开始学习数据库啦~~~~~~数据库一、数据库的好处1、可以持久化数据到本地 2、结构化查询 方便检索 3、存储大量数据 4、共享、安全 5、通过组合分析，获取新的数据二、数据库的常见概念 ★1、DB：数据库（database）。存储一系列、有组织数据的容器 2、DBMS：数据库管理系统（ Database Management System ）。用于创建或操作DB 3、SQL：结构化查询语言。程序
# MySQL JOIN 大小表的深入探讨
在数据库管理中，JOIN操作是合并两个或多个表中数据的常用方法。尤其当处理大小不一的表时，如何有效地使用JOIN操作对于提高数据库性能尤为重要。本文将重点介绍MySQL中各种JOIN的使用，以及如何在大小表之间优化查询性能，助你更好地掌握这一重要技能。
## 什么是JOIN？
JOIN是SQL中的关键字，用于在SELECT语句中结合不同表的记录。通
原创
2024-10-19 06:24:08
50阅读
1、查询 SQL 尽量不要使用 select *，而是 select 具体字段
2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用 limit 1
3、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
4、优化 limit 分页
5、优化你的 like 语句
6、使用 where 条件限定要查询的数据，避免返回多余的行
7、尽量避免在索引列上使
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2023-11-02 10:18:06
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## Spark 大小表 Join 实现流程
在Spark中，实现大小表Join通常有两种方式：Broadcast Join和Sort Merge Join。Broadcast Join适用于小表，Sort Merge Join适用于大表。
### Broadcast Join 实现流程
Broadcast Join是将小表复制到每个Executor节点上，然后将其与大表进行Join操作。下
原创
2023-11-29 08:29:53
74阅读
在本文中，我们将探讨如何解决“mysql8 left join 大小表”的问题，重点关注在 MySQL 8 中使用的 LEFT JOIN 语句及其优化。了解不同版本之间的特性差异，以及如何从一个版本迁移到另一个版本非常重要，特别是在处理表的大小和性能时。
## 版本对比
在 MySQL 8 中，LEFT JOIN 的执行机制与早期版本有了显著变化，以下是关键特性差异：
- **处理性能**：
# MySQL JOIN 大小表前后顺序影响分析
在数据库管理系统中，JOIN 操作用于将来自两个或更多表的数据结合在一起。特别是在使用 MySQL 时，理解不同表的大小及其在 JOIN 操作中的顺序是非常重要的。在本文中，我们将逐步分析如何实现 MySQL JOIN 操作中大小表前后顺序的影响。
## 整体流程
我们将这个过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 04:11:26
111阅读
# MySQL中左连接（LEFT JOIN）大小表连接顺序的实现
在数据库中，左连接（LEFT JOIN）允许我们从一个表中选取所有行，同时从另一个表中选取匹配的行。如果没有匹配的行，结果集中的对应位置将被填充为`NULL`。理解左连接的大小表连接顺序是非常重要的，这会影响查询效率。
## 连接顺序流程
在进行左连接之前，我们可以按照以下步骤简单地理解整个过程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-15 03:30:01
337阅读
# Spark大小表Join顺序
在Spark中进行表连接操作是非常常见的，而表的大小会直接影响到连接操作的性能。当一张表很大，而另一张表很小的时候，选择正确的连接顺序将会显著提高查询性能。本文将介绍如何根据表的大小选择合适的连接顺序，并给出相应的代码示例。
## 什么是大小表Join
在进行表连接操作时，通常会有一个大表和一个小表。大表表示包含大量数据的表，而小表则表示包含相对较少数据的表
原创
2023-07-15 09:14:01
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broadcast joinspark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，默认是10M，当某一张表的大小小于这个值时，将这张表收集到driver，然后广播到每一个executor上，这样的好处就是，大表进行join的时候，按照分区划分为多个partition，然后每一个partition与executor上的小表进行连接，小表全程都是存放在内存中，没有进行磁
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2023-08-08 11:55:25
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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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【使用场景】 对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（例如几百MB或者1~2GB），比较适用此方案。 【解决方案】 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现。具体为： 普通的join是会shuffle的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffl
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2023-06-07 19:26:07
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spark中大表关联小表hint和explain的使用1. 问题背景：在工作中中遇到个问题，那就是一个 大表A left join 一个很小的表 B 查询速度总是很慢， 就想着怎么去优化，于是就查了些资料，得到可以通过 设置 broadcastjoin的方式来优化，但是呢，这种方法很多都是使用scala 的语法去写dataframe的方式实现，但是这太大费周章了，于是找到了hint的方法2. sp
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2023-10-01 22:01:58
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# Spark 中大小表 Join 的实现及广播问题
在 Spark 中，进行数据表的 Join 操作是非常常见的需求。然而，当我们处理大的数据集时，如果不加以注意，可能会引发性能问题，尤其是在将大的数据集进行广播时。接下来，我将带你走过实现“大表与小表 Join 不能广播”的步骤，并解释每一步的实现。
## 处理流程
下面是整个处理流程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
一、小表、大表join1.定义
将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；
再进一步，可以使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。
实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
2.实例
(1)需求
测试
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2024-01-19 18:53:49
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[color=black][size=large]经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时，把小表写在前面，这样可以使Hive的关联速度更快，提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中，然后大表的每条记录再去内存中检测，最终完成关联查询。这样的原因看似合理，但是仔细推敲，又站不住脚跟。
多小的表算小表？如果所谓的小表在内存中放不下怎么办？我用
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2023-07-13 01:41:13
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摘要： MAPJOIN 当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。 另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。 MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。1、小、大表 join在小表和大表进行join时，将小表放在前边，效率会高。hiv
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2023-11-03 23:39:18
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对数据库性能影响的几个方面大表对数据库性能的影响大表的一般定义
记录行数巨大（单表超过千万行）表数据文件巨大（超过10G）大表对查询的影响
慢查询：很难在一定的时间内过滤出所需要的数据来源少，区分度低，大量的磁盘IO，降低磁盘效率，大量慢查询大表对DDL操作的影响
建立索引需要很长的时间
风险：MySQL版本<5.5 建立索引会锁表，MySQL版本>=5.5
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2023-09-11 20:37:39
158阅读
4、大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化（即大表join小表）和mapjoin无法解决的优化（即大表join大表），前者相对容易解决，后者较难，比较麻烦。 首先介绍大表join小表优化。以销售明细表为例来说明大表join小表的场景。 假如供应商进行评级，比如（五星、四星、三星、二星、一星），此时因为人员希望能够分析各供应商
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2024-02-10 01:33:21
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今天是pandas数据处理第8篇文章，我们一起来聊聊dataframe的合并。常见的数据合并操作主要有两种，第一种是我们新生成了新的特征，想要把它和旧的特征合并在一起。第二种是我们新获取了一份数据集，想要扩充旧的数据集。这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常，那么究竟应该怎么操作呢？让我们一个一个来看。merge首先我们来看dataframe当中的merge操作，merge操作类似于数据库当中
Map join配置： set hive.auto.convert.join = true（0.11版本后默认是true） set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000（设置小表的大小，默认就是25M）原理： mapjoin ：主要用于小表连接大表，一般小表的大小为25M，大表没有什么具体的限制。使用mapjoin的原因是： 在进行表的连接时，在map
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2023-09-20 05:03:27
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