国内源真香
Syntactic sugar(语法糖)
POI ==> Poor Obfuscation Implementation(可怜的模糊实现？)
HSSF ==》 Horrible SpreadSheet Format(可怕的/糟糕的 Spreadsheet 格式。。。)
ODPS => 开放数据处理服务 =》 maxcompute
AutoCAD Drawing Databa
在开发中，可能经常使用mysql的各种join操作，当数据量小的时候，这种操作很ok。但当数据量达到几百万甚至几千万时，多表连接会出现耗时过大的问题。对于这种问题，可以将大表join操作拆分成小的表查询，再到代码层进行数据的整合，再传递给前端。比如以下场景：教室和学生的一对多关系一个教室有多个学生一个学生只能存在于一个教室假如我们需要做以下查询：1. 查出每个教室的所有学生操作步...
原创
2021-08-10 09:59:40
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在开发中，可能经常使用mysql的各种join操作，当数据量小的时候，这种操作很ok。但当数据量达到几百万甚至几千万时，多表连接会出现耗时过大的问题。对于这种问题，可以将大表join操作拆分成小的表查询，再到代码层进行数据的整合，再传递给前端。
原创
2022-04-06 14:40:49
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首先，在oracle中效率排行：表连接>exist>not exist>in>not in,而且使用in查询会有查询条件数量不能超过1000的限制;因此如果简单提高效率可以用exist代替in进行操作，当然换成表连接可以更快地提高效率，具体是用left join代替not in 和not exist，用inner&
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2022-12-22 00:19:49
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# Hive大数据环境下的表连接操作及优化
在大数据时代，Hive作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，提供了对大数据进行存储、查询和分析的能力。在处理大规模数据集时，表连接（join）操作是常见的数据操作之一。本文将介绍Hive中大表与大表、大表与小表的连接操作，并提供一些优化建议。
## 表连接的基本概念
在关系数据库中，表连接是一种将两个或多个表的数据组合在一起的操作。在Hive中
原创
2024-07-28 06:46:29
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感谢visualcatsharp，学习中某个库中有一个论坛主帖表，每天增加数千的数据，现在整个表的数据量已经是百万级。由于论坛不断升级，增加了N个字段，为了实现良好的扩展性，将某些字段移到了一个子表中，而子表中的某个字段又是外键关联另一个表。没有添加任何非聚集索引。 当使用top查询N条数据的时候，就算三个表之间进行关联查询，由于服务器性能出众和S
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2023-10-18 20:45:59
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1.1 大表放在join的左边在默认情况下，presto使用distributed hash join算法，在这种算法中，join左右两边的表都会根据join键的值进行分区。左表的每个分区都会被通过网络传入到右表所在 分区的worker节点上。也就是说，在进行join关联的时候，会先把右表的所有分区全部分布到各个计算节点上保存，然后等待将左表中的各个分区依次通过网络传输stream 到相应的计算节
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2024-04-06 13:27:11
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在Hive调优里面，经常会问到一个很小的表和一个大表进行join，如何优化。 Shuffle 阶段代价非常昂贵，因为它需要排序和合并。减少 Shuffle 和 Reduce 阶段的代价可以提高任务性能。 MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hiv
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2024-01-20 22:49:19
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mysql支持的join算法• Nested Loop Join
• Index Nested-Loop Join
• Block Nested-Loop JoinIndex Nested-Loop Join 和 Block Nested-Loop Join是在Nested-Loop Join基础上做了优化。Nested Loop JoinNested-Loop Join的思想就是通过双层循环比较
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2023-12-21 12:03:05
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【使用场景】 两个RDD进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀，此时可以考虑采用本解决方案。 【解决方案】 对有数据倾斜那个RDD，使用sample算子采样出一份样本，统计下每个key的数量，看看导致数据倾斜
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2023-11-27 19:30:03
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写在前面的话：以下是最简单的join原理，为后面的大数据分布式join做概念复习和知识铺垫：有时为了得到完整的结果，我们需要从两个或更多的表中获取结果。我们就需要执行 join。JOIN: 如果表中有至少一个匹配，则返回行LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配，也从左表返回所有的行RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配，也从右表返回所有的行FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配，就返
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2024-06-21 09:56:01
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# Hive 大表Join大表 实现教程
## 1. 概述
在Hive中，当我们需要对两个或多个大表进行关联操作时，我们可以使用Hive的Join操作。Join操作可以将两个或多个表的数据按照指定的关联条件进行匹配，并返回匹配成功的结果。
本文将向你介绍如何使用Hive实现对大表的Join操作，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 教程步骤
下面是实现Hive大表Join大表的流程图
原创
2023-11-26 07:21:10
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## MySQL 大表 Join 大表
在数据库中，我们经常会遇到需要将两个或多个表连接起来查询的情况。但是当我们需要连接的表非常庞大时，就会面临一些性能和效率的问题。本文将介绍如何在 MySQL 数据库中处理大表 Join 大表的问题，并提供一些优化的技巧和实例。
### 问题背景
在数据库中，通常使用 JOIN 操作将多个表中的数据关联起来。这对于小表来说，并不会带来太大的性能问题。但是
原创
2024-01-24 07:04:02
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在处理大数据时，尤其是使用Hive进行大表join大表查询时，性能问题极为普遍。这种查询的优化对于业务的持续发展至关重要。本文将详细探讨如何有效地解决Hive大表join大表查询的优化问题。
## 问题背景
在我们的数据处理平台中，Hive是用于执行复杂查询的主要工具。随着数据量的快速增长，执行大表之间的join查询时，常常会遇到性能瓶颈。这不仅影响了数据处理效率，还可能导致服务不可用，从而影
大表如何优化？当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内； 读/写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；垂直分区 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表
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2024-01-21 09:39:16
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一....排序- - 合并连接 （Sort Merge Join（SMJ）） 排序是一个费时，费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ 经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2 个行源都已经预先排序，则这种连接方法的效率较高。 二...嵌套循环 （Neste
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
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2023-11-16 13:32:54
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数据库常见的join方式有三种：inner join, left outter join, right outter join(还有一种full join，因不常用，本文不讨论)。这三种连接方式都是将两个以上的表通过on条件语句，拼成一个大表。以下是它们的共同点： 1. 关于左右表的概念。左表指的是在SQL语句中排在left join左边的表，右表指的是排在left join右边的表。
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2023-12-24 10:20:08
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# Spark大表和大表Join的科普
在处理大数据的过程中，Apache Spark已经成为一个不可或缺的工具。特别是在处理大表和进行大表之间的Join操作时，Spark展现出了其强大的性能和灵活性。本文将深入介绍Spark的概念、如何处理大表及大表之间的Join操作，并提供示例代码。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在处理大规
原创
2024-09-04 05:47:27
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MySQL 优化表关联查询时务必遵循 小表驱动大表 原则；使用查询语句 where 条件时，不允许出现 函数，否则索引会失效；使用单表查询时，相同字段尽量不要用 OR，因为可能导致索引失效，比如：SELECT * FROM table WHERE name = '手机' OR name = '电脑'，可以使用 UNION&nbs
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2023-12-15 11:16:45
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