小表驱动大表目录小表驱动大表1、概念2、原则3、识别4、嵌套循环算法(1) 4种算法(2) Nested-Loop Join Algorithms(3) Block Nested-Loop Join Algorithm(4) Index Nested-Loop join(5) Batched Key Access join(6)嵌套循环的执行过程(7) 根据关联索引选择算法1、概念驱动表的概念是指
# Hive小表关联大表优化
在Hive中,当我们需要将一个小表与一个大表进行关联查询时,由于小表的大小相对较小,可以将其全部加载到内存中,然后与大表进行关联。这样可以提高查询性能。
## 1. 优化步骤
下面是优化小表关联大表的步骤:
1. 将小表加载到Hive的内存中
2. 通过Hive的Map Join功能将小表与大表进行关联查询
3. 对查询进行优化,例如使用分桶表、分区表等
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原创
2023-08-26 11:27:03
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目录两表join等值连接:inner join外连接:left join 、right join实现非等值连接多表join三表inner join计算新增用户计算每个国家记录数的百分比新建字典表用于join要避免的查询操作full outer joinunion的使用map端的joinHive Joinhive只支持等值连接,外连接。hive不支持非相等的join条件(通过其他方式实现,如left
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2023-06-28 21:09:19
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你是否听过小表当先 ?多表联合查询 SQL 的执行过程连接算法Nested-Loop Join | 嵌套循环连接Hash Join|哈希连接Sort-Merge Join|排序合并连接总结 优化SQL过程, 你是否有过如此疑惑优化连接顺序:在多表关联查询中,表之间的连接顺序对性能有很大影响, 我要如何优化连接顺序 将较小的表放在连接顺序的前面,以最小化返回结果集的大小, 为什么把较小的表放在前面
Hive优化(或者面试问你工作中遇到的问题就可以答hive优化)select * 是不走MR程序的可以开启本地模式local(当文件小于默认128M且文件数少于4个,不走MR)表的优化 (1) 小表 join 大表 将key相对分散,并且数据量小的表放在jon左边,这样可以有效减少内存溢出(OOM)错误发生几率;在进一步可以开启MapJoin让小维度的表先进入内存,在map端完成reduce(注:
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2023-08-21 20:25:16
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一、问题在写SQL表与表之间的关联时,如何优化表执行效率;二、分析1、首先我们要明确一个概念——【驱动表】,所谓驱动表,就是Oracle分析器首先切入你整个SQL的第一个表,是整个SQL分析的切入点,因为Oracle分析器会从后向前解析你的SQL,如果驱【驱动表】的数据量比较小,将【驱动表】放在最后,将会较大提升查询效率;2、当SQL中有交叉表时,作为关联其他表的中间表,建议将关联表放在所以表中的
# 实现“hive 多表关联大表小表顺序”教程
## 1. 整体流程
为了实现“hive 多表关联大表小表顺序”,我们需要按照以下步骤进行操作:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建多个表 |
| 2 | 将大表和小表进行关联操作 |
| 3 | 按照需要的顺序进行数据查询 |
## 2. 操作步骤详解
### 步骤1:创建多个表
首先,我们需要创建
# Spark小表关联大表实现流程
## 1. 环境准备
在开始实现"Spark小表关联大表"之前,我们需要先准备好以下环境:
- Spark集群:确保你已经正确配置了Spark集群,可以使用Spark的相关功能。
- 数据源:准备好需要进行关联的小表和大表数据。
## 2. 数据加载
在进行表关联之前,我们需要先将小表和大表的数据加载到Spark中。可以使用以下代码加载数据:
```
## 大数据处理中的Hive大表关联大表
在大数据处理中,Hive是一种常用的数据仓库解决方案,通常用于存储和查询大规模数据集。当需要处理大表关联大表的情况时,Hive提供了一些方法来提高查询性能和效率。
### 为什么需要关联大表
在实际应用中,数据通常存储在多个表中,需要通过关联操作进行数据合并和分析。当涉及到大表关联大表时,会遇到一些性能问题,比如查询速度慢、资源消耗多等。因此,需要一
在实际生产中,做多表查询的时候,一般都建议少用join语句,尽量拆分到代码层面,但是实际中还是用了很多join(2个表的join)语句,而且似乎对速度的影响并没有那么大,那么就会衍生出几个问题: 1.我们 DBA 不让使用 join,使用 join 有什么问题呢?是不是所有场景都是不用join比用join好? 2.如果有两个大小不同的表做 join,应该用哪个表做驱动表呢?先说结论: 1.当使用l
表关联查询1.表别名 当表的名字很长或者执行一些特殊查询时,为了方便操作或者需要多次使用相同的表时,可以为表指定别名,以替代表原来的名称。在为表取别名时,要保证不能与数据库中的其他表的名称冲突。对单表做简单的别名查询通常是无意义的。一般是对一个表要当作多个表来操作,或者是对多个表进行操作时,才设置表别名。当为表取别名后,列名前面最好都加上表的别名,做以区分。SELECT p.*,v.vend_n
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2023-09-03 12:44:02
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MySQL 对于千万级的大表的优化的具体步骤,个人建议的步骤如下:第一优化你的sql和索引;第二加缓存,memcached,redis;第三以上都做了后,还是慢,就做主从复制或主主复制,读写分离,可以在应用层做,效率高,也可以用三方工具,第三方工具推荐360的atlas,其它的要么效率不高,要么没人维护;第四如果以上都做了还是慢,不要想着去做切分,mysql自带分区表,先试试这个,对你的应用是透明
在关系型数据库中,多表关联方式是影响性能最大的技术。为什么会把mysql定义为中小型数据库?主要原因是mysql是不支持hash join的。这对多个大表关联查询造成性能的瓶颈。因此,在大数据领域,比较少使用mysql作为后台数据库。不过,也是有规避的方法,例如我们公司bi项目使用mysql,需要把表设计为宽表,进行反范式设计,减少多表关联。虽然单表的数据量大了,但是查询速度快了非常多,从几十秒降
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from&
在本篇文章中,笔者将给大家带来 Spark SQL 中关于自适应执行引擎(Spark Adaptive Execution)的内容。在之前的文章中,笔者介绍过 Flink SQL,目前 Flink 社区在积极地更新迭代 Flink SQL 功能和优化性能,尤其 Flink 1.10.0 版本的发布,在增强流式 SQL 处理能力的同时也具备了成熟的批处理能力。但是在 SQL 功能完整性和生产环境的实
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null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 wh
Oracle10g大表查询优化
对于Oracle中的大表,我们可以采用分区表的方式进行优化,以提高访问表的性能。
以下是对长庆物资系统的BILL表的优化过程:
分析:
BILL表有129个字段,24万多条数据。
虽然数据量不是很大,但是字段过多,造成了读取表的效率不高,经常出现资源竞争频繁,I/O阻塞。
因此有必要对BILL表进行优化,提高效率
hive之于数据民工,就如同锄头之于农民伯伯。hive用的好,才能从地里(数据库)里挖出更多的数据来。用过hive的朋友,我想或多或少都有类似的经历:一天下来,没跑几次hive,就到下班时间了。hive在极大数据或者数据不平衡等情况下,表现往往一般,因此也出现了presto、spark-sql等替代品。今天不谈其它,就来说说关于hive,个人的一点心得。 一. 表连接优化 1.
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2023-07-12 19:50:17
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一、分页语句优化思路 正确的分页框架:SELECT *
FROM (SELECT *
FROM (SELECT A.*, ROWNUM AS RN
FROM (需要分页的SQL) A)
WHERE ROWNUM <= 10)
WHERE RN >= 1;分页语句的优化思路:如果分页语句中有排序(order
前提知识在oracle数据库中,每一行记录都有一个该记录的唯一标识rowid,rowid一旦确定不会随意变动。rowid由10个字节存储,在数据库查询中显示为18位的字符串,在其内部存储以下信息:1.对象编号。2.记录所在数据文件。3.记录所在文件上块的编号。4.记录所在块的行编号。在两表的关联更新时,一般都会在表上建立索引。在表上建立索引时,oracle会根据索引字段的内容(key)和该行的ro