除了 上一章节介绍的通过 EXPLAIN 语句来查看诊断查询计划问题 外，本章节主要会介绍通过 TiDB Slow Query 慢查询内存表，以及 TiDB Dashboard 的可视化 Statements...注意：慢查询日志中所有时间相关字段的单位都是秒。 (1) 慢查询基础信息： Time：表示日志打印时间。 Query_time：表示执行该语句花费的时间。...Parse_time：表示该语句在语法解析阶段花费的时间。 Compile_time：表示该语句在查询优化阶段花费的时间。 Digest：表示该语句的 SQL 指纹。...(5) 和 TiKV Coprocessor Task 相关的字段： Process_time：该 SQL 在 TiKV 上的处理时间之和。...Wait_time：表示该语句在 TiKV 上的等待时间之和。
[[ @objname = ] 'objname' ] [,[ @updateusage = ] 'updateusage' ] [ @objname=] 'objname' 请求其空间使用信息的表、...在某些情况下（例如删除索引后、表的空间信息不是当前信息时），需要执行该操作。 updateusage 在大型表或数据库上运行会花费一些时间。 updateusage。...简单查询表记录数从大到小排序 select max(object_name(object_id)) as tablename, sum(row_count) rows from sys.dm_db_partition_stats...where index_id<2 group by object_id order by sum(row_count) desc 简单查询表数据Size从大到小排序 select max(object_name...lob_used_page_count + row_overflow_used_page_count) *8) as size_kb from sys.dm_db_partition_stats where index_id<2 group
2.mysql，可以更有效的利用表锁，查询会锁住单个表较短时间。 3.应用程序进行联接可以更方便的拓展数据库，把不同表放在不同服务器上。 4.查询更高效。...小结：在程序端进行联接的效率更高 1.可以缓存早期查询的大量数据。 2.使用了多个myisam表 3.数据分布在不同的服务器上。...2.客户端用一个数据包将查询发送到服务器，所以max_packet_size这个配置参数对于大查询很重要的原因。...通常只需要在联接中的第2个表上添加索引就可以。 2.确保group by或order by只引用一个表中的列。这样可以使用索引。...出现在两个连接的表中间时，强制这两个表按照顺序连接。 用途：mysql没有选择更好的链接，或者优化器需要花费很长时间来确定连接顺序。
从上面的执行摘要信息中，我们可以看到在查询执行期间发生了什么： 1、从HDFS扫描上flight_delay.flights表的数据平均花费2秒时间（2s052ms） 2、Impala估算到flight_delay.flights...(在我的示例中是4台主机(广播)) 8、广播完成之后，Impala对flight_delay.airlines和flight_delay.flights表执行Hash Join操作，花费177ms、10MB...内存 9、由于我们调用了COUNT聚合函数，Impala被要求执行聚合操作，该操作在4台主机上运行，花费280ms、10MB内存并返回55行 10、因为上面的步骤是在4个工作节点上执行的，所以Impala...15ms，从17ms开始向admission提交查询计划，从28ms开始在工作节点上执行查询计划，在4.28s时准备好最后一行数据并在4.31s时第一行数据被客户端获取（fetch）。...Unregister query: 35m46s (30.001ms) - ComputeScanRangeAssignmentTimer: 0.000ns 这取自一个真实案例，Impala查询运行了很长时间
背景 当 mysql 的一个大表总数达上亿时，mysql 性能变的很差，且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间，至少十几个小时。...这种情况，一般的做法是分库分表，这种方法需要业务层根据规则，物理分库分表，比如按照时间分表，业务代码需要兼容。...副本以 Region 为单位进行管理，不同节点上的多个 Region 构成一个 Raft Group，互为副本。...TiDB 在大数据量下复杂查询方面，相比 MySQL 有绝对的性能优势。...5.1 大表建立索引快 5.2 大表修改列表快，比如加列，修改列属性 Mysql 大表建立索引和修改表需要花费大量的时间。
不过这类业务通常数据量不是非常大，而且通常都是大宽表，也就不需要再去 Join 别的数据，Group By 形成的 Group 基数和产生的聚合数据量不是特别大，查询时间主要消耗在数据扫描读取时间上。...node-scheduler.max-splits-per-node=100 node-scheduler.max-pending-splits-per-task=10 因此当查询有许多小文件的表的时候...为了解决这个问题，我们分两步走: 适当调大了这两个参数. 在 Spark，Hive ETL 层面引入 Adaptive Spark 和小文件合并工具去解决这个小文件问题。...后来我们尽管 Presto 是个多线程执行引擎，但是 Joni 引擎在设计上还是可以被 Interrupt 的，于是加上了查询最大运行时间的限制，并且通知了相关的用户。...你可以将一个表加载到 Alluxio 里面，然后每次对它的访问 IO 这块花费的时间基本可以说是快速且恒定的。
限制的风险 在整个同步完成之前，不再需要保留WAL 大表的初始化同步阶段花费很长时间，基于这些修改，逻辑复制进行了改进。...Autovacuum开始很长时间后，这种机制总会触发以组织回卷。...3) 引用多个外部表的查询，现在可以并行执行外部表扫描：目前唯一可以同时运行的阶段类型是ForeignScan，他是Append的直接字节点；一个ForeignScan访问不同远程服务器上数据时，可以并行执行...，以换取内存使用量的增加，从而使状态保持更长时间；管道模式在服务器距离较远时最有用，即当网络延迟ping 时间较长时，以及许多小操作正在快速连续执行时。...10) 改进了在具有大量共享缓冲区的集群上恢复期间对小表执行 CREATE TABLE 操作的截断、删除或中止性能。
由于数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点 Hadoop 框架的特性 不怕数据大，怕数据倾斜 Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低，如子查询比较多 sum,count,max...这样如果任务花费时间很短，又要多次启动 JVM 的情况下，JVM 的启动时间会变成一个比较大的消耗， 这个时候，就可以通过重用 JVM 来解决： set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks...join 大表，最好启动 mapjoin Join on 的条件相同的话，最好放入同一个 job，并且 join 表的排列顺序从小到大 在使用写有 Join 操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表...3.15 本地模式执行 MapReduce Hive 在集群上查询时，默认是在集群上 N 台机器上运行， 需要多个机器进行协调运行，这个方式很好地解决了大数据量的查询问题。...这个时间可以只使用本地模式来执行 mapreduce job，只在一台机器上执行，速度会很快。
获得所有学生的总个数 获得姓李的学生个数 max() 获取数学成绩的最高分 min() 获取数学成绩最低分 avg() 求语文成绩平均值 语法 按商品名称统计，每类商品所购买的次数 统计每一类商品所花费的总金额...统计总金额花费在5000以上的商品 按商品名称统计，统计总金额花费在5000以上的商品，并且按照总金额升序排序 总结 ---- MySQL数据库存储方式 一台数据库服务器中会创建很多数据库（一个项目会创建一个数据库...）,在数据库中会创建很多张表(一个实体会创建一个表),在表中会有很多记录（一个对象实例回添加一条新的记录） ---- sql简介 SQL全称是“结构化查询语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询...事务可以作用在DML语句上。 truncate table user; 删除表中所有记录，属于DDL语句，将表删除，然后重新创建一个结构一样的表。...by product; 统计每一类商品所花费的总金额 select product,sum(price) from orderitem group by product; 统计总金额花费在5000
在Postgres 9.3中，当刷新实例化视图时，它将在刷新时在表上保持锁定。如果您的工作量是非常繁忙的工作时间，则可以工作，但是如果您要为最终用户提供动力，那么这将是一个大问题。...视图是已定义的查询，您可以像表一样对其进行查询。当您具有通常用于某些标准报表/构建块的复杂数据模型时，视图特别有用。稍后我们将介绍一个实例化视图。 视图非常适合简化复杂SQL的复制/粘贴。...而且，如果我们有一个实时仪表板，我们将为它提供动力，因为它可能花费很长时间来查询原始数据，因此很快变得不可行。...我们在本文中概述了一组方便使用的函数/表。使用适当的函数和表格来跟踪我们上次中断的位置，现在我们将查询更新为仅汇总自上次处理后的数据。然后，我们将其与upsert结合在一起。...如果想向大咖提问，近距离接触，或者获得私密分享，请加入知识星球【首席架构师圈】
高性能MySQL之缓存 MySQL中的缓存是用来避免所查询的数据需要对磁盘进行访问，我们知道，磁盘上的访问会比内存的访问速度慢得多，所以，如果你的服务器上之部署了一个MySQL的服务，那么为它配置一个大的缓存无疑是明智之举...如果大部分都是Innodb表，那么innodb缓冲池的大小就基本上决定了我们MySQL数据库的性能，我们知道，innodb缓冲池中并不仅仅缓存索引，还包含插入缓冲、锁信息等其他数据结构，innodb存储引擎是严重依赖缓冲池的...例如，数据的预热和实例的关闭都会花费很长时间，如果有很多"脏页"在缓冲池中，那么实例关闭的时候需要将这些脏页刷新回磁盘，就会导致实例的关闭时间比较长。...当然，你会说，innodb可以强制关闭，这样是临时解决了关闭上的问题，但是当实例重启的时候，又会花费很多的时间进行恢复。...我们可以在关闭实例之前，通过修改参数innodb_max_dirty_pages_pct的方法来讲脏页所占的百分比来减小，这样可以加速接下来的关闭过程。
PgSQL-并行查询系列-介绍 现代CPU模型拥有大量的CPU核心。多年来，数据库应用程序都是并发向数据库发送查询的。查询处理多个表的行时，若可以使用多核，则可以客观地提升性能。...并行执行会从其他查询中窃取CPU时间，并增加响应时间 2）进一步需要注意：并行处理会显著增加内存使用（需要注意work_mem的值）。...因此查询性能限制往往不在IO上，它消耗CPU周期：从表数据页中逐行读取；比较行值和WHERE条件 我们执行一个简单查询： tpch=# explain analyze select l_quantity...模拟用于内存设置、流程启动和初始通信的时间 parallel_tuple_cost:leader和worker之间通信可能花费很长时间。时间和worker发送的记录数成正比。参数对通信成本进行建模。...：根据服务器上CPU核数调整进程数 max_parallel_workers:和并发进程数一样 13、总结 从9.6并行查询执行开始,可以显著提高扫描许多行或索引记录的复杂查询的性能。
在这种情况下，为查询触发执行任务时消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。 ...接下来是Task B，该任务是一个没有Reduce的MR，启动MapTasks扫描大表a,在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联，并直接输出结果...hive.exec.max.dynamic.partitions=1000 （4）在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。...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。 ...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。
Index 什么是数据倾斜 数据倾斜的原因 Hadoop计算框架的特点 优化的常用手段 优化案例 什么是数据倾斜 我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，...数据倾斜的原因 当我们看任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面就会发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。...比如即使有几百万的表，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； sum，count，max，min等UDAF（User Defined Aggregate Function：自定义函数），不怕数据倾斜问题，hadoop...大表Join大表： 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。
所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。...build table（小表）前置 在最常见的hash join方法中，一般总有一张相对小的表和一张相对大的表，小表叫build table，大表叫probe table。如下图所示。...优化SQL处理join数据倾斜 上面已经多次提到了数据倾斜，包括已经写过的sort by代替order by，以及group by代替distinct方法，本质上也是为了解决它。...为了兼容旧版记录，新表的event_type也会以字符串形式存储旧版的值，比如'17'。当这两张表join时，经常要耗费很长时间。...JVM重用 在MR job中，默认是每执行一个task就启动一个JVM。如果task非常小而碎，那么JVM启动和关闭的耗时就会很长。
什么是数据倾斜 我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。...jobs，耗时很长。...原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的； sum，count，max，min等UDAF（User Defined Aggregate Function：自定义函数），不怕数据倾斜问题，hadoop...大表Join大表： 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。...BY c1, c2, c3; 场景7：两张大表join 有两张表，一张是用户访问日志表log，一张是用户表users，其中log表上T，user表也上G，如何每日做到快速连接呢？
什么是数据倾斜 我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。...数据倾斜的原因 当我们看任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面就会发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。...原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的； sum，count，max，min等UDAF（User Defined Aggregate Function：自定义函数），不怕数据倾斜问题，hadoop...大表Join大表： 把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。...BY c1, c2, c3; 场景7：两张大表join 有两张表，一张是用户访问日志表log，一张是用户表users，其中log表上T，user表也上G，如何每日做到快速连接呢？
欢迎您关注《大数据成神之路》 Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。...所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。...build table（小表）前置 在最常见的hash join方法中，一般总有一张相对小的表和一张相对大的表，小表叫build table，大表叫probe table。如下图所示。 ?...为了兼容旧版记录，新表的event_type也会以字符串形式存储旧版的值，比如'17'。当这两张表join时，经常要耗费很长时间。...JVM重用 在MR job中，默认是每执行一个task就启动一个JVM。如果task非常小而碎，那么JVM启动和关闭的耗时就会很长。
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