ClickHouse select count from JOIN table记录(COUNT，JOIN)_SELECT FROM table t JOIN SQL索引_Oracle select from table和join where date是最早的 - 腾讯云开发者社区

思路就是通过article表来分别join成果product表、user表和project表，然后group里用productid来筛选，最后再用projectid筛选。...GetWxUserArticles(pid int64) (results []*Result, err error) { db := GetDB() db.Order("total desc").Table...("article").Select("product_id as productid, count(*) as total,user.nickname as usernickname")....Joins("left JOIN product on product.id = article.product_id")....Joins("left JOIN user on user.id = product.uid").Group("product.uid").

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为什么 select *count() from t，在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢？

统计一张表的总数量，是我们开发中常有的业务需求，通常情况下，我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。...标题：为什么select count( * ) from t，在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢？也是高频面试题。...，当执行 select count(*) from t 时，直接返回总数据」。...知道了 InnoDB 和 MyISAM 引擎 count(*) 实现之后，为什么select count(*) from t，在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢？...如果统计数量 SQL 语句为：select count(*) from t where x = 23，那么在 MyISAM 中就不一定比 InnoDB 快了。

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为什么 select *count() from t，在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢？

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Hive性能优化统计每日IP CREATE TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM logdfs WHERE logda

对于一条语句中有多个 Join 的情况，如果 Join 的条件相同，比如查询： INSERT OVERWRITE TABLE pv_users SELECT pv.pageid, u.age FROM...TABLE pv_users SELECT x.pageid, x.age FROM tmptable x JOIN newuser y ON (x.age = y.age); 4.4MAP JOIN...消灭子查询内的 JOIN SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 UNION ALL SELECT * FROM t4 UNION ALL SELECT * FROM t2 JOIN...INSERT OVERWRITE TABLE t5 SELECT * FROM t2 JOIN t3 ON t2.id=t3.id; SELECT * FROM (t1 UNION ALL t4 UNION...TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(1) AS IP FROM (SELECT DISTINCT ip from logdfs WHERE logdate='2014

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下次面试官再问ClickHouse的优化手段就知道怎么答了！

创建和使用分区 ClickHouse支持表分区，可以按照日期、数值或其他条件将数据分散存储。创建分区的语法如下： CREATE TABLE table_name (...)...优化表连接和子查询尽量避免笛卡尔积连接，使用JOIN条件过滤无关记录。优先使用INNER JOIN，避免使用OUTER JOIN。将子查询替换为JOIN或EXISTS子句，提高性能。...以下是一些复杂SQL查询的例子，以及如何使用EXPLAIN进行优化：例子1：多表JOIN操作: SELECT t1.id, t1.name, t2.salary, t3.department FROM...IN (SELECT id FROM departments)) t1 JOIN (SELECT * FROM salaries WHERE salary > 50000) t2 ON t1.id =...t2.employee_id JOIN departments t3 ON t1.department_id = t3.id; 例子2：聚合函数和窗口函数 SELECT department, COUNT

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大数据ClickHouse进阶（二十二）：ClickHouse优化

node1 :) explain plan select count() from person_info;node1 :) explain plan select count(name) from person_info...node1 :) select count(distinct a.CounterID) as cnt from hits_v1 as a join visits_v1 as b on a.CounterID...8、分布式表使用global对分布式表使用join 或者 in时，ClickHouse会将当前SQL分发到各个ClickHouse节点上执行，例如有如下SQL:select a.id,a.name,b.score...from a join b on a.id = b.id如果以上a表和b表都是分布式表，ClickHouse集群有3个节点，那么上面SQL会分发到ClickHouse所有节点执行，b表会在每个节点上收集其他节点对应...所以在使用分布式表进行join或者in时，可以优先考虑使用global，使用用法如下：select a.id,a.name,b.score from a global join b on a.id =

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clickhouse数据库的常用语法你知道吗

mytable.test AS e INNER JOIN (SELECT src, dstion, srcPnt, dstPnt, max(thisTime) AS time FROM mytable.test...AS e INNER JOIN (SELECT src, dstion, srcPnt, dstPnt, max(thisTime) AS time FROM mytable.mytable_book...AS e INNER JOIN (SELECT src, dstion, srcPnt, dstPnt, max(thisTime) AS time FROM mytable.mytable_book...> SELECT * FROM 12、clickhouse多个字段作为分区 PARTITION BY (toYYYYMMDD(thisTime), infoType...() AS count FROM mytable.mytable GROUP BY day, src, dstion, ruleId, devIp, infoType; 三、总结以上就是就是关于clickhouse

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客快物流大数据项目（一百零二）：业务和指数开发

COUNT(DISTINCT id) "cnt"FROM "tbl_dot";2、各省份网点数SELECT ta."...cnt")FROM (SELECT ta."id" AS id, ta."pid" AS pid, COUNT(tdp."...insuredPrice" = 0;13、当天全部快递单数SELECT COUNT(1) "cnt" FROM "tbl_collect_package" tcp;14、当天全部签收单数SELECT COUNT...FROM "tbl_deliver_package" tdp WHERE "state"=4;17、运单总数量SELECT COUNT(1) "cnt" FROM "tbl_waybill...cnt") "count"FROM (SELECT ta."id" AS id, ta."pid" AS pid, ta."name" NAME, COUNT(tw."

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ClickHouse 引擎在行为分析场景下的 JOIN 优化

SELECT et.os_name,ut.device_id AS user_device_id FROM tob_apps et any LEFT JOIN (SELECT device_id...SELECT event_date,count(distinct uc1) AS uv,sum(value) AS sum_value, .........FROM (SELECT event_date,hash_uid AS uc1,sum(et.float_params{ 'amount' }) AS value, count(1) AS cnt...比如： SELECT event_date, count() FROM tob_apps_all et global any INNER JOIN (SELECT hash_uid AS join_key...SELECT count() FROM tob_apps_all AS et ANY LEFT JOIN ( SELECT item_id FROM items_all WHERE

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ClickHouse使用过程中的一些查询优化（六）

不建议在千万级不同数据上执行 distinct 去重查询，改为近似去重 uniqCombined 反例: select count(distinct userName) from hits_v1; 正例...* from visits_v1 limit 10000;#创建 join 结果表:避免控制台疯狂打印数据CREATE TABLE hits_v2ENGINE = MergeTree()PARTITION...CounterID in (select CounterID fromvisits_v1); 反例:使用 join insert into table hits_v2select a.* from hits_v1...还是 Inner join 永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在，所以右表必须是小表。...CounterID=b.CounterID; (2)大表在右 insert into table hits_v2 select a.* from visits_v2 b left join hits_v1

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【MySQL】count()查询性能梳理

查询具体数据的sql，比如是这样的：select id, name from user limit 1, 20;它没有性能问题。...但另外一条使用count(*)查询总记录行数的sql，例如：select count(*) from user;却存在性能差的问题。为什么会出现这种情况呢？2、count(*)为什么性能差？...这种情况一般需要写两条sql，统计有效订单的sql如下：select count(*) from order where status = 1;统计无效订单的sql如下：select count(*)...这时候，可以改成成一条sql：select count(*), status from ordergroup by status;使用group by关键字分组统计相同status的数量，只会产生两条记录...这时候写一条sql可以查出想要的数据，比如下面这样的：select count(*)from product pinner join unit u on p.unit_id = u.idinner join

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ClickHouse的一些优化操作（五）

), (2, 3);SELECT x + y FROM t_null; 官网说明:https://clickhouse.tech/docs/zh/sql-reference/data-types/nullable...条件，则会直接使用 system.tables 的 total_rows， EXPLAIN SELECT count()FROM datasets.hits_v1;Union Expression...如果 count 具体的列字段，则不会使用此项优化: EXPLAIN SELECT count(CounterID) FROM datasets.hits_v1;Union Expression (Projection..., b.VisitID, a.URL, b.UserIDFROM hits_v1 AS a LEFT JOIN ( SELECT UserID, UserID as HaHa...URL, b.UserIDFROM hits_v1 AS aALL LEFT JOIN( SELECT UserID, VisitID FROM visits_v1)

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ClickHouse SQL 的十项优化规则

众所周知，ClickHouse 的 SQL 优化规则是基于RBO(Rule Based Optimization)的，那么你知道都有哪些优化规则吗？...: EXPLAIN SELECT count() FROM test_x Query id: d255fb14-7160-4f1a-9148-9810494d792d ┌─explain──────...如果 count 具体的列字段，则不会使用此项优化： EXPLAIN SELECT count(id) FROM test_x Query id: 170b10db-88d7-45a1-ae8a-8d683707b635...* FROM ( SELECT * FROM ( SELECT id FROM id_join_tb1 ) UNION ALL...bytes) / total_disk_usage) * 100 AS table_disk_usage, table FROM system.parts GROUP BY table ORDER

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ClickHouse 实战笔记第02期：ClickTail+CH 实现 MySQL 慢查询实时展示

UInt32, transaction_id String, query_cache_hit UInt8, full_scan UInt8, full_join UInt8, tmp_table UInt8...可在 CH 中进行如下相关操作查出对应的慢查询： 6.1 显示最慢的 10 条 SQL select _time, query, round(query_time, 4) AS latency from...normalized_query, count(*) AS count, round(avg(query_time), 4) AS latency_avg, round(quantile(0.75)(...) / (max(_time) - min(_time)), 4) AS load from mysql_slow_log where query !...= 'COMMIT' GROUP BY normalized_query HAVING count > 1 ORDER BY load DESC limit 10; 专栏《ClickHouse 实战笔记

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ClickHouse 查询优化详细介绍

，也就是说善用索引用count()、count(1)和count(*)，ClickHouse 都有优化，但不要count(any_field) 索引设计索引是 ClickHouse 快速查询最重要的一环...优点：动态扩展 ClickHouse 有大量高效的相关处理函数，甚至可以针对 Array、Map 设置索引适合稀疏记录（每行存储少量值，尽管总基数很高）缺点：只需要其中一个 metric/tag...WHERE metric = 'MarkCacheBytes' 以及 mrk 缓存具体缓存多少文件： SELECT value FROM asynchronous_metrics WHERE metric... count() FROM table WHERE ... ...AND cityHash64(some_high_card_key) % 10 = 0; -- Deterministic SELECT count() FROM table WHERE ...

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ClickHouse 查询优化

加速的关键是减少读入的数据量，也就是说善用索引用 count()、count(1) 和 count(*)，ClickHouse 都有优化，但不要 count(any_field) 索引设计索引是 ClickHouse...可以通过如下 SQL 查询当前所有表的 parts 信息： SELECT database, table, count() AS parts, uniqExact(partition_id...WHERE metric = 'MarkCacheBytes' 以及 mrk 缓存具体缓存多少文件： SELECT value FROM system.asynchronous_metrics WHERE...count() FROM table WHERE ......AND cityHash64(some_high_card_key) % 10 = 0; -- Deterministic SELECT count() FROM table WHERE ...

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大数据存储技术之ClickHouse入门学习（二）

--query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.hits_v1" clickhouse-client --query "SELECT COUNT(*) FROM tutorial.visits_v1...select * from table1 where column1=1的查询语句....', 'testuser', 'clickhouse'); SELECT COUNT() FROM mongo_table; 6、PostgreSQL 引擎描述 PostgreSQL 引擎允许 ClickHouse..., LEFT, id) INSERT INTO id_val_join VALUES (1,21)(1,22)(3,23) 表关联: SELECT * FROM id_val ANY LEFT JOIN...指定 ALL限制参数时，所有行记录都会被添加进去。不能通过 SELECT 语句直接从表中获取数据。

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＞＞技术应用：clickhouse 帮助命令一览表

for simple query SELECT FROM LIMIT....arg For SELECT queries from the replicated table, throw an...--any_join_distinct_right_table_keys arg Enable old ANY JOIN...--optimize_trivial_count_query arg Process trivial 'SELECT count() FROM...table' query from metadata.

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干货 | 提速10倍+，StarRocks 指标平台在携程火车票的实践

比如 ClickHouse 的 join 性能不尽如人意，并发性能差，SQL 语法是非标准的，使用起来不方便，大量的查询很容易将 CPU 打满；Kylin 是一个分析引擎，不支持增删改操作，修改数据需要重新导入...于是我们将目光投向 StarRocks，StarRocks 是一款全场景的 MPP 数据库，相比 ClickHouse 等具有以下优点：性能强悍：查询速度快，多张亿级表 join 也能秒级响应；使用简单...模型KEY设置： UNIQUE KEY(`order_id`) 取两天有差异的数据： select t1.* from (select … where d='${cur_day}') as t1 left...StarRocks 有丰富的索引功能，统一至 StarRocks 希望利用索引加速查询，因此过滤条件中最好不要加函数，比如 select c1 from t1 where upper(employeeid...) = upper(' s1')修改成select c1 from t1 where employeeid in(upper(' s1'), lower(' s1'))。

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ClickHouse-查询优化

数据采样通过采样运算可极大提升数据分析的性能 SELECT Title, count(*) AS PageViews FROM datasets.hits_v1 SAMPLE 1 /...用IN代替JOIN 当多表联查时，查询的数据仅从其中一张表出时，可考虑用 IN 操作而不是 JOIN insert into hits_v2 select a.* from hits_v1 a where...大小表join 多表 join 时要满足小表在右的原则，右表关联时被加载到内存中与左表进行比较，ClickHouse 中无论是 Left join 、Right join 还是 Inner join 永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在...） insert into hits_v2 select a.* from hits_v1 a left join visits_v2 b on a....select * from hits_v1 where EventDate = '2014-03-17' ) a left join visits_v2 b on a.

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gorm聚合查询group结合join和count

为什么 select *count() from t，在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢？

为什么 select *count() from t，在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢？

Hive性能优化统计每日IP CREATE TABLE ip_2014_12_29 AS SELECT COUNT(DISTINCT ip) AS IP FROM logdfs WHERE logda

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大数据ClickHouse进阶（二十二）：ClickHouse优化

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