Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
join在MySQL 是一个如此重要的章节,毫不夸张的说,everything is a join。
首先对于熟悉Oracle 的DBA 来说,hash join并不陌生,尤其涉及到多个表join时 执行计划出现 hash join ,一般来说hash join的执行效率是比 Nest Loop 要好。运维MySQL 之后DBA也对MySQL 提出支持hash join的诉求。MySQL 在8.0.18 版本终于支持hash join了。那么什么是hash join呢?
连接(Join)是关系数据库重要特性,它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典,其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join,奈何 Join 特性实在是好用,广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲,依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢?它们的实现方式是怎样呢?它们之间又有什么区别呢?为什么需要这么多不同的连接算法呢?如果你也好奇这些问题,那么请继续往下阅读,本文将逐一回答上述问题。
当前SparkSQL支持三种join算法:Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join以及Sort Merge Join。其中前两者归根到底都属于Hash Join,只不过载Hash Join之前需要先Shuffle还是先Broadcast。其实,Hash Join算法来自于传统数据库,而Shuffle和Broadcast是大数据在分布式情况下的概念,两者结合的产物。因此可以说,大数据的根就是传统数据库。Hash Join是内核。
Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。
简介: 本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念,访问数据的存取方法,表之间的连接等内容。 并有总结和概述,便于理解与记忆! +++ 目录 --- 一.相关的概念 Rowid的概念 Recursive Sql概念 Predicate(谓词) DRiving Table(驱动表) Probed Table(被探查表) 组合索引(concatenated index) 可选择性(selectivity) 二.oracle访问数据的存取方法
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「前言」 连接操作是一种数据库中最基本的操作,连接算法的执行效率直接影响到整个数据库的效率、吞吐和资源。通常商业数据库系统一般有三种主流的连接实现:Nested Loop Join、Hash Join和Sort Merge Join。本文概述目前主流的Hash Join实现方式,以及分析MySQL中Hash Join的实现方式。 MySQL 8.0.18 版本增加了对Hash Join算法的支持,在此之前,连接算法仅支持嵌套循环连接 Nested Loop J
「TiDB 查询优化及调优」系列文章将通过一些具体的案例,向大家介绍 TiDB 查询及优化相关的原理和应用,在 上一篇文章 中我们简要介绍了 TiDB 查询优化器的优化流程。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
Step2: select * from table(dbms_xplan.display)
在墨天轮平台有个[数据库每日一题]栏目,均是由各行各业的各位专家亲自出题,墨天轮审核后发布的一系列数据库知识点集合,本次只是收集了 20 天的题目以及给出了尽可能详细的答案解析,以供大家多次阅读。
① 排序合并连接(Sort Merge Join,简称SMJ),Oracle 6提供
Runtime Filter又称为Dynamic Filter,其目的在于通过在join的probe端提前过滤掉那些不会命中join的输入数据来大幅减少join中的数据传输和计算,从而减少整体的执行时间。简单来说就是利用小表的Join keys基于大表Join keys构造过滤器,来减少大表的数据读取。
在为数据仓库设计的模式模型中,有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式(本书中大多数示例的基础)使用星型模式。但是,还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式(3NF)模式。另外,一些数据仓库模式既不是星型模式也不是3NF模式,而是共享这两种模式的特性;这些模式被称为混合模式模型。
假如使用了Hint语法: /*+ gather_plan_statistics */,就可以省略步骤1,直接执行步骤2和3,获取执行计划
这是个终极问题,因为优化本身的复杂性实在是难以总结的,很多时候优化的方法并不是用到了什么高深莫测的技术,而只是一个思想意识层面的差异,而这些都很可能连带导致性能表现上的巨大差异。 所以有时候我们应该先搞清楚需求到底是什么,SQL本身是否合理,这些思考很可能会使优化工作事半功倍。而本文是假设SQL本身合理,从Oracle提供给我们的一些技术手段来简单介绍下Oracle数据库,该如何使用一些现有的技术来优化一个SQL执行的性能。 确定需要优化的SQL文本及当前SQL执行计划 确定SQL涉及的所有表及其索引的相
部门的项目原先基于Oracle进行存储、DM层OLAP计算、后端接口访问,而Oracle只是单机+从库的部署方式,经过一段时间的使用,存储与性能都有捉襟见肘之处,另外也想节省成本,决定响应去O的大潮。
本文作者系杨昱明,现就职于甲骨文公司,从事数据库方面的技术支持。希望能通过发表文章,把一些零散的知识再整理整理。个人主页:https://blog.csdn.net/weixin_50513167,经其本人授权发布。
近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一。面对当今互联网产生的巨大的TB甚至PB级原始数据,利用基于Hadoop的数据仓库解决方案Hive早已是Ha
崔华,网名 dbsnake Oracle ACE Director,ACOUG 核心专家 编辑手记:感谢崔华授权我们独家转载其精品文章,也欢迎大家向“Oracle”社区投稿。 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法。 在 Oracle 7.3之前,Oracle 数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷: 对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标 SQL 中指定的谓词条件(如果有的话)后得到
本文主要介绍了数据库系统中常用的算子 Join 和 Aggregation 在 TiFlash 中的执行情况,包括查询计划生成、编译阶段与执行阶段,以期望读者对 TiFlash 的算子有初步的了解。
墨墨导读:本文来自墨天轮用户投稿,详细描述Oracle分区表之创建维护分区表索引的步骤。
HashJoin是关联查询中最重要的算子,对于计算密集型应用,关联查询的性能瓶颈主要在于HashJoin算子Probe阶段的Hash查找和Data Shuffle上。RuntimeFilter是用于运行时优化HashJoin性能的一种常见方法,RuntimeFilter对于INNER JOIN, Right Join, Semi Join等都有显著的性能提升效果。目前RuntimeFilter技术已经在很多数据库中得以应用,比如SnowFlake(BloomJoins), Impala,EMR Spark,Apache doris,Starrocks,PolarDB-X等。
作者介绍 邓秋爽 云和恩墨技术专家,擅长于SQL tuning、troubleshooting 系统运行过程中可能遇见各种各样的性能问题,如果仅仅是当前系统的性能问题,我们可以通过查询Oracle的数
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。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员,senior performance engineer,专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 Oracle 的并行执行 Oracle 的并行执行是一种分而治之的方法. 执行一个 SQL 时, 分配多个并行进程同时执行数据扫描,连接以及聚合等操作, 使用更多的资源, 得到更快的 SQL 响应时间。并行执行是充分
作者简介 黄浩 惠普 十年一剑,十年磨砺。3年通信行业,写就近3万条SQL;5年制造行业,遨游在ETL的浪潮;2年性能优化,厚积薄发自成一家 主题介绍: Oracle执行计划的另类解读:调皮的执行计划 | 诚实的执行计划 | 朴实的执行计划 说到执行计划,oracle的拥趸们自然而然会兴奋起来。在ORACLE的世界里,执行计划有着其特殊的地位,如果我们将SQL性能优化看成一个生物,那某种程度上,执行计划就是DNA。在某搜索网站中,“oracle 执行计划”关键字的搜索结果与“oracle”关键字的搜索结
随着表的不断增大,对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表,可通过把它的数据分成若干个小表,从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表,我们称为一个单个的分区。
基于规则的优化器,就是优化器在优化查询计划的时候,是根据预先设置好的规则进行的,这些规则无法灵活改变。举个例子,索引优先于扫描,这是一个规则,优化器在遇到所有可以利用索引的地方,都不会选择扫描。这在多数情况下是正确的,但也不完全如此:
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。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
Oracle里的查询转换,有称为查询改写,指oracle在执行目标sql时可能会做等价改写,目的是为了更高效的执行目标sql在10g及其以后的版本中,oracle会对某些类型的查询转换(比如子查询展开、复杂视图合并等)计算成本,oracle会分别计算查询转换后的等价改写的sql的成本和原始sql的成本,如果改写后的sql的成本低于原始sql的成本,oracle才会对目标sql执行查询转换。
引言 数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk: Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享 CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,例如 Oracle 的单机模式。 Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和 Memory,共享磁盘系统。典型的代表 Oracle RAC, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于 SMP(对称多处理)模式,但是当
数据库构架设计中主要有 Shared Everthting、Shared Nothing 和 Shared Disk:
在讨论Oracle的性能问题时,通常要假设一个前提,那就是这个系统是OLTP还是OLAP(或者说数据仓库系统)。 只有在这个前提下,讨论一些性能问题才有意义,因为这两类系统太不一样了,甚至很多技术是相悖的。
MYSQL 的多表联合查询中,只有nest loop 的查询方式,让MYSQL 一致是被“嘲笑”的地方。MYSQL 8.018 后mysql 将拥有HASH JOIN 功能,虽然对比其他数据库来说,这并不新鲜,但对于MYSQL 算是划时代的里程碑。
术语说明 TableQueue,消息缓冲区,在并行操作中使用,用于PX进程之间的通信,或者PX进程与QC进程之间的通信,是内存中的一些page,每个消息缓冲区的大小由参 parallel_execution_message_size控制,11GR2版本默认为16K,之前的各个大版本这个值都不一样,详细请参考ORACLE官方文档。 墙面时间、持续时间指的是物理时间、钟表时间。 HASH JOIN左边,the build side of hash join,一般为小表。 HASH JOIN右边,the prob
之前一直使用mysql作为存储数据库,虽然中间偶尔使用sqlite作为本地数据库存储,hive作为简单查询工具,maxcompute作为大数据查询服务等等,但没有感觉多少差别。事实上,我们往往听说SQL-92标准之类的云云!
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储,而 索引 的意思是,Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率,也可以减少key列以增加数据的聚合度。
单表的数据量如果太大,会影响到读写性能。我们可以使用分库分表来解决单表的性能问题。Oracle的分区表是将一张大表在物理上分成几张较小的表,从逻辑上来看仍然是一张完整的表。这样每次DML操作可以只考虑其中一张分区表。oracle建议单表大小超过2GB时就使用分区表。
当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表。
OLAP系统广泛应用于BI、Reporting、Ad-hoc、ETL数仓分析等场景,本文主要从体系化的角度来分析OLAP系统的核心技术点,从业界已有的OLAP中萃取其共性,分为谈存储,谈计算,谈优化器,谈趋势4个章节。
分析型数据库AnalyticDB(原名 ADS)是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统,可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算,具有强大的实时计算能力。
众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能。
MySQL 的主键和 Oracle 差不多,都是对应一个唯一索引并且索引列是非空的。
据说这是一个2010年阿里面试Oracle DBA的面试题,来自某公众号,作者当年面试阿里Oracle DBA时亲历,称之为“拒人于千里之外的SQL题”:
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