慢查询sql与数据规模2.1 慢sql上面告警对应的慢sql如下, 其目的是根据指定条件筛选并排序返回前10条数据.select col_listfrom dal_meta_table_par_info_dwhere...如果我们强制让优化器走uk索引, 结果会如何呢?...上述慢查询优化方案根据上述分析, 核心解决思路应该就是: sql中强制显式指定索引或者主动影响(干涉)mysql优化器的选择或者调整索引配置, 以达到解决慢sql效果....具体如下4.1 强制索引在查询语句里增加force index (index_name)的指定,但是这种做法需侵入代码进行硬编码, 而且后续难以维护, 比如改了索引名后会出现sql异常....之后MySQL按照执行树的要求，计算得出结果。
INHERIT附加子表时，坚持父表中的任何生成列在子表中以相同方式生成 PG13.3 确保REINDEX CONCURRENTLY保留为索引设置的任何统计目标 PG13.3 修复将COLLATE表达式结果强制转换为不可排序类型时出现的错误.../postgres_fdw在尝试报告数据转换错误时发生空指针崩溃 PG13.5 使pg_regexec()对超出范围的search_start参数具有强大的容错性，当search_start超出字符串末尾时返回...，之前的编码可能会尝试读取非可返回列，除了可返回列。...，要么会因数据类型不匹配而出乎意料地失败，要么会插入意外的强制转换，可能导致奇怪的结果。...PG13.15 禁止在正在使用的外部 SQL 命令中将表转换为视图 PG13.15 修复在“请求的统计类型 X 尚未构建”错误消息中错误报告的统计类型代码 PG13.15 在 FROM 子句中使用返回
Hive 3中与db.table引用和DROP CASCADE相关的一些语法更改可能需要对应用程序进行更改。 转换时间戳 将数字转换为时间戳的应用程序的结果从Hive 2到Hive 3有所不同。...ApacheHive更改了CAST的行为以符合SQL标准，该标准不将时区与TIMESTAMP类型相关联。 升级到CDP之前 将数字类型值强制转换为时间戳可用于生成反映集群时区的结果。...运行以下查询将数字强制转换为UTC中的时间戳。...升级到CDP之后 如果属性hive.typecheck.on.insert设置为true（默认值），则对分区规范中指定的分区值进行类型检查，转换和规范化以符合其列类型 。值可以是数字。...处理最大和最小函数的输出 升级到CDP之前 最大的函数返回值列表中的最大值。最小函数返回值列表中的最小值。 升级到CDP之后 当一个或多个参数为NULL时返回NULL。
前言作为一名普通的程序开发者，在日常的数据处理工作中，Hive 是我最常使用的工具之一。尤其是在进行大数据分析和数据仓库构建时，Hive 的动态分区功能非常实用。...然而，在实际使用过程中，我也遇到了一些令人头疼的问题，特别是在动态分区插入数据时，常常因为配置或逻辑上的疏忽导致任务失败或者数据不完整。...，而且也没有任何错误提示。...步骤四：修改执行模式我尝试修改 Hive 的执行模式，强制其使用 Map-Reduce。...虽然 Hive 支持字符串类型的分区，但在某些情况下可能会出现问题。我尝试将 event_time 转换为日期类型后再提取年、月、日，看看是否有帮助。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...，返回一个新的分区数为指定numPartitions的DataSet，在增大分区时，则分区数保持不变。...我们可以尝试通过coalesce来增加分区的数量，观察一下具体结果： scala> val numsDF3 = numsDF.coalesce(6) numsDF3: org.apache.spark.sql.Dataset...[org.apache.spark.sql.Row] = [num: int] scala> numsDF3.rdd.partitions.size res16: Int = 4 可以看出，即使我们尝试使用...那么当我们进行一些操作之后，比如filter过滤操作、sample采样操作，这些操作可能会使结果数据集的数据量大量减少。
Optimize Table执行过程源码解析 Clickhouse在收到一个SQL语句后，会通过如下的流程执行SQL：Parser（解析SQL语法，转化为AST）-> Interpreter（优化生成执行计划...“PARTITION”：若指定了分区，则只会对指定的分区触发合并任务。 3. “FINAL”：即使只有一个文件块也执行合并，即使有并行的正在执行的合并，也会强制执行这一次合并。 4....“FINAL”关键词了，都是对该分区执行合并；如果即没有指定分区，也没有使用“FINAL”的情况下，代码中的partition_id就为空，在merge()方法中对这种情况做了特殊的处理。...在执行Optimize之后，生成了新的文件块，但是老的文件块并不会立刻消失，而是会异步删除，因此在执行大表的Optimize之后会看到数据存储容量有短暂的上升。...Final的执行效果，可以看到经过执行Optimize Final命令之后，20211013这个分区的多个文件块合并成了一个文件块；同时，其他已经合并过的分区（如20210729）会被重新写一份，其level
从12开始可以使用MATERIALIZE子句来强制执行此操作。 2) 来自非SQL函数的查询和主查询分开优化。...因此优化依赖于准确的统计数据，这些数据由自动分析过程受继并保持最新。 如果每个计划节点的基数估计准确，计算出的总成本通常会与实际成本相匹配。场景的计划偏差通常是基数和选择性估计不准确的结果。...这就是表大小等统计信息的来源。应用于表的条件的选择性取决于条件类型。在最简单的形式中，选择性可以是一个常数值，但计划着回尝试使用所有可用信息来产生最准确的估计。...因此，如果只需要部分结果（例如LIMIT设置），则操作不会完全执行。 2个SEQSCAN叶节点是表扫描。根据父节点的请求，叶节点从表中读取下一行并将其返回。...另一个可能的不完善来源是计划者比较成本估算，而不是要花费的实际资源成本。 这就是为什么在版本12及更高版本中，如果用户不喜欢自动结果，他们可以强制系统使用通用计划或自定义计划。
actions： 数据集上进行计算之后返回一个值，如 reduce。...在 Spark 中，所有的 transformations 都是 lazy 的，它们不会马上计算它们的结果，而是仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集上的，只有当 actions 要返回结果的时候计算才会发生...第二步： 定义 lineLengths，它是 map 转换(transformation)的结果。同样，lineLengths 由于 lazy 模式也没有立即计算。...每个分区中的内容将以 Iterator[T] 传递给输入函数 f，f 的输出结果是 Iterator[U]。最终的 RDD 由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。...参数numPartitions指定返回的RDD的分区数。
因为在没有直方图信息的情况下，优化器会按照数据平均分布来计算COST，唯一值越小，COST越高。 应对方法： 可以使用hint强制使用索引。...，在b1赋值 'X' 时，我们希望SQL执行计划能使用索引，但是在绑定变量窥视关闭的情况下，优化器不会选择使用索引，理由还是cost高。...这种情况即使使用hint也无法使用索引。...）转换成timestamp类型，导致无法使用cdate字段上的正常索引。...是一样的结果。
有的时候即使修改了优化器模式或者使用了RULE Hint，Oracle依然不会使用RBO（而是强制使用CBO），这些情况包括： l 当RULE和DRIVING_SITE联合使用时，RULE会失效。...l 目标SQL中涉及的对象有IOT（Index Organized Table）。 l 目标SQL中涉及的对象有分区表。 l 使用了并行查询或者并行DML。 l 使用了星型连接。...在这种各列之间有关联关系的情况下，如果还用之前的计算方法来计算目标SQL语句整个WHERE条件的组合可选择率，并用它来估算返回结果集的Cardinality的话，那么估算结果可能就会和实际结果有较大的偏差...这种处理机制的先天缺陷就在于，对于那些超过32字节的文本型字段，只要对应记录的文本值的头32字节相同，Oracle在收集直方图统计信息的时候就会认为这些记录该字段的文本值是相同的，即使实际上它们并不相同...这种先天性的缺陷会直接影响CBO对相关文本型字段的可选择率及返回结果集的Cardinality的估算，进而就可能导致CBO选错执行计划。
有次在数仓开发中遭遇的诡异现象：数据成功写入Hive表，但查询结果却为空。历经两小时排查，最终定位到是ORC格式与动态分区的兼容性问题。...WHERE dt='20231001' LIMIT 5;-- 无任何返回结果排查步骤1....真正的原因是：源表某个字段的数据类型与目标表不匹配（源表为STRING，目标表要求为INT），但在动态分区插入时，Hive没有抛出明确的类型转换错误，而是 silently 写入了空数据的ORC文件。...Hive数据写入的一个隐蔽陷阱：即使MapReduce任务执行"成功"，也不代表数据正确写入。...通过此次排查，团队完善了数据质量检查流程，增加了类型强制转换和数据量验证步骤，避免了类似问题的再次发生。
修改了单请求多个语句的处理逻辑，当客户端未设置 CLIENT_MULTI_STATEMENTS 标志位时，将仅返回最后一个语句的结果，而非所有语句结果。不再允许直接更改异步物化视图的数据。...仅当 force_sqlserver_jdbc_encrypt_false 设置为 true 时，才会强制在 JDBC URL 中添加 encrypt=false 以减少认证错误，从而提供更灵活的控制加密行为的能力...#35357在物化视图中不创建倒排索引。 #36869查询优化器当比较表达式两侧都是 Literal 时，String Literal 会尝试向另一侧的类型转换。...#37551多表物化视图修复当基表增加新的分区时，可能导致的分区聚合上卷改写后结果错误的问题。 #37651修复关联的基表分区删除后，物化视图分区状态没有被置为不同步的问题。...#35938修复了在创建表时 CHAR（255） 类型错误的记录为 CHAR（1） 的问题。 #37671修复了在相关子查询中的连接表达式为复杂表达式时返回错误结果的问题。
2、RDD 中的所有转换都是惰性求值/延迟执行的，也就是说并不会直接计算。只有当发生一个要求返回结果给 Driver 的 Action 动作时，这些转换才会真正运行。...风格: DataFrame 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用 spark.sql() 来执行 SQL 查询，结果将作为一个 DataFrame 返回。...GC 负担巨大，造成系统缓慢，甚至崩溃； 强制了在 Mapper 端必须要排序，即使数据本身并不需要排序； 它要基于记录本身进行排序，这就是 Sort-Based Shuffle 最致命的性能消耗。...获取任务执行结果 结果 DAGScheduler： 一个具体的任务在 Executor 中执行完毕后，其结果需要以某种形式返回给 DAGScheduler，根据任务类型的不同，任务结果的返回方式也不同。...RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区，这样可以重新分区为多个partition，从repartition之后的RDD操作，由于不再涉及Spark SQL，因此stage的并行度就会等于你手动设置的值
这种方式存在如下问题：一是在增量数据导入的过程中，数据的准确性是不可保证的，如果增量数据越多，数据不可用的时间就越长；二是ClickHouse删除分区的动作，是在接收到删除指令之后内异步执行，执行完成时间是未知的...ClickHouse的SQL语法是非标准的，默认情况下，以Left Join为例，如果左表中的一条记录在右表中不存在，右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值，而不是标准SQL中的Null值。...对于习惯了标准SQL的我们来说，这种返回值经常会造成困扰。...9）查询测试Case有：6000W数据关联1000W数据再关联2000W数据sum一个月间夜量返回结果：190ms；2.4亿数据关联2000W的数据group by一个月的数据大概390ms。...满足每天十多亿的数据更新和近百万次的数据查询，支撑app性能98.3%在1秒内返回结果，pc端98.5%在3秒内返回结果。
； 4、返回汇总计算结果。...，即子查询D对整个SQL返回的结果是没有任何影响的，该SQL完全等价于如下SQL： SELECT COUNT(1) FROM EMP E 而事实上呢，我们看看ORACLE的执行计划： ?...而事实上，从执行计划看，却是table access full的访问方式： ? 尽管deptno=14的数据量为0，并且也没有在deptno上有任何的函数或者表达式。那么问题出在哪里呢？...在页面，要求强制按照log_date过滤，以命中分区而提高效率。但是分区+强制过滤并没有收到预期的性能效果，但是将同样的查询条件直接在DB中执行却非常快。...也就是将log_date字段隐式强制转换成了timestamp。而导致这种问题的原因是JAVA数据类型与ORACLE数据类型之间的转换出现了问题。
FROM table_references [PARTITION partition_list] SELECT 支持显式分区选择，使用 PARTITION 子句，在 table_references 表的名称后面跟着一个分区或子分区列表...WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行（因此，它控制哪些行进入聚集计算），而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组。...SELECT * FROM inner_raw_add_friend_20170514 ORDER BY uin DESC; 8.LIMIT 子句 LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数...（1）UNION 的使用条件 UNION 只能作用于结果集，不能直接作用于原表。结果集的列数相同就可以，即使字段类型不相同也可以使用。值得注意的是 UNION 后字段的名称以第一条 SQL 为准。...使用 SHOW TABLE STATUS 命令 SHOW TABLE STATUS LIKE 'tbl_name'; 需要注意的是，SHOW TABLE STATUS 命令返回的行数是一个近似值，并不是实时的准确值
定义累计器之后执行累加，只有触发Action操作才能够得到结果； 如果在触发action之后，又一次触发action会发生什么现象？ ...② 从 Kafka 中读取数据，并将每个分区的数据转换为 RDD 或 DataFrame。 ③ 在处理数据时，将每个分区的消费偏移量保存下来，并在处理完每个批次后，手动提交这些偏移量。 ...cogroup 的函数实现：这个实现根据要进行合并的两个 RDD 操作，生成一个CoGroupedRDD 的实例，这个 RDD 的返回结果是把相同的 key 中两个 RDD 分别进行合并操作，最后返回的...⑤ 执行任务：Spark SQL 将任务发送到 Executor 上并执行它们。每个任务会读取它们所需要的数据，对数据执行一定的转换操作，并将结果写回到磁盘或内存中。 ...⑥ 合并结果：Spark SQL 将任务的结果合并起来，并返回给用户。 42 如何实现 Spark Streaming 读取Flume 中的数据？
其中，核心层作为SQL中间件，基于社区开源组件Apache Calcite改造扩展，聚焦SQL转换与查询优化处理，提供计算解耦和计算融合的能力。...加入软/硬超时阀值，若耗时达到软超时阈值，将禁用未执行的长耗时规则；若耗时达到硬超时阈值，则强制终止并选择当前最优的执行计划返回 2.多阶段Planner：基于优化范畴拆分规则集，各规则子集串行执行，显著降低...其中，最优引擎选择可分为四类场景： 1.强制引擎选择：基于Session参数设置，强制指定计算引擎类型 2.MPP引擎选择：由于MPP引擎的执行效率明显优于BSP引擎，因此，SuperSQL系统会优先选择...（子查询SQL），尽可能下推到对应的数据源本地执行，计算引擎完成不同数据源中间结果的联接与合并。...子查询并发优化的实现流程可分三个步骤： 1.挑选切分列：校验子查询的分区/索引信息和并发切分条件，基于CBO信息选择满足条件的切分列 2.子查询切分：基于SQL切分器和已选切分列对下推子查询进行切分，生成
如果数据量达到了一定的程度，查询就会慢，旧数据也越来越多， 如果去删除这部分的数据，目前是根据时间条件去删除，使用的是delete方式，而且目前在时间字段上也存在索引，按照这种情况似乎索引让问题也没有什么...比如分区p_20160105是存放2016年1月6号的数据，但是在1月5号肯定是没有任何数据的，直到1月6号的时候才会生成大量的 数据，所以按照Oracle默认的Job去收集统计信息，收集统计信息之后，...1月6号的分区统计信息还是0，在执行sql的时候还是可能出现一些问题。...这 个时候有一个持续的改进方法，一个就是保证统计信息尽可能新，准确，另一个思路就是保证执行计划的执行路径是最优最稳定的。...这样的话就有几个额外的附件任 务，一个就是可以考虑对于统计信息进行分区级的收集，当然对于某一个特定分区也是几秒钟即可搞定，而且也不会影响在线查询，另外一个思路就是稳定执行计 划，可以考虑使用sql profile
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