SQL书写习惯 SQL语句尽量使用大写。 Oracle解析SQL语句时，会把小写的字母转换成大写的再执行。...AND T1.T=’Y’ 条件语句 从下至上的顺序 相同查询要保持SQL相同。...使用BETWEEN，会先转换为“>=”和“<=” ORDER BY 1）ORDER BY中所有列必须包含在相同的索引中，并保持在索引中的排列顺序。...例:where not time1 >=to_date(sysdate-1,’yyyymmdd’) Ø 避免在索引列上使用计算。...例：Where time1>time2 Ø 避免在索引列上使用函数。 例：where trunc(time1,’dd’) Ø 避免在索引列上使用ISNULL和IS NOT NULL，索引将会失效。
拿 pandas 举例子，当创建了一个 DataFrame 后，无论行和列上数据都是有顺序的，因此，在行和列上都可以使用位置来选择数据。...在每列上，这个类型是可选的，可以在运行时推断。从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。...但其实它只是 spark.sql的另一种形式（当然 Spark DataFrame 确实在 spark.sql 下）。...Koalas 提供了 pandas API，用 pandas 的语法就可以在 spark 上分析了。...可以看到，Mars 既会在行上，也会在列上进行分割，这种在行上和列上的对等性，让 DataFrame 的矩阵本质能得以发挥。
值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。...重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为 在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...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...由于在查找过程中从各种数据文件收集索引数据的成本很高，布隆索引和简单索引对于大型数据集表现出较低的性能。而且，这些索引不保留一对一的记录键来记录文件路径映射；相反，他们在查找时通过优化搜索来推断映射。...仅使用 Spark SQL MERGE INTO 、 UPDATE 和 DELETE 语句支持更新和删除。
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。...法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作: 避免对索引字段进行计算操作 避免在索引字段上使用not，，!...= 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引列上出现数据类型转换 避免在索引字段上使用函数 避免建立索引的列中使用空值 3.复杂操作 部分UPDATE、SELECT 语句...（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。...排序 避免使用耗费资源的操作，带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 执行，耗费资源的排序(SORT)功能.
升级到CDP之后 在CDP中，hive.metastore.disallow.incompatible.col.type.changes默认值为true。配置单元可防止更改不兼容的列类型。...如果您具有在Hive中创建表的ETL管道，则这些表将被创建为ACID。Hive现在严格控制访问并定期在表上执行压缩。从Spark和其他客户端访问托管Hive表的方式发生了变化。...math.students 出现在CREATE TABLE语句中。 将数据库名称和表名称括在反引号中。 CREATE TABLE `math`....：配置单元中描述的语义。...需要采取的行动 在用作最大或最小函数的参数的列上使用NULL过滤器或nvl函数。
spark2 sql读取数据源编程学习样例1 http://www.aboutyun.com/forum.php?...val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19") 这里调用sql语句。...namesDF.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show() 这里通过map映射，增加Name: [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...statements can be run by using the sql methods provided by spark val teenagerNamesDF = spark.sql...statements can be run by using the sql methods provided by spark val teenagerNamesDF = spark.sql
，以帮助在现有的Hudi表使用spark-sql。...版本亮点 Spark SQL DDL/DML支持 Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi...Spark 引擎中添加了预提交验证器框架[7]。用户可以利用该框架来添加验证给定提交的文件是否都存在，或是否已经删除所有无效文件等。...Hudi 使用不同类型的可溢出映射，用于内部处理合并（压缩、更新甚至 MOR 快照查询）。...SQLSource[14]使用 Spark SQL 语句从现有表中提取数据，对于基于 SQL 的简单回填用例非常有用，例如：过去 N 个月只回填一列。
hBaseConfRead.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, readTable) //配置写入表，要定义一个Jobconf，与读表不同...toDF("SPSFlowTotal", "row") // 创建出来的dataframe进行命名 sps.createOrReplaceTempView("sps") // 执行sql...语句 val frame: DataFrame = spark.sql("SELECT sum(SPSFlowTotal) as A FROM sps WHERE row BETWEEN '4000069...sps.registerTempTable("sps") sps.createOrReplaceTempView("sps") val frame: DataFrame = sqlContext.sql...("SELECT sum(SPSFlowTotal) as A FROM sps WHERE row BETWEEN '4000069:1618539744390' and '4000069:1618539744426
个人认为，在单纯的数据库查询语句层面【即不考虑DML、SQL调优、索引等进阶】，窗口函数可看作是考察求职者SQL功底的一个重要方面。...注：以下所有SQL查询语句实现均基于MySQL8.0。 Q1：求解每名同学历次成绩的排名。...具体SQL语句和查询结果如下： SELECT *, avg(score) over(partition by uid order by date rows between 2 preceding and...注：在使用Spark窗口函数前，首先需要求引入窗口函数类Window。...第I部分“数据约简”首先讨论数据约简和数据映射等概念，然后讲述关联统计、可扩展算法和分布式计算等基础知识。
作者：赵一霖 背景知识 SQL 语句发送到 TiDB 后首先会经过 parser，从文本 parse 成为 AST（抽象语法树），AST 节点与 SQL 文本结构是一一对应的，我们通过遍历整个 AST...(ctx *RestoreCtx) error 函数，这个函数将当前节点对应的 SQL 文本追加至参数 ctx 中，如果节点无效则返回 error。...Restore(ctx *RestoreCtx) error ... } 以 SQL 语句 SELECT column0 FROM table0 UNION SELECT column1...> 参考 [MySQL 5.7 SQL Statement Syntax](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/sql-syntax.html) 写单元测试...参考示例在相关文件下添加单元测试。
真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的torder0到torder9。 数据节点 数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds0.torder_0。...提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。...RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。...提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。...包含数据源配置、表配置、绑定表配置以及读写分离配置等。 数据源配置 真实数据源列表。 表配置 逻辑表名称、数据节点与分表规则的配置。 数据节点配置 用于配置逻辑表与真实表的映射关系。
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...SQL 语法风格(主要) SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询. 这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1....通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("select * from people").show +-------+------+ | name|salary| +------...注意： 临时视图只能在当前 Session 有效, 在新的 Session 中无效. 可以创建全局视图. 访问全局视图需要全路径:如global_temp.xxx 4....通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("select * from global_temp.people") res31: org.apache.spark.sql.DataFrame
由于涉及需要改写的代码比较多，可以封装成工具 8.说说你对Spark SQL 小文件问题处理的理解 在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark...该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制，默认true。...那么Catalyst在处理SQL语句时，是依据什么规则进行join策略选择的呢？ 1. Broadcast Hash Join 主要根据hint和size进行判断是否满足条件。...12.说说SparkSQL中产生笛卡尔积的几种典型场景以及处理策略 Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景 首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL： join语句中不指定on...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。
80A 功能部件不受支持 表 90D 目标类型规范无效 表 100F 无效标记 表 110K RESIGNAL 语句无效 表 120N SQL/XML 映射错误 表 1320 找不到 CASE 语句的条件...08502 用 TWOPHASE 的 SYNCPOINT 运行的应用程序进程发出的 CONNECT 语句无效，因为无事务管理器可用。08504 当处理指定的路径重命名配置文件时遇到错误。...类代码 0K：RESIGNAL 语句无效 SQLSTATE 值 含义0K000 RESIGNAL 语句不在处理程序中。 类代码 0N SQL/XML 映射错误 表 13....25001 该语句只允许作为工作单元的第一条语句。25501 该语句只允许作为工作单元的第一条语句。25502 操作在单个事务中不能多次出现。 类代码 26 无效 SQL 语句标识 表 21....40003 语句完整性未知。40504 由于系统错误导致工作单元被回滚。40506 由于 SQL 错误，当前事务已回滚。40507 由于创建索引时发生故障，因此当前事务已回滚。
3.从数据库层面提高性能.优化SQL语句，合理使用字段索引。 4.从代码层面提高性能。...7.改进数据库服务器的硬件配置，或构建数据库集群。 8.防止SQL注入编程手段。...1.Sql优化。 1)尽量避免在where子句中使用!...①主键，unique字段; ②与其他表连接的字段需要添加索引; ③在where中使用>、≥、=、≤、isnull和between。 ...比如wherea=China，否则索引无效(类型转换); ⑥索引列上的操作，函数(upper()等).or.=(>).notin等; 四、结合项目使用。
1、Hive Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的 sql 查询功能，可以将 sql 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。...2、spark SQL Spark SQL https://spark.apache.org/sql/ SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为...Spark SQL在整个Spark体系中的位置如下： Spark SQL对熟悉Spark的同学来说，很容易理解并上手使用：相比于Spark RDD API，Spark SQL包含了对结构化数据和在其上运算的更多信息...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。...等)预计算好的低层次统计数据 Druid不适合用于处理透视维度复杂多变的查询场景 Druid擅长的查询类型比较单一，一些常用的SQL(groupby 等)语句在druid里运行速度一般 Druid支持低延时的数据插入
现在做基于spark单元测试的调试，是为了更方便对Spark源码做修改及测试，方便更深入了解spark的运行原理。...文章最后，写了一个简单的单元测试，来获取sql对应的asttree 以及unresolved logical plan。 ?...编译成功，就可以进行测试了 单元测试 Spark源码提供了大量的TestCase，我们可以学习和模仿。...使用idea运行调试testcase简单方便，但由于一些原因，如果idea不能搞定的话，可以通过sbt来运行和调试testcase 基于SBT SBT 配置 Spark SBT build 中包含多个...下面简单写一个XiaoluobuSuite.scala，主要用来从源码中 获取一个 sql语句对应的 AstTree，以及unresolved logical plan： ?
前几天在客户环境遇到一个Spark “CASE WHEN”语句的性能优化问题。 客户那边通过一个“时间范围筛选”控件来动态修改图表的数据。...于是想：对于Spark(客户用的是2.4.x版本)， Spark会不会把这种只有一个WHEN分支的 CASE WHEN 语句优化为IF语句呢？...于是试了一下性能，发现如果修改上面的SQL为： IF(`bizdate` BETWEEN ‘2020-09-06’ AND ‘2020-09-13’, `sales_amount`, 0 ) 那么执行速度将减少为原来的一半...不过在真正动手前，先看看： Spark的最新版本是否已经有了这个修改？...null, branches(0)._2.dataType))) .doGenCode(ctx, ev) } else { multiBranchesCodegen(ctx, ev) } } 发现，在Spark
MyBatis 致力于减少使用成本，让用户能更专注于 SQL 代码。 SQL 映射文件只有很少的几个顶级元素（按照应被定义的顺序列出）： cache – 该命名空间的缓存配置。...sql 这个元素可以用来定义可重用的 SQL 代码片段，以便在其它语句中使用。 参数可以静态地（在加载的时候）确定下来，并且可以在不同的 include 元素中定义不同的参数值。...而且别忘了单元测试！ 有时候，框架的行为像是一个黑盒子（无论是否开源）。因此，为了确保实现的行为与你的期望相一致，最好编写单元测试。 并且单元测试在提交 bug 时也能起到很大的作用。...但在映射时要留意性能问题。 在探索最佳实践的过程中，应用的单元测试和性能测试会是你的好帮手。...请注意，缓存的配置和缓存实例会被绑定到 SQL 映射文件的命名空间中。 因此，同一命名空间中的所有语句和缓存将通过命名空间绑定在一起。
1.实践中如何优化mysql 1) SQL语句及索引的优化 2) 数据库表结构的优化 3) 系统配置的优化 4) 硬件优化 2.索引的底层实现原理和优化 在 DB2 数据库中索引采用的是 B+ 树的结构...带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引 执行，耗费资源的排序(SORT)功能。...= （3）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL （4）避免在索引列上出现数据类型转换 （5）避免在索引字段上使用函数 例如：where trunc(create_date)=trunc...3.什么情况下设置了索引但无法使用，索引无效 1) 以”%”开头的LIKE语句，模糊匹配：红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用 2) Or语句前后没有同时使用索引 3) 数据类型出现隐式转化（...4) 在索引列上使用IS NULL 或IS NOT NULL操作。
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