对于left join的优化，是应用开发人员、数据库内核开发人员关注的问题之一。我当初对left join进行分析归纳，后来阅读mysql时发现sql_select.cpp文件中的simplify_joins()函数的实现方法也是这样的，大家可以参考该函数。 一、概述 对于left join的优化，是应用开发人员、数据库内核开发人员关注的问题之一。 应用开发人员关注是因为：并不是每个数据库的
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2024-03-20 12:54:53
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1. 概述 在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2.2.1 re
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2023-11-18 23:26:17
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转一个牛人的hado 1. 概述 在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍...
原创
2023-06-04 22:36:42
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一、Map端的主要工作 为来自不同表或文件的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。 二、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
原创
2021-07-14 11:56:28
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一简介:参考了几位师兄,尤其是M哥大神的博客,让我恍然大悟,赶紧记录下二 原理: mysql的三种算法 1 Simple Nested-Loop Join 将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据，然后循环从该结果集每次一条获取数据作为下一个表的过滤条件查询数据，然后合并结果。如果有多表join，则将前面的表的结果集作为循环数据，取到每行再到联
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2023-08-20 14:48:18
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1. 概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2. 常见的join方法介绍假设要进行join的数据分别来自File
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2023-05-17 19:06:29
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ext departNo = new Text(); public Text getDepartId() { return departId; } public void setDepartId(String departId) { this.depart
原创
2023-04-20 15:42:41
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上一篇中说了 join 语句的执行过程，了解了深层逻辑，则优化方案呼之欲出。Multi-Range Read（MRR） 优化select * from t1 where a>=1 and a<=100;回表时，根据 ID 去主键索引 B+ 树上查到一行数据。当回表时 ID 是随机的，就会出现随机访问，性能较差。如果能按照主键递增顺序查找，对磁盘读接近顺序读，能提升读性能。此时语句的执行
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2023-07-21 12:26:33
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1.如何正确使用join从句1.Inner join内连接Inner join基于连接谓词将两张表AB的列组合在一起取它们的交集，产生新的结果表 内连接子句出现在FROM子句之后。 在ON关键字之后指定表A和表B之间匹配的条件。这种情况称为连接条件，即B.n = A.n2.left joinLEFT JOIN左外连接子句出现在FROM子句之后。 ON关键字后面的条件称为连接条件B.n = A.n。
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2024-03-21 11:00:54
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MySQL的join关联查询的执行过程以及优化手段。 文章目录1 关联查询的执行2 没有索引的算法 1 关联查询的执行关联查询的执行过程是：先遍历关联表t1（驱动表，全表扫描），然后根据从表t1中取出的每行数据中的a值，去表t2（被关联表，被驱动表）中查找满足条件的记录，可以走t2的索引搜索。在形式上，这个过程就跟我们写程序时的嵌套查询类似，并且可以用上被驱动表的索引，所以我们称之为“Index
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2023-07-24 08:05:23
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一、开发调优1、RDD复用与持久化2、避免使用shuffle算子 join操作，rdd1.join(rdd2)===>>>rdd较小的情况下，可以通过 broadcast传播，并通过map进行查找关联项3、使用map-side预聚合 &
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2023-12-02 15:00:44
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这里写自定义目录标题前言INNER JOIN：查询两个表之间的交集LEFT JOIN：取左表(驱动表)的全部数据，右表(被驱动表)如果有对应数据就显示，没有就为NULLRIGHT JOIN：取右表(驱动表)的全部数据，左表(被驱动表)如果有对应数据就显示，没有就显示为NULLJOIN连接查询原理JOIN语句的优化 前言在日常开发中，只要写了sql，难免会使用的join关键字连接两个或多个表，在这
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2023-10-14 16:48:26
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在介绍具体的 SQL 调优的方法前，我们先来简单了解下 MySQL 调优金字塔理论。如上图所示，数据库优化维度有四个：硬件、系统配置、数据库表结构、SQL 及索引。优化成本:硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引优化效果:硬件我们可以看出数据库 SQL 语句效率调优是最省成本效果最好的办法，也就是结构设计上的优化。本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法，利用
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2023-10-08 20:33:41
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[b]一、join优化[/b]
Join查找操作的基本原则：应该将条目少的表/子查询放在 Join 操作符的左边。原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位于 Join 操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生内存溢出错误的几率。
Join查找操作中如果存在多个join，且所有参与join的表中其参与joi
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2023-10-12 20:38:55
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MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。1 思路1.1 reduce join在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为在shuffle阶段已经
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2023-09-20 10:24:55
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文章目录1、概述2、常见的join方法介绍3、 二次排序4、参考资料 1、概述在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。2、常见的join方法介绍假设
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2023-09-13 23:13:07
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join，将两张表通过某个共同的key整合起来。这篇文章为已经学习过join功能的人准备，请看下边几个问题：1，为什么在join时候需要获取文件的文件名来区分出数据究竟来源于哪个文件，有没有别的方式来对map获取的数据的所属进行区分。 hadoop默认使用FileInputFormat来读入磁盘数据，这个
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2023-08-18 21:29:21
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1. 概述
在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。
本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。
2. 常见的join方法介绍
假设要进行join的数据分别来自Fi
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2023-07-12 15:35:30
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目录1、HDFS 前言 ................................................................................................................................... 12、HDFS 相关概念和特性 ........................................
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2023-07-26 22:41:24
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# SparkSQL Join优化实现流程
## 1. 简介
在SparkSQL中，Join操作是常用的数据处理操作之一。然而，当数据量较大时，Join操作可能会产生性能瓶颈。为了提高性能，我们可以通过优化来改进Join操作的执行效率。
本文将介绍SparkSQL Join优化的实现流程，并给出每一步需要做的操作和相关代码示例。
## 2. 流程图
下面是SparkSQL Join优化的流程
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2023-11-18 08:19:49
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