总结到SQL优化中，就三点:最大化利用索引；
尽可能避免全表扫描；
减少无效数据的查询；Part3SELECT语句
语法顺序：
SELECT
DISTINCT <select_list>
FROM <left_table>
<join_type> JOIN <right_table>
ON <join_condition>
WH
1. 笛卡尓乘积在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓乘积（Cartesian product），又称直积，表示为 X × Y2. 示例例如，求a={1,2,3}与b={0,1,2}的笛卡尔乘积，与a={1,2,3}自身的笛卡尔乘积，python代码如下：#-*-coding:utf-8-*-
import itertools;
a=[1,2,3];
b=[4,5,6];
prin
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2023-07-01 18:51:03
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MySQL连接查询前言一、笛卡尔积二、SQL92（支持内连接）三、SQL99（内、外、交叉）1、内连接2、外连接2.1、左右外连接2.2、全外连接3、交叉连接（MySQL支持）总结参考文献 前言SQL查询时，一般会涉及到多张表的字段，这时就需要表连接，然后不断匹配。一、笛卡尔积当from后跟多个表时，这些表的每行进行全排列，这就是笛卡尔积，也就是无条件的全排列连接。二、SQL92（支持内连接）通
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2023-06-08 14:48:02
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调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2023-07-12 09:55:19
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由于一个业务，必须要进行笛卡尔积，但是速度太慢了，left join时左表大概4万条数据，右表大概 3000多条数据，这样大概就是一亿多条数据，这在大数据领域其实不算很大的数据量，但是hive中跑的特别慢。因为hive对笛卡尔积支持的不是很好，由于是全局的操作，所以只能在一个reduce中执行，导致速度比较慢。然后想优化一下，尝试了一些方法。比较直接能想到的解决方案是使用mapjoin
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2023-06-14 23:58:06
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展开全部1. 多表连接类型1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333431353930以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table
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2023-09-13 21:34:24
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联合查询笛卡尔积多表查询一份数据join 实现多表查询join 查询多个表内外连接内连接外连接自连接子查询使用注意合并查询 笛卡尔积笛卡尔积：多表查询的核心操作。 笛卡尔积的计算很简单，就类似于排列组合。笛卡尔积是针对任意两张表之间的运算。 举例： 笛卡尔积计算过程：先拿第一张表的第一条记录，和第二张表的每个记录，分别组合，得到一组新的记录。然后再拿第一张表的第二条记录，和第二张表的每条记录，分
笛卡尓积又称直积，表示为X×Y。
举例：集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。
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2023-05-29 23:32:48
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利用JProfile优化笛卡尔乘积运算，提高性能项目场景项目需要对嵌套的集合进行笛卡尔乘积运算，具体要求为：给定一个嵌套的集合，其中是由单元素构成的集合，另一个集合也是由单元素构成的，需要实现集合与的笛卡尔乘积。代码实现原本为：大致思路是使用双层循环，这里cur代表上述的,next代表上述，temp代表，内层循环每次取next中一个元素，加到外层循环下的temp中,由于需要保证内层每次循环操作中拿
在关系型数据系统（RDBMS）中，数据被存储分布在大量不同的表中。但查询的时候，我们经常需要将多个数据源合并成一个结果集，这个合并的过程，即是连接。通常情况下，连接会提供一个连接条件（join condition），用于匹配两表中的数据。如果两表的连接没有条件，则表中的每一条记录都会与另一个表中的每条记
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2023-09-04 17:03:13
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目录1. 联合查询1.1 内查询1.2 外查询1.3 自连接1.4 子查询1.5 合并查询1. 联合查询联合查询，简单的来讲就是多个表联合起来进行查询。这样的查询在我们实际的开发中会用到很多，因此会用笛卡尔积的概念。啥是笛卡尔积？两张表经过笛卡尔积后得到的新表的列数是两表列数之和，行数是两表行数之积。我们可以看到下图中两表形成一个笛卡尔积后，把这两张表组成情况的所有的可能性都罗列出来了。因此会造成
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2023-08-26 17:45:51
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文章目录一、所使用的数据表二、连接查询三、内连接四、外连接连接查询总结: 一、所使用的数据表1.dept表（部门表）说明： deptno（部门号）、dname（部门名）、loc（地点）+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME | LOC |
+--------+------------+----------+
|
笛卡尔积介绍连接查询之前，我们需要先了解一下笛卡尔积。笛卡尔积简单点理解：有两个集合A和B，笛卡尔积表示A集合中的元素和B集合中的元素任意相互关联产生的所有可能的结果。假如A中有m个元素，B中有n个元素，A、B笛卡尔积产生的结果有m*n个结果，相当于循环遍历两个集合中的元素，任意组合。java伪代码表示如下：for(Object eleA : A){
for(Object eleB : B
多表查询多表查询，也称为关联查询，指两个或更多个表一起完成查询操作。第一节：笛卡尔积笛卡尔乘积是一个数学运算。假设我有两个集合 X 和 Y，那么 X 和 Y 的笛卡尔积就是 X 和 Y 的所有可能组合，也就是第一个对象来自于 X，第二个对象来自于 Y 的所有可能。组合的个数即为两个集合中元素个数的乘积数。比如：a表中2两条数据，b表中两条数据，组合起来就是4条数据。第二节：多表查询分类2.1 等值
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2023-08-20 19:42:40
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1、提前过滤数据，减少中间数据依赖：
尽量尽早的过滤数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的数据。
如下，改写后的写法将会大大减少join的数据量
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where A.user
文章目录一. 问题描述二.解决方案2.1 数据倾斜2.2 SQL改写1:由分析函数改为常规写法2.3 分析数据分布2.4 SQL改写2:重写参考: 一. 问题描述需求描述: 表概述:dt 时间分区
data_source 数据来源类别
start_date 时间
data_count 当前时间的数量需要实现的需求求每个data_source 下
目录一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表和大表 join2、大表 join 大表1）空 key 过滤2）空 key 转换3、map join4、group By5、count(distinct)6、笛卡尔积四、使用分区剪裁、列剪裁五、并行执行六、严格模式七、JVM重用八、推测执行九、压缩十、使用EXPLAIN（执行计划）十一、数据倾斜1、合理设置Map数2、小文件合并3、复杂文件增加
# Java笛卡尔积优化
在计算机科学中，笛卡尔积是指将多个集合的每个元素与其他集合的元素组合在一起的操作。在编程中，我们经常需要计算两个或多个集合的笛卡尔积。然而，对于大型数据集合或者集合数量较多的情况，传统的笛卡尔积算法可能会导致性能问题。为了解决这个问题，我们可以使用Java语言中的一些优化技巧来提高计算笛卡尔积的效率。
## 传统的笛卡尔积算法
在介绍优化技巧之前，我们首先来了解一下
原创
2023-09-28 02:36:20
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#开启本地模式
set hive.exec.mode.local.auto=true;
#注意：表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M
#开启并行模式 当硬件资源足够，查询数量大，当各个子查询无关，可以考虑开启
set hive.exec.parallel=true;
#
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2023-09-20 04:43:18
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1. 什么是内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积呢？内连接（inner join）：取得两张表中满足存在连接匹配关系的记录。 外连接（outer join）：不只取得两张表中满足存在连接匹配关系的记录，还包括某张表（或两张表）中不满足匹配关系的记录。 交叉连接（cross join）：显示两张表所有记录一一对应，没有匹配关系进行筛选，它是笛卡尔积在 SQL 中的实现，如果 A 表有 m 行，B 表有
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2023-09-05 23:44:54
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