我们知道 Mysql 默认引擎是 InnoDB 引擎，而 InnoDB 支持的索引类型为 B-tree 类型，如果对数据表有一个根据长字符查询的sql，使用 B-tree 索引在大数据量的情况下将会导致性能低下，然而 InnoDB 不支持Hash索引，不过我们可以在 B-tree 基础上创建一个伪哈希索引。这和真正的哈希索引不是一回事，因为还是
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2024-05-30 12:50:08
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1.首先了解下什么是布隆过滤器，它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。 如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。 2.不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数
# MySQL 强制 Hash Join
在数据库优化中，Join 操作是非常常见的需求。在 MySQL 中，不同的 Join 策略可能会影响查询的性能。其中，Hash Join 是一种高效的连接方法，但在某些情况下，MySQL 默认的优化器可能不会选择使用 Hash Join。本文将介绍 MySQL 中强制使用 Hash Join 的方法，同时提供代码示例，以帮助开发者更好地理解和应用这一技术
**实现 MySQL 强制 hash join**
**1. 简介**
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，它支持多种连接算法来处理表之间的连接操作。在某些情况下，我们可能需要使用强制 hash join 来提高连接操作的性能。强制 hash join 是一种连接算法，它使用哈希表来存储连接操作的结果，以减少磁盘 I/O 和 CPU 开销。
**2. 强制 hash join 的实
原创
2024-01-01 09:11:12
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如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本
随着时间的推移，大数据分析已达到一个新的程度，反过来又改变了其运作模式和期望。今天的大数据分析不仅处理大量数据，而且还具有快速周转时间的既定目标。虽然Hadoop是大数据分析背后无与伦比的技术，但它在快速处理方面存在一些不足。但是，随着Spark的出现，数据处理速度便有了更大的期望。 当我们谈到Spark时，我们想到的第一个术语是弹性分布式数据集(RDD)或Spark RDD，它使数据处
Opengauss向量化HashJoin
Opengauss是一个高性能、高可扩展性和高可靠性的开源数据库系统。它具有许多先进的特性，其中之一是向量化HashJoin。HashJoin是一种常见的关系数据库操作，用于将两个或多个表中满足某个条件的行进行合并。传统的HashJoin算法在处理大规模数据时效率较低，而Opengauss的向量化HashJoin通过利用SIMD指令集的向量化计算能力，显
原创
2024-01-10 02:09:43
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1.什么是索引？索引是一种数据结构，可以帮助我们快速的进行数据的查找。2.索引是个什么样的数据结构？索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等。而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。3.Hash索引和B+树索引有什么区别或者说优劣势？首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理： hash索引底层就是hash表，
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2023-09-27 04:52:35
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前段时间遇到一个问题：找出一个文本文件中所有符合条件的字符串（文本文件都是字母可能有回车，换行） 条件格式： 1.左边三个大写字母 2.中间一个小写字母 3.右边三个大写字母 文本文件str.txt如下：sdfasdfAAAsAAAdfasddllfadsBBBsBBBdfdfdfsdfdf
dfadfsfaHHHsKKKsaddfk
Standalone Cluster HA前面我们配置的 Standalone 集群实际上只有一个 JobManager，此时是存在单点故障的，所以官方提供了 Standalone Cluster HA 模式来实现集群高可用。1. 前置条件在 Standalone Cluster HA 模式下，集群可以由多个 JobManager，但只有一个处于 active 状态，其余的则处于备用状态，Flin
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2023-12-19 21:24:53
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Flink批Hash Join递归超限问题随着Flink流批一体能力的迅速发展以及Flink SQL易用性的提升，越来越多的厂商开始将Flink作为离线批处理引擎使用。在我们使用Flink进行大规模join操作时，也许会发生如下的异常，导致任务失败：Hash join exceeded maximum number of recursions, without reducing partition
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2023-08-18 16:35:10
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build hash tablepg11，buildhashtable阶段：1、每个worker并行扫描部分inner_table。2、在共享内存中并行build一个hash表3、每个worker并行地扫描outer_tab
原创
2022-06-27 22:36:44
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表的连接方式 是执行计划生成的重要方面。各种连接方式代表不同的连接操作算法。不同的连接方式也适应不同的数据量和数据分布情况。 嵌套循环，随即读成本大，合并排序连接，需要大规模的sort操作，内存和temp空间压力大，在处理海量数据随机读，海量排序，都不能被接受。所以，hash Join连接比较常用。 Hash join 原理 Hash join是借助hash算法，连带
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2023-12-08 13:25:35
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Flink Join 专题Join 的应用场景批Join和流Join的区别Flink 双流Join1. Window Join认识Window JoinFlink APISQL API解决方案的特点解决方案的适用场景2. Interval Join2.1 认识Interval Join2.2 Flink API2.3 SQL API2.4 解决方案的特点2.5 解决方案的适用场景3. Regul
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2023-08-09 16:25:28
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如同数据库中的join操作，有内连接(inner join)、外连接(outer join)、交叉连接(cross join，笛卡尔积)等，本文主要涉及内连接。 常用来实现连接的算法有：hash join、sort-merge join 以及 nested loop join，下面我们对这三种算法进行简单介绍。join 算法Hybrid-hash joinhash join 分为两个阶段，buil
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2023-08-18 16:52:30
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BuildHashTable函数细节步骤该函数位置处于hash_join_iterator.cc 403 ~ 560行step1：如果被驱动表迭代器没有更多的行数，更新m_state为
原创
2022-06-27 22:34:44
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使用自定义的类作为HashMap的键，必须重载hashCode()和equals()方法，因为这两个方法都是继承自Object类，默认是基于对象地址计算hashCode()和equals()方法。hashCode()并不需要总是返回唯一的标识码。HashMap或者HashSet快的原因：其他查询慢的原因是对于键或者值查询上，因为键或者只没有按特定顺序保存，所以只能采用简单的线性查询，而线性查询是最
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2024-03-27 05:40:14
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状态机可以放大观看。HashJoinStateHash Join运行期状态结构体typedef struct HashJoinState{ JoinState js; /*
原创
2022-06-27 22:27:23
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作为一名从事数据的爱好者来说，从一家公司入职到另一家公司，给我带来的的一个很大的问题就是以前公司使用SQL SERVER作为数据生产库的，现在公司使用MYSQL作为底层库，原来在微软的数据库上很多方便的函数现在都不能用了，既然不能用了，如何利用MYSQL现有的语句去构建相同的功能呢，这是我接下来需要做的事如何用MySQL实现WITH AS语句当工作在非常大的表上时,你可能偶尔需要运行很多查询获得一
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2024-06-26 15:31:10
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# MySQL的IN操作符详解
MySQL是一个流行的关系型数据库，广泛应用于各种软件开发中。当我们需要从数据库中查询多个值时，使用`IN`操作符是一个非常实用的选择。本文将逐步讲解如何在MySQL中使用`IN`操作符，并提供详细的代码示例和图示帮助你更好地理解。
## 整体流程
以下是实现MySQL中`IN`操作符的基本步骤：
| 步骤 | 描述
