什么是HIVE?HIVE是建立在Hadoop HDFS上的数据仓库基础架构,它可以用来进行数据的提取转换加载。HIVE定义了简单的类似SQL的查询语言HQL,HIVE会将解析后的语句转移成MapReduce Job在Hadoop执行,一张Hive的表其实就是HDFS的文件
因为驱动结果集越大,意味着需要循环的次数越多,也就是说在被驱动结果集上面所 需要执行的查询检索次数会越多。
可能你会一脸懵逼,But 实际上,其实考的就是 join 这个知识点,不难,看完这篇文章你就会啦~
注: 1、order by 会对输入做全局排序,因此只有一个reducer,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。 2、sort by不是全局排序,其在数据进入reducer前完成排序。因此,如果用sort by进行排序,并且设置mapred.reduce.tasks>1,则sort by只保证每个reducer的输出有序,不保证全局有序。 3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer,且分发算法是hash散列。 4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外,还会对该字段进行排序。
一,sql性能优化基础方法论 对于功能,我们可能知道必须改进什么;但对于性能问题,有时我们可能无从下手。其实,任何计算机应用系统最终队可以归结为: cpu消耗 内存使用 对磁盘,网络或其他I/O设备的
在我看来,能够帮我们扩展一个逻辑的边界的问题,就是好问题。因为通过解决这样的问题,能够加深我们对这个逻辑的理解,或者帮我们关联到另外一个知识点,进而可以帮助我们建立起自己的知识网络。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
今天给大家下另一个性能提升神器-STRAIGHT_JOIN,在数据量大的联表查询中灵活运用的话,能大大缩短查询时间。
在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行。比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数。如下:
At the parser stage, queries with right outer join operations are converted to equivalent queries containing only left join operations. In the general case, the conversion is performed such that this right join:
背景:今天对一个20w的表做关联查询,创建各种索引,没有提高执行的效率,使用EXPLAIN检查,总是提示“Using temporary”全表扫描,这不是我想的。通过度娘,各种百度,是因为DISTINCT使用了全表扫描,现在特别记录下来。以背查验。
本文不涉及复杂的底层数据结构,通过explain解释SQL,并根据可能出现的情况,来做具体的优化,使百万级、千万级数据表关联查询第一页结果能在2秒内完成(真实业务告警系统优化结果)。希望读者能够理解SQL的执行过程,并根据过程优化,走上自己的"成金之路"
在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化!
两个表 t1 和 t2 , 一样的,包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
与标量函数相似之处是输入可以0,1,或者多个参数,但是不同之处可以输出任意数目的行数。返回的行也可以包含一个或者多个列。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
实际项目中出现200s的SQL少之又少,以前的文章也记录过我在线上大表创建索引导致锁表引起过服务无响应,但这次是因为SQL联查过慢引起。
出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49888088
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,巧用这19条技巧,至少提高3倍效率,具体如下:
原文:http://www.enmotech.com/web/detail/1/700/1.html (复制链接,打开浏览器即可查看原文)
本文总结了 19 条关于 MySQL 的优化方案,本文的优化方案都是基于 “ MySQL-索引-BTree 类型 ” 。希望对你有帮助,码字不易,如果觉得有用,感谢分享。
当游戏前端开发能力不断提升后,有的小伙伴已经开始不满足了,将魔爪伸向后端开发,立志做一个全栈游戏开发程序员!分享一篇MySQL的好文,加油吧!程序员!
type列,连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
MySQL 对于 IN 做了相应的优化,即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
select id,name from product limit 866613, 20
Step2: select * from table(dbms_xplan.display)
来源:blog.csdn.net/zt15732625878/article/details/79074123 https://www.jb51.net/article/205675.htm
最近发现很多人对 left join 的 on 条件的作用有误解,导致出现 Bug。 由于很多人都不太注意这问题,很容易造成故障。 下面我们简单复现这个问题,并解释为什么会这样,希望大家日常开发中万分小心。
向刚才做的这两个操作(插入一个没有部门的员工和删除一个带有员工的部门),这种情况都是不应该发生的。
关于inner join 与 left join 之间的区别,以前以为自己搞懂了,今天从前端取参数的时候发现不是预想中的结果,才知道问题出在inner join 上了。
left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 举例如下: -------------------------------------------- 表A记录如下: aID aNum 1 a20050111 2 a20050112 3 a20050113 4 a20
Please refer the link : https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins
aID aNum 1 a0111 2 a0112 3 a0113 4 a0114 5 a0115
在SecurityConfig中,将注册相关的"/register.html"和"/portal/user/student/register"这2个URL添加到白名单中。
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