策略，选择合理的分区键以实现数据均匀分布和最小化跨分片联结。YashanDB支持范围、哈希、列表及间隔分区及复合分区方式，可根据数据特性灵活组合。...存储引擎与表结构设计优化YashanDB支持HEAP、BTREE、MCOL和SCOL四种存储结构，表存储依据业务特性选择最佳结构，有助于提升性能与存储效率。...分区表与分区索引设计分区表通过范围、哈希、列表、间隔等分区策略提高数据管理和访问效率。模型应选择合适的分区键避免单点拥塞。分区索引设计应注意本地分区索引同步分区表结构，或采用全局分区索引应对复杂查询。...具体建议针对不同业务需求，合理选择部署模式（单机、分布式、共享集群），并依据架构特性设计数据模型。确定表的存储结构（HEAP、MCOL、SCOL）时，综合评估业务场景是以事务处理为主还是分析查询为主。...制定分区策略时，应根据数据分布特征和查询需求选择分区类型，保证数据均衡分布和查询尽量定位单分区。通过合理设计索引结构，包括组合索引、函数索引及索引排序方式，提升热点查询响应速度。
我们分析了一些要高优就绪时间的任务，发现就绪晚的原因主要有： ODS 数据贴源层就绪时间晚，留给上层数仓构建的时间余量小 整个数据流基于 Hive on Spark 构建，各种优化已经基本到极限，无法进一步减小计算时长...，发现复杂 KV 字段和较长的 String 类型字段都会膨胀较多 分析发现，主要是数据分布影响了压缩效率，写 Iceberg 表时会按照分区字段排序，而写 Hive 可以直接按指定字段排序，压缩效果会比...，并不一定是真正的历史快照），只标记过期，这样保证了只要单分区内只有一个写入方就不会出现互相影响的问题，然后对于无用的快照文件，做延期删除，比如小时级分区表都就绪后，统一按天做过期快照删除，这样就完全避免了多分区同时写入的时候相互影响的问题...对于温数据和热数据，两种数据的治理都采用了同一种技术——通过数据在表中不同的组织形式来达到加速查询或压缩存储的目的。对热数据，按照经常查询的列进行排序，可以加速下游查询效率。...可以按照点位 pv 进行分桶，使每个点位进入到固定的桶内，然后按照桶 id 进行排序就可以缓解数据倾斜问题。
因此，想要在职场走得更远更辽阔，啃透高并发调优绝对是极佳的选择。...[1240] 现在去互联网公司面试，面试官动不动就是甩一堆线上系统场景问题： 线上系统CPU、IO、内存突然被打满，接口响应时间过长 线上系统SQL执行缓慢导致系统接口超时 线上数据库Mysql并发过高导致死锁...2.引用类型 3.基本垃圾回收算法 3.1 按照基本回收策略分 3.2 按分区对待的方式分 3.3 按系统线程分 4.分代处理垃圾 5.JAVA 中垃圾回收 GC 的类型 四、编写高效优雅 Java 程序...1.2 不需要实例化的类应该构造器私有 1.3 不要创建不必要的对象 1.4 避免使用终结方法. 1.5 使类和成员的可访问性最小化 1.6 使可变性最小化 1.7 复合优先于继承 1.8 接口优于抽象类...2.方法 2.1 可变参数要谨慎使用. 2.2 返回零长度的数组或集合，不要返回 null 2.3 优先使用标准的异常 3.通用程序设计 五、性能优化 1.常用的性能评价/测试指标 1.1 响应时间
film按全表扫描。...3）range 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。一般就是在where语句中出现了bettween、、in等的查询。...3）Using temporary 对查询结果排序时，使用了一个临时表，常见于order by 和group by。...4）Using filesort 对数据使用了一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。也就是说MySQL无法利用索引完成的排序操作成为“文件排序”。...执行计划，真的很重要，尤其是SQL调优时，很香！
行存表（HEAP）适合联机事务处理(OLTP)场景，数据按行顺序排列，有利于快速插入和事务操作，查询多为针对单行或小范围数据访问。...统计信息作用：通过动态、定时和手动手段收集表、列、索引统计信息，优化器依据数据分布估算基数与选择率，选择代价最低的执行路径。...具体高效查询编写建议设计合理的表结构与存储方式：依据业务访问模式选择HEAP、TAC或LSC表，考虑数据冷热分离，提升存储与访问效率。...控制事务范围：缩短事务时间，避免长事务导致锁冲突和资源占用。基于业务特征设置分区和分表：启用分区策略（Range、Hash、List或Interval），实现数据范围限制和并行访问，减少查询扫描范围。...建议开发者结合上述技术原理和方法，在实际项目中不断调优，充分发挥YashanDB的性能优势，满足现代业务对数据库应用的高效数据访问需求。
反向索引则是在普通BTree索引基础上对索引列值按字节序逆置后存储，帮助解决自增索引列造成的热点页问题。通过分散索引叶子节点数据的分布，显著提升插入操作的并发能力和写入性能。...复合索引的索引列顺序设计应遵循高基数列放在前导原则，以最大化索引选择性，减少扫描记录数，优化查询性能。同时，YashanDB支持单独对索引列设置升序或降序排序，满足业务对排序方向的个性化需求。...通过准确匹配查询中的排序需求，优化器可选用提前排序的索引扫描，减轻排序算子负载。索引维护与统计信息采集索引优化不仅体现在设计上，还需要持续维护和统计信息的准确性。...优化师可以通过Hint唤醒指定索引，或指定扫描方式如全表扫描、索引快速扫描、索引范围扫描等，针对特定场景下的SQL调优。...合理规划复合索引列顺序，依据查询条件优先级和筛选性排列。定期采集、更新索引统计信息，确保优化器基于最新数据制定执行计划。在大数据量加载时将索引设置为不可用状态导入，结束后重建，提升导入性能。
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