Hive自定义函数UDF、UDTFhive中已经自带一些函数,但数量有限,有时候需要自己定义函数,自定义函数分为一下三种:• 1、UDF(User-Defined-Function)
 一进一出
 类似于:lower/upper/reverse• 2、UDAF(User-Defined Aggregation Function)
 聚集函数,多进一出
 类似于:count/max/min
 3、U            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-12 11:10:22
                            
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            hive —— 数据类型hive的数据类型有五大类型:primitive_type :原始类型array_type :数组map_type :mapstruct_type :结构体union_type :联合体一、primitive_type原始类型以下是hive的原始数据类型及格式类型描述示例TINYINT一字节整数, -128 ~ 12712SMALLINT二字节整数,-32768 ~ 327            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hive复合主键的解析与应用
在大数据领域,Apache Hive作为一种用于数据仓库的工具,广泛应用于数据分析和查询。与传统的关系型数据库不同,Hive并不直接支持主键、外键等约束条件。然而,在数据建模的过程中,依然可以通过复合主键的概念来维护数据的唯一性与完整性。
## 复合主键的定义
复合主键是由两个或以上字段组合而成的主键,能够唯一标识一条记录。在Hive中,虽然没有直接的主键约            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            今天的内容不多,所以在讲今天的内容之前,先回答一个同学的提问,有个同学想要写个十进制数转换任何进制,我想大家如同细心的话应该记得我们在递归函数那一讲里面就用递归函数实现了一个十进制转换二进制的小程序,所以我们可以根据那个函数稍作修改便可得到这位同学想要的函数:-----------------------------void  to_anyscale (unsigned long n,int m)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2021-01-24 19:38:33
                            
                                179阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            hive array、map、struct使用hive提供了复合数据类型:Structs: structs内部的数据可以通过DOT(.)来存取,例如,表中一列c的类型为STRUCT{a INT; b INT},我们可以通过c.a来访问域aMaps(K-V对):访问指定域可以通过["指定域名称"]进行,例如,一个Map M包含了一个group-》gid的kv对,gid的值可以通过            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-09-05 17:07:43
                            
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            # MySQL 复合索引结构科普
在数据库管理中,索引是提升查询性能的一个重要工具。MySQL 提供多种索引类型,其中复合索引(Composite Index)是一个强大的特性,可以在多个列上创建索引,以优化复杂查询的执行速度。本文将深入探索复合索引的结构及其应用,并结合代码示例和图示来加深理解。
## 复合索引的概念
复合索引,也称为多列索引,是指在多个列上创建的索引。当查询条件涉及多列时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL复合索引结构
在MySQL数据库中,索引是一种用于加快查询速度的数据结构。MySQL提供了多种类型的索引,其中复合索引是一种特殊的索引类型。本文将介绍MySQL复合索引的结构和使用方法,并提供相关的代码示例。
## 复合索引的概念
复合索引是指由多个列组成的索引,这些列可以是表中的任意列。与单列索引相比,复合索引可以提供更高效的查询性能。它可以让查询在多个列上进行过滤,从而减少            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-26 03:21:21
                            
                                93阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            MySQL 的基本存储结构MySQL的基本存储结构是页:各个数据页可以组成一个双向链表,每个数据页中的记录又可以组成一个单向链表所以说,如果我们写select * from user where indexname = 'xxx’这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:定位到记录所在的页:需要遍历双向链表,找到所在的页从所在的页内中查找相应的记录:由于不是根据主键查询,只能遍历所在页的单链            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            复合索引的底层数据结构复合索引一定是一颗B+树这是一张表格,col1 是主建,col2和col3 是普通字段。 主索引 对应的 B+树 结构是这样的:对col3 建立一个单列索引: 如果对 col3 和 col2 建立 联合索引,那么 B+ 树会是一个什么样子的呢? 首先可以肯定的是,肯定只有一棵树,又因为 最左原则的存在: 先根据col3 排序,在根据 col2 排序。建索引语句 CREATE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-11-25 18:59:46
                            
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            B+ 树是为磁盘设计的 m 叉平衡查找树,在B+树中,所有的记录都是按照键值的大小,顺序存放在同一层的叶子节点上,各叶子节点组成双链表。叶节点是数据,非叶节点是索引。首先,需要清楚:B+ 树索引并不能定位到给定键值的具体行,B+树索引只能找到数据行所在的页。然后,数据库把页读入内存,在内存中查找所需要的行。B+树索引在数据库中有一个特点是高扇出性,在数据库中,B+树的高度一般都在2 ~ 4层,即查            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              联合索引又叫复合索引。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。 对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c)。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。 &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            索引索引结构BTREE 索引 : 最常见的索引类型,大部分索引都支持 B 树索引。HASH 索引:只有Memory引擎支持 , 使用场景简单 。R-tree 索引(空间索引):空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少,不做特别介绍。Full-text (全文索引) :全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型,主要用于全文索引,InnoDB从Mysql5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                在执行性能压测时,排查问题后发现根源是 数据库索引用的不对。实际创建了复合索引,但是select语句执行时,并没有走索引。故在此学习备注一下索引的使用,复合索引的注意点。 
   
   一、索引 
   
           首先明白为什么索引会增加速度,DB在执行一条Sql语句的时候,默认的方式是根据搜索条件进行全表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            6.       什么是复合索引6.1           复合索引定义 索引可以包含一个、两个或更多个列。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引不同于使用两个单独            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            复合文档结构知识汇总
 
一、《复合文档文件格式研究》 
    作者:Agstick  
相关链接:http://club.excelhome.net/thread-227502-1-1.html
 
 
注:此文件的PDF文件可以在附件中下载
 
 
二、以下是本人对复合文档的理解做的笔记:
&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2010-01-25 17:57:22
                            
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            # 实现mysql复合主键索引结构
## 引言
在MySQL数据库中,主键是用来唯一标识表中的每一行数据的。而复合主键则是由多个列组合而成的主键,它能够更准确地唯一标识表中的数据。本文将向初学者介绍如何在MySQL中实现复合主键索引结构。
## 概述
复合主键索引结构的实现过程主要包括以下几个步骤:
1. 创建表并定义复合主键
2. 创建索引
3. 插入数据
4. 查询数据
下面将逐步介绍            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            复合索引的建立原则:如果您很可能仅对一个列多次执行搜索,则该列应该是复合索引中的第一列。如果您很可能对一个两列索引中的两个列执行单独的搜索,则应该创建另一个仅包含第二列的索引。 如上图所示,如果查询中需要对年龄和性别做查询,则应当再新建一个包含年龄和性别的复合索引。 包含多个列的主键始终会自动以复合索引的形式创建索引,其列的顺序是它们在表定义中出现的顺序,而不是在主键定义中指定的顺序。在考虑将来            
                
         
            
            
            
            b+树的查找过程:如上图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,                  &nbs            
                
         
            
            
            
            ## MySQL 复合索引与树结构
在现代数据库管理系统中,索引是提升查询性能的关键技术之一。MySQL中复合索引(Composite Index)是一种特殊类型的索引,它同时包含多个列的数据。复合索引在执行多列查询时可以极大地提高性能,相较于单列索引,它能够加速涉及多个列的查询操作。本文将介绍复合索引的概念、使用方法以及树结构的实现,最后通过代码示例加以说明。
### 复合索引的概念
复合            
                
         
            
            
            
            什么是索引:索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如何选取索引字段:常作为查询条件;经常需要排序、分组和联查的字段占用存储空间少的字段更适合选作索引的关键字更新频繁的字段不适合创建索引,不会出现在where子句中的字段不应该创建索引。复合索引的建立要符合最左前缀原则。Mysql索引数据结构:hash索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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