SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a LEFT JOIN cnt b on...SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a right JOIN cnt b on
一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者，结果他说时间太长，他一时也看不懂了。可想而知，连原作者都有可能看糊涂的SQL语句，数据库也一样会看糊涂。...Sql2005上没有发现这种问题，但是还是应该注意一下。...SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的连接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的顺序已经排好，只要两边拼上去就行了，这种join的开销相当于A表的结果集行数加上B表的结果集行数...如果连接的字段上没有索引，那SQL2000的效率是相当低的，而SQL2005提供了Hash join，相当于临时给A，B表的结果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我认为，这是一个重要的原因...总结一下，在表连接时要注意以下几点： (1) 连接字段尽量选择聚集索引所在的字段 (2) 仔细考虑where条件，尽量减小A、B表的结果集 (3) 如果很多join的连接字段都缺少索引
本章节会介绍在优化器产生的查询执行计划和预期不符时，如何通过 TiDB 提供的调优手段来调整及稳定查询计划。...下面是 TiDB 目前支持的 Hint 语法列表： 使用 USE INDEX, FORCE INDEX, IGNORE INDEX 与 MySQL 类似, 没有使用预期索引的查询计划是慢查询的常见原因...，t2 where t1.id = t2.id; 提示优化器使用 Sort Merge Join 算法，简单来说，就是将 Join 的两个表，首先根据连接属性进行排序，然后进行一次扫描归并, 进而就可以得出最后的结果...在不指定作用域时，默认作用域为 SESSION。被绑定的 SQL 会被参数化，然后存储到系统表中。...在处理 SQL 查询时，只要参数化后的 SQL 和系统表中某个被绑定的 SQL 匹配即可使用相应的优化器 Hint。 “参数化” 指的是把 SQL 中的常量用 "?"
下面是 sql 查询语句，三个表做 join 查询，并通过三个条件做筛选。做查询之前，这三个表都没有做其他处理，只是主键 INT 类型设置了自增。...2、然后连接了 account 表，并使用索引 PRIMARY (也就是主键 id),通过 ref userinfo.account_id，进行了行选择，所以这里的 rows 为1，也就是没有进行扫描，...3、之后扫描 orderinfo 表，type 为 ALL ,还是全表扫描，rows 为 99900。 所以三次扫描执行下来，在我本地的机器上平均35s左右。...简单优化 优化原则大体上是这样的： sql 层面有优化空间的，先优化了再说。最常用的手段就是加索引。...如果 sql 语句无法优化了，看一下是不是能够修改 sql 查询语句的结构，比如有子查询的语句，能不能用 union 查询两次或多次。
二、MySQL的JOIN实现原理 在MySQL 中，只有一种Join 算法，就是大名鼎鼎的Nested Loop Join，他没有其他很多数据库所提供的Hash Join，也没有Sort Merge Join...顾名思义，Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。...union查询：它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中（即把两次或多次查询结果合并起来。）。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。...要求：两次查询的列数必须一致（列的类型可以不一样，但推荐查询的每一列，相对应的类型要一样） 可以来自多张表的数据：多次sql语句取出的列名可以不一致，此时以第一个sql语句的列名为准。...可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num = 0 （3）in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
（其他JOIN参数也是显性连接）WHERE和INNER JOIN产生的连接关系，没有本质区别，结果也一样。但是！...隐性连接随着数据库语言的规范和发展，已经逐渐被淘汰，比较新的数据库语言基本上已经抛弃了隐性连接，全部采用显性连接了。 ...2无论怎么连接，都可以用join子句，但是连接同一个表的时候，注意要定义别名，否则产生错误！ ...，A中有、B没有的数据以null显示 b> right join：理解为“有右显示”，比如on a.field=b.field，则显示B表中存在的全部数据及a\\b中都有的数据，B中有、A没有的数据以...5 行） 结果说明: left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小 Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集...left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。...right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。...都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。...假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。
本节我使用一个三表连接的 sql 来说明连续 hash join 时, 不同分发方式的不同行为。 使用 Broadcast 分发，没有阻塞点。...测试三个表连接的 sql 如下, 加入 part 表, 使用 hint 让优化器两次 hash join 都使用 broadcast 分发。Replicate SQL 查询性能类似。...执行计划中没有阻 塞点, 数据在执行路径上的流动不需要停下来等待. 大部分的 db cpu 消耗在两次 hash join 操 作....如果结果集过 大的话, 需要把数据暂存到临时空间, 比如我们这个例子, 用了 7GB 的临时空间. 你可以理解 为把 join 的结果集暂存到一个临时表....实际应用中, 连 续的 hash 分发并不一定会出现 HASH JOIN BUFFERED 这个阻塞点, 如果查询涉及的表都较小, 一 般不会出现 HASH JON BUFFERED.
可是当在where条件中有右表相关的筛选条件时，我们惊奇的发现查询的结果不带null值了，换句话说就是查出来的结果比预期的少。 博主之前遇到过这个问题，只不过当时解决了就没记录。...二、错误复现以及解决方案 1、右表不带筛选条件的查询 sql相关的表主要是w_order（订单表）和w_a_info(商品种类表): SELECT o.id , a.name, o.order_time...这里推测是因为sql的执行顺序，on表连接是先于where条件的，因此我们先on连接之后，产生了不符合条件的NULL列，然后NULL列被where条件给筛选掉了。...这里解决方案是把右表的筛选条件放到前面去，也就是连表的地方去。...的方式，在连接时就附带上条件，此时不符合条件的数据列还是以null值的方式展现，并不会被后续的where筛选条件给筛选掉。
结果： 每个表的结构都一样 每个表的数据不一样，没有交集，所有表的并集是全量数据。...跨节点关联查询join问题 切分之前，系统中很多列表和详情表的数据可以通过join来完成，但是切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用Join查询...数据组装 在系统service业务层面，分两次查询，第一次查询的结果集找出关联的数据id，然后根据id发起器二次请求得到关联数据，最后将获得的结果进行字段组装。这是比较常用的方法。...ER分片 关系型数据库中，如果已经确定了表之间的关联关系（如订单表和订单详情表），并且将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能较好地避免跨分片join的问题，可以在一个分片内进行join。...在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行计算的时候，也需要先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总再次计算。
整个过程耗时的点主要有： 做了两次广播，总量为（30178+144314=174492）17万条； 根据group by的条件Redistribute一次，数量约为8万条； hash join两次，都是在两个表之间进行的...[image.png] 图5 Q17语句 与Q3不同的是Q17涉及到了子查询，依旧，我们在MySQL和Greenplum上explain下sql，得到的结果如图6、图7所示。...然后，子查询结果会与现表做join操作，我们来继续看下两者在join上的区别： MySQL：把子查询结果作为临时表（20万条记录）与现表lineitem(600万条记录）直接做了join，将产生600万...如果使用临时表与lineitem表直接hash join，会产生50万左右的数据量，但Greenplum并没有这么做，而是利用part表来进行join，因为part表经过where过滤后数据量非常小，和...总共做了两次hash join： part表与临时表part_agg，产生数据量246条； part表与lineitem表，产生数据量2598条； 八.其他事项 由于原生的TPC-H的测试用例不直接支持
Optimizer在一个数据库系统里面是大头，一般要么是SystemR那样自底向上的要么是Volcano那样自顶向下的。前者以DB2为代表，后者SQL Server为代表。...Distributed Table是为了在单机引擎上实现分布式处理的一种Hack，堂而皇之的就越做越大，最后把自己吹成了一个分布式引擎。...Distributed Table你可以认为是在不同节点上的单机Table的一个UNION ALL。对这样一个表如果做单表查询的话，相当于我可以对每个表单独先查询，再把结果UNION ALL起来。...最多只能处理一下单表查询，要是给它塞两张distributed table做个join，这个系统就原形毕露了。...我也不否认在特定应用场景下，Clickhouse可以跑的很快，但是一个连分布式join都做不了的东西，真的有资格叫大数据系统吗？ 这坨屎有够清新脱俗的。
而 SQL 对关联运算（也就是 JOIN）的定义很简单，两个表关联时，给出对应的关联字段就可以了，除此之外没有更多的信息和约定。这种简单的规则，在关联表多的时候可能让很多人晕掉。...首先要把同一个电话帐户表关联两次，这就有相当一部分软件根本不支持了；其次，还要分别取出两次注册地字段，要分清楚是用主叫号码关联出来的还是用被叫号码关联出来的，这就要给电话帐户表起不同的别名来区分（SQL...如果地区再分级了（这其实是常有的事），被跟随关联两次的表就更多，关联表稍多时，连技术人员都要小心仔细才能搞得清，业务人员基本上就没可能理清楚了。...发生这些现象的原因是前面说的，SQL 对于 JOIN 的定义过于简单了，过于简单的定义无法抓过关联的根本特征。定义简单，是容易理解了，但用来描述现实却会很复杂。...我们这里还只是举了只有外键表的例子，如果再混合上同维表和主子表的情况（尽管这两种情况本身不算更复杂），事情就会复杂到不可收拾的地步（写出 SQL 就会带着子查询，之前还只是 JOIN 多）。
(2).题目要求： 使用 hive sql 查询出每个用户相邻两次浏览时间之差小于三分钟的次数。 预期结果: 解题思路: (1)....子查询H 作为 left join 的副表，主要是为了统计每个用户相邻两次浏览时间之差小于三分钟的总次数。...最后使用子查询G 的结果 left join 子查询H 的结果，查询结果如预期结果所示 使用 user_id 作为关联条件，并对 cnt 为 null 的数据进行 nvl 判断转换为0，最后使用 user_id...和 cnt 进行分组过滤重复数据 解题方式一: 适用于不用创建物理表的情况下 使用数据集I、A、E替代物理表：test_user_scan，直接复制以下 hive sql 语句，可以在 Apache...H.cnt END cnt 因为用户 user_id 为3的测试数据只有1条，因此没有相邻之说，然而题目预期结果里要求没有的就统计为0，在子查询H 中没有 user_id 为
发现最终的结果和预期不一致，汇总之后的数据变少了。...一开始还比较费解，后面回过神来才发现，犯了一个低级的错误，就是在使用left join时过滤条件放到on后面还是where后面是有区别的，如果没有搞清楚他们的区别，连表汇总的结果就会变少或者变多。...，导致左表在右表中无匹配行的行在最终结果中不出现，违背了我们对left join的理解。...如果没有where条件，无论on条件对左表进行怎样的限制，左表的每一行都至少会有一行的合成结果，对左表行而言，若右表若没有对应的行，则右表遍历结束后b=FALSE，会用一行NULL来生成数据，而这个数据是多余的...SQL 看似简单，其实也有很多细节原理在里面，一个小小的混淆就会造成结果与预期不符，所以平时要注意这些细节原理，避免关键时候出错。
9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小 Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，...只保留两张表中完全匹配的结果集 left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。...right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。...都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。...假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。
逻辑架构剖析 1.1 服务器处理客户端请求 那服务器进程对客户端进程发送的请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？...这个执行计划表明应该 使用哪些索引 进行查询（全表检索还是使用索引检索），表之间的连 接顺序如何，最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询，并将 查询结果返回给用户。...MySQL 8.0.25默认支持的存储引擎如下 1.6 存储层 所有的数据，数据库、表的定义，表的每一行的内容，索引，都是存在 文件系统 上，以 文件 的方式存 在的，并完成与存储引擎的交互。...以某些系统函数 举例，可能同样的函数的两次调用会产生不一样的结果，比如函数 NOW ，每次调用都会产生最新的当前 时间，如果在一个查询请求中调用了这个函数，那即使查询请求的文本信息都一样，那不同时间的两次...执行器： 截止到现在，还没有真正去读写真实的表，仅仅只是产出了一个执行计划。于是就进入了 执行器阶段 。 在执行之前需要判断该用户是否 具备权限 。如果没有，就会返回权限错误。
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