1. Reduce端连接 Map端的主要工作：为来自不同表（文件）的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。reduce端的主要工作：在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录（在map阶段已经打标志）分开，最后进行笛卡尔乘积就ok了。 之
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2023-07-12 18:01:45
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1.大小表join（数据倾斜，包括笛卡尔积）优化，小表写在前面（小表大表谁在前区别不大），0.7版本前需要在sql中写/+mapjoin(small_tablename)/，之后版本 set hive.auto.convert.join=true; 即可自动转换，写不写/+mapjoin(small_tablename)/没有区别。脚本开头写：set hive.auto.convert.join=
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2023-09-20 05:12:45
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1、增加I/o读取的速度 DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT如果是全表扫描，那么区间的尺寸大小就有可能导致性能问题。因为全表扫描时，Oracle会一次读取多个Blocks。每次读取的块数将受初始化参数DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT和 操作系统的I/O缓冲区大小的限制。比如说，如果Oracle Block的大小是4KB，操作系统I/O缓 冲区大小
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
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
背景：根据甲方要求，需要对大数据平台指定表(hive、impala表)的历史数据[2021-01-01至2023-03-29]指定字段进行批量更新，然后把表同步到Oracle。先更新大数据平台上的表，再把更新完成的表同步到Oracle。hive有8张表更新，其中4张大表【分区表】（数据量分别为：1038738976、260958144、25860509、2867005），另外4张小表(几万、二十几
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
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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2023-08-14 12:59:45
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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
1.nl连接，请用在局部扫描额场景nl第一步优化：驱动表限制条件有索引第二步：被驱动表的连接条件有索引第三步：确保小结果集先驱动2.hash连接：第一步：两表限制条件有索引第二步：小结果集驱动第三步：尽量保证PGA能容纳hash算法3.merge sort join连接：第一步：两表限制条件有索引第二步：连接条件索引消除排序（排序本身有序）只能消除一边的排序，根本不可能消除两边的排序。（oracl
Hive调优Fetch抓取Fetch抓取是指能不走MapReduce任务就不走MapReduce任务 eg：select * from A，在这种情况下，Hive可以直接读取A表的存储目录下的文件参数设置hive (qi)> set hive.fetch.task.conversion=more;join优化小表 join 大表即数据量小的表放在 join 的左边，大表放在join的右边。这
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2023-08-18 23:27:49
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Hive
调优的作用：在保证业务结果不变的前提下，降低资源的使用量，减少任务的执行时间。
影响
Hive
效率的几
乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、
Job
或
I/O
过多、
MapReduce
分配不合理等等
。
对 Hive 的调优既包含
Hiv
# MYSQL 大表关联排序优化
在数据库操作中，大表的关联和排序是常见的性能瓶颈问题。本文将介绍一些优化策略，并通过代码示例和图形化展示，帮助读者更好地理解和应用这些策略。
## 旅行图：查询优化过程
在进行查询优化之前，我们需要了解查询优化的基本过程。以下是使用Mermaid语法绘制的旅行图，展示了查询优化的一般步骤：
```mermaid
journey
title 查询优化
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.SELECT子句中避免使用 " * " ORACLE在解析的过程中, 会将"*" 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。2.减少访问数据库的次数 ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。3.整合简单、无关联的数据库访问 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中
Hive优化1.1 join操作进行优化join优化是个复杂的问题，可以从以下几点进行优化1）小表前置 大小表在join的时候，应该将小表放在前面，Hive在解析带join的SQL语句时，会默认将最后一个表作为大表，将前面的表作为小表并试图将它们读进内存。如果表顺序写反，大表在前面，可能会引发OOM。2）key值相同多表join的时候尽量使用相同的key来关联，这样会将会将多个join合并为一个M
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2023-07-12 11:58:15
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1、什么是数据倾斜？ 数据倾斜主要表现在，map/reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多)，这条Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。
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2023-07-25 14:02:05
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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
一、外部表和内部表的区别
(1)创建表时指定external关键字，就是外部表,不指定external就是内部表
(2)内部表删除后把元数据和数据都删除了，外部表删除后只是删除了元数据，不会删除hdfs上的数据文件
(3)外部表创建表时通过location指定存放表数据的hdfs上的路径，而内部表是默认存放在hive-site.xml中
