今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录：select c.* from hotel_info_original c
left join hotel_info_collection h
on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id
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2024-06-12 17:05:24
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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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查询语句如下：select a.id,a.name,b.start_time ... from a left join b on a.code=b.code where b.delete_flag=0 order by a.id 查询结果响应时间极慢花了20s ,其中a表数据50000条左右，b表数 ...
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2021-10-09 16:52:00
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避免 LEFT JOIN 和 NULL 当然，有很多时候您需要执行 LEFT JOIN 和使用 NULL 值。但是，它们并不适用于所有情况。改变 SQL 查询的构建方式可能会产生将一个花几分钟运行的报告缩短到只花几秒钟这样的天壤之别的效果。有时，必须在查询中调整数
# 如何优化MySQL Left Join
## 整体流程
首先我们需要理解什么是左连接(left join)，它是一种在两个表之间建立连接的方法，它会返回左表的所有行，即使右表中没有匹配的行。左连接的优化可以通过合适的索引和查询优化来提高性能。
下面是优化MySQL左连接的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 分析查询语句 |
| 2 | 确定联
原创
2024-07-01 03:55:04
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反例SELECT A.卡号,B.手机号码FROM ALEFT JOIN B ON A.客户号=B.客户号WHERE B.联系方式='2'以A表作为主表，并且左关联B表
原创
2022-06-27 11:27:10
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目录1. 尽量使用final修饰符2.. 尽量减少对变量的重复计算3.. 尽量避免不必要的创建4. 尽量使用移位来代替’a/b’和’a*b’的操作5. 尽量确定StringBuffer的容量6. 尽量避免使用二维数组7. 尽量避免使用split8. ArrayList （线性表）& LinkedList（链表）9. 慎用异常10. SQL语言应尽量使用大写形式11. 不
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2024-10-27 06:57:58
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最近在工作的时候遇到一条慢查询，sql如下（根据业务仿写，非实际公司代码）：select t.id, t.task_name, t.task_status, t.remark
from task t
left join task_domain a on t.id = a.task_id
left join domain b on a.domain_id = b.id
left join categ
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2023-10-18 21:36:33
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一．Join语法概述join 用于多表中字段之间的联系，语法如下：... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditionatable1:左表；table2:右表。JOIN 按照功能大致分为如下三类：INNER JOIN(内连接,或等值连接)：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。LEFT JOIN(左连接)：取得左表(table1)完全记录
目录1.hive中join与mysql中join的异同2.下面重点讲解full join，left semi join2.1 full join 与 union比较2.2 left semi join3.(Inner) join，left (outer) join，right (outer) join3.1:测试内连接Inner join等价于join3.2:left (outer) join
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2023-07-13 16:57:45
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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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# Hive 关闭 Left Join 优化
## 引言
在 Hive 中，Join 是常用的操作之一，它用于将两个或多个表合并在一起，以便进行联合查询。然而，当 Join 操作中的一个表很大而另一个表很小时，Hive 会默认选择使用 Left Join 来执行操作。这是因为 Left Join 可以保留左表中所有的记录，而右表中没有匹配记录的位置用 NULL 值填充。虽然 Left Join
原创
2024-01-01 10:56:29
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CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;
CREATE TABLE `
一、源码分析1、 ###入口org.apache.spark.sql/SQLContext.scala
sql()方法：
/**
* 使用Spark执行一条SQL查询语句，将结果作为DataFrame返回，SQL解析使用的方言，可以
* 通过spark.sql.dialect参数，来进行设置
*/
def sql(sqlText: String): DataFram
MySQL数据库优化方案Mysql的优化，大体可以分为三部分：索引的优化，sql慢查询的优化，表的优化。开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。Sql 慢查询优化步骤先捕获低效SQL→慢查询优化方案→慢查询优化原则 MySQL数据库配置慢查询参数说明:1.查询慢查询配置 show variables like
## Hive Left Join Where 优化实现流程
### 1. 理解需求和数据结构
在实现"Hive Left Join Where 优化"之前，首先需要明确需求和了解相关数据结构。这里假设我们有两个表：表A和表B。表A有两个字段：id和value_a，表B也有两个字段：id和value_b。
### 2. 创建表A和表B
我们需要在Hive中创建表A和表B，用于演示"Hive L
原创
2023-08-24 04:17:22
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# Hive Left Join with Where Clause Optimization
Apache Hive is a popular data warehouse infrastructure built on top of Apache Hadoop for querying and analyzing large datasets. It provides a SQL-like
原创
2023-07-24 09:36:04
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MySQL官方对索引的定义：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引；MEMORY和HEAP储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。这里仅针对常用的InnoDB存储引擎所支持的BTree索引进行介绍：一、索引类型先创建一个新表，用于演示索引类型CREATE TABLE inde
最近没怎么搞SQL优化，碰巧数据库被慢查询搞挂了，于是拿来练练手。问题通过「SHOW FULL PROCESSLIST」语句很容易就能查到问题SQL，如下： SELECT post.*
FROM post
INNER JOIN post_tag ON post.id = post_tag.post_id
WHERE post.status = 1 AND post_tag.tag_id = 1
从数据库结构做起
字段类型的定义时遵循以下规则:
选用字段长度最小 优先使用定长型 尽可能的定义 "NOT NULL" 数值型字段中避免使用 "ZEROFILL" 如果要储存的数据为字符串, 且可能值已知且有限, 优先使用 enum 或 set索引的优化至关重要(以下如果没有特殊说明, 均指查询密集的情况)
被索引的字段的长度越小, 该索引的效率越高 被索引的字段中, 值
