今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录： select c.* from hotel_info_original c
left join hotel_info_collection h
on c.hotel_type=h.hotel_type and c.
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2024-10-23 11:13:49
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https://stackoverflow.com/questions/32435263/dataframe-join-optimization-broadcast-hash-joinimport o
原创
2022-07-19 16:21:26
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spark优化总结:一、spark 代码优化六大代码优化:
避免创建重复的RDD
尽可能复用同一个RDD
对多次使用的RDD进行持久化
尽量避免使用shuffle类算子
使用map-side预聚合的shuffle操作
使用高性能的算子
广播大变量
使用Kryo优化序列化性能
优化数据结构
使用高性能的库fastutil1. 对多次使用的RDD进行持久化同常内存够的
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2023-12-13 01:52:01
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#Spark-sql Join优化 ##背景spark-sql或者hive-sql 很多业务场景都会有表关联的的操作，在hive中有map side join优化，对应的在spark-sql中也有map side join。spark中如果在参与join的表中存在小表，可以采用cache broadcast的方式进行优化，避免数据的shuffle，从而一定程度上可以避免数据倾斜，增加spark作业
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2024-03-11 17:35:49
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1.驱动表的介绍定义：1.指定了where查询条件时，满足查询条件且行数少的表为驱动表2.没有指定where条件时，查询行数少的表为驱动表3.在join连接情况下：3.1. 当使用了left join时，左表是驱动表，右表示被驱动表。(不考虑是否使用索引)3.2. 使用right join时刚好相反，右表为驱动表，左表是被驱动表。(不考虑是否使用索引)3.3 使用join时，mysql
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2023-10-18 18:14:11
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一简介:参考了几位师兄,尤其是M哥大神的博客,让我恍然大悟,赶紧记录下二 原理: mysql的三种算法 1 Simple Nested-Loop Join 将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据，然后循环从该结果集每次一条获取数据作为下一个表的过滤条件查询数据，然后合并结果。如果有多表join，则将前面的表的结果集作为循环数据，取到每行再到联
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2023-08-20 14:48:18
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这里写自定义目录标题前言INNER JOIN：查询两个表之间的交集LEFT JOIN：取左表(驱动表)的全部数据，右表(被驱动表)如果有对应数据就显示，没有就为NULLRIGHT JOIN：取右表(驱动表)的全部数据，左表(被驱动表)如果有对应数据就显示，没有就显示为NULLJOIN连接查询原理JOIN语句的优化 前言在日常开发中，只要写了sql，难免会使用的join关键字连接两个或多个表，在这
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2023-10-14 16:48:26
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在介绍具体的 SQL 调优的方法前，我们先来简单了解下 MySQL 调优金字塔理论。如上图所示，数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL 及索引。优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引优化效果:硬件我们可以看出数据库 SQL 语句效率调优是最省成本效果最好的办法，也就是结构设计上的优化。本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法，利用
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2023-10-08 20:33:41
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MySQL的join关联查询的执行过程以及优化手段。 文章目录1 关联查询的执行2 没有索引的算法 1 关联查询的执行关联查询的执行过程是：先遍历关联表t1（驱动表，全表扫描），然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2（被关联表，被驱动表）中查找满足条件的记录，可以走t2的索引搜索。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为“Index
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2023-07-24 08:05:23
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上一篇中说了 join 语句的执行过程，了解了深层逻辑，则优化方案呼之欲出。Multi-Range Read（MRR） 优化select * from t1 where a>=1 and a<=100;回表时，根据 ID 去主键索引 B+ 树上查到一行数据。当回表时 ID 是随机的，就会出现随机访问，性能较差。如果能按照主键递增顺序查找，对磁盘读接近顺序读，能提升读性能。此时语句的执行
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2023-07-21 12:26:33
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http://www.jb51.net/article/50427.htm 七.性能优化1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join 如： 复制代码代码如下: select * fromtable a inner join table bo
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2016-10-12 15:14:00
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# MySQL优化JOIN操作
在MySQL中，JOIN操作是非常常见和常用的操作之一。它用于将两个或多个表中的行连接在一起，并根据指定的连接条件返回结果集。然而，JOIN操作可能会导致性能问题，特别是当连接的表非常大或连接条件复杂时。本文将介绍一些优化JOIN操作的方法，以提高查询性能。
## 为什么需要优化JOIN操作？
在数据库中，JOIN操作可以帮助我们在不同的表之间建立关联，从而可
原创
2023-11-11 10:56:47
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# MySQL Join 优化
## 简介
在数据库中，JOIN 是一种将两个或多个表中的数据连接在一起的操作。然而，如果 JOIN 操作没有得到适当的优化处理，会导致查询变慢，影响系统性能。本文将介绍如何优化 MySQL 中的 JOIN 操作，让查询更快速高效。
## 流程
下面是优化 MySQL JOIN 的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 理解
原创
2023-08-01 06:41:54
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Multi-Range Read（MRR）优化优化思路：顺序读盘比随机读盘效率高一般MySQL主键都是自增的，按照主键递增读取数据近似顺序读。优化后的语句执行流程：根据索引取出主键id，将id放入一块临时空间中（read_rnd_buffer）；对read_rnd_buffer中的id递增排序；排序后的id数组依次到主键id索引中查记录，将结果放到结果集中。如果一次放不下所有的id，也是分批次的放
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2024-07-23 08:32:39
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在最近的开发中, 碰到一个特别慢的sqlSELECT DISTINCT s.*FROM pcom_stories s INNER JOIN pcom_story_content sc ON s.story_id = sc.story_id AND sc.language=? INNER JOIN ...
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2011-11-29 18:45:00
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应用程序慢如牛，原因多多，可能是网络的原因、可能是系统架构的原因，还有可能是数据库的原因。那么如何提高数据库SQL语句执行速度呢？有人会说性能调优是数据库管理员(DBA)的事，然而性能调优跟程序员们也有莫大的关系。程序中嵌入的一行行的SQL语句，如果使用了一些优化小技巧，定能达到事半功倍的效果。技巧1 比较运算符能用 “=”就不用“<>”“=”增加了索引的使用几率。技巧2&
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2023-09-05 12:15:22
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MySQL语句基础优化策略：第一、不使用select * ……这样的语句。 老老实实将需要的字段写出来，如select name……这样的，除非是整张表的数据字段都要使用。第二、永远不要讲or作为顶层条件。 有or的放在括号（）里，顶层条件必须用and。如：where a=1 and b=3 and … or ccc=33 … ， 这种是等于 where ( a=1 and b=3 and …)
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2023-10-08 14:35:35
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一、join语句算法创建两个表t1和t2CREATE TABLE `t2` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB;
CREATE DEFINER=`root`@`
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2023-10-09 00:10:53
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导读：在做MySQL数据库的优化工作时，如果只涉及到单表查询，那么95%的慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加索引来消除全表扫描或者排序操作，大概率能实现SQL语句执行速度质的飞跃。对于单表的优化操作，相信大部分DBA甚至开发人员都可以完成。然而，在实际生产中，除了单表操作，更多的是多个表联合起来查询，这样的查询通常是慢SQL的重灾区，查询速度慢，使用服务器资源较多，高CPU，高I/O。本
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2023-06-06 11:21:20
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1．IN 就相当于 OR，如果使用一个 IN 查询聚合索引第一列，那么整个聚合索引就只相当于第一个键索引，聚合将失效。
2．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
3．使用临时表加速查询
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2023-07-13 16:39:50
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