SQL中的连接关系型数据库的核心之一就是连接, 而在不同的标准中, 连接的写法上可能有区别, 最为主要的两个SQL标准就是SQL92和SQL99了, 后面的数字表示的是标准提出的时间.SQL92中的连接案例使用的表是球员表, 球队表和身高级别表, 下载: https://github.com/cystanford/sql_nba_data笛卡尔积笛卡尔积是一个数学运算, 假设两个集合X和Y, 那么
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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count(distinct)和group by发生数据倾斜，就是key引起的我们来看查询计划：explainselect count(distinct session_id) from trackinfo where ds='2013-11-01' 查询计划里面会显示key是session_idexplainselect max(session_id) from trackinfo where
# 优化Hive笛卡尔积关联的方案
## 简介
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可用于处理大规模数据集。然而，在处理复杂关联查询时，Hive的性能可能会受到影响。特别是在执行笛卡尔积关联时，由于需要对所有可能的组合进行计算，导致查询效率低下。本文将介绍一种优化Hive笛卡尔积关联查询的方案。
## 方案
我们可以通过以下几个步骤来优化Hive笛卡尔积关联查询：
### 1.
原创
2023-07-24 09:28:25
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目录SparkSQL join_typeINNER JOINCROSS JOINLEFT [ OUTER ] JOIN[ LEFT ] SEMI JOIN[ LEFT ] ANTI JOINRIGHT [ OUTER ] JOINFULL [ OUTER ] JOINSparkSQL Join实现Join基本实现流程inner joinleft outer joinright outer join
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
文章目录一 完善需求一1 存在问题2 需求优化二 进一步优化三 使用累加器完成需求一四 框架式开发模式1 Application2 Controller3 Service4 Dao5 TApplication6 TController层7 TDao8 TService9 util 一 完善需求一1 存在问题问题一：在过滤数据时同一个RDD重复使用，造成数据的重复读取因为join可能存在笛卡尔乘积
limit 限制调整 – 因为使用 limit 语句时候，是先执行整个查询语句，然后再返回部分结果的set hive.limit.optimize.enable=true;set hive.limit.row.max.size=10000;set hive.limit.optimize.limit.file=10;2.JOIN 优化。。。本地模式–hive 尝试使用本地模式执行查询，要不然 hiv
第二章 关系数据库关系数据库：支持关系模型的数据库系统。2.1关系数据结构及形式化定义关系：域：一组具有相同数据类型的值的集合。（蕴含列的取值范围）域的基数：一个域允许的不同取值个数。笛卡尔积：（域上的集合运算）
所有域（\(D_{1},D_{2},...,D_{n}\)）所有取值的组合（一个组合是一个元组，元组中有n个分量（值）称为n元组）
组合不能重复（不允许冗余）关系：笛卡尔积的有限子集称为
1
）笛卡尔集会在下面条件下产生 （1）省略连接条件 （2）连接条件无效 （3）所有表中的所有行互相连接 2
）案例实操 hive (default)> select empno, dname from emp, dept; 4
排序 4.1
全局排序（
Order By
） Order By
：全局排序，只有一个
一：笛卡尔积的解释例 给出二个域：假设集合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)}。。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。 [编辑本段]笛卡尔积的运算性质 由于有序对中x,y的位置是确定的，因此A×B的记法也是确定的，不能写成
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2023-08-11 22:17:53
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## Spark SQL 优化笛卡尔积
在大数据处理领域，笛卡尔积（Cartesian product）是一个常见但计算代价高昂的操作。许多初入行的小白在使用 Spark SQL 时，可能会遭遇性能瓶颈。本文将指导你如何优化笛卡尔积。
### 整体流程
我们将优化笛卡尔积的过程拆分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
前言现实中有这么一种需求,有时候我们需要查询的数据是在多个表中的，那么如何从多个表中查询数据呢？这就需要通过表的连接来实现查询了。笛卡尔积在定义连接之前我们需要简单的了解一下笛卡尔积,笔者不会纠结与其定义,只是看看其实际效果其实笛卡尔积就是没有连接条件或者连接条件无效的连接,例如：select *from emp ,dept;--其结果倾向于一个巨大的记录数,无实际意义上面可以看出笛卡尔积得出的是
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
Hive(八)1.企业级调优4.表的优化5. 笛卡尔积 尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。6.行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。 行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面， 那么就会先
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2023-08-05 14:14:50
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写在前面连接是数据库算法的一个重要内容，但数据库的知识有些忘了，最近刚好需要，就又看着笔记重新整理了一遍。一、笛卡儿积先来从笛卡儿积开始说起。笛卡儿积是集合的一种基本运算。假设有两个表和，则笛卡儿积的定义如下：简单点说，就是表中每一行（即一个元组）和表中每一行（即一个元组）进行两两组合，并把组合的结果作为一个新的大表。一个例子如下：假设给定的表（3个元组）和表（4个元组）为：则的结果为（3*4=1
Hive 执行优化1、命令行执行显示优化set hive.cli.print.current.db=true; 让提示符显示当前库set hive.cli.print.header=true; 显示查询结果时显示字段名称set hive.fetch.task.conversion=more; 查询不会执行mapreduce程序, 优化全局查找、字段查找、limit查找 出现在hive 0.10，0
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2023-07-12 16:33:59
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sql92标准表的连接笛卡尔积：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。SELECT * FROM player, team笛卡尔积也称为交叉连接，英文是CROSS JOIN，它的作用就是可以把任意表进行连接，即使这两张表不相 关。但我们通常进行连接还是需要筛选的，因此 需要在连接后面
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2023-09-22 18:00:06
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本文从笛卡尔积出发，介绍SQL在 join 时数据是怎样组合和筛选来获得结果的，帮助你理清join、left join、right join、full join等各类不同join的差异。笛卡尔积首先，让我们了解一下join中涉及到的重要概念，笛卡尔积。两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X × Y，是第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所
DQL-连接查询1.1 笛卡尔积笛卡尔积,也有的叫笛卡尔乘积多表查询中,链接的where限定条件,不能少于 表的个数-1 , 否则就会发生笛卡尔乘积 , 这个限定条件并不是随便一个限定条件,而是用于维护映射两个表的条件,比如 外键笛卡尔乘积是一个很消耗内存的运算，笛卡尔积产生的新表，行数是原来两个表行数的乘积，列数是原来两个表列数的和。所以我们在表连接时要使用一些优化手段，避免出现笛卡尔乘积。最简
