前言前面我们已经了解了MySQLQueryOptimizer的工作原理，学习了Query优化的基本原则和思路，理解了索引选择的技巧，这一节我们将围绕Query语句中使用非常频繁，且随时可能存在性能隐患的Join语句，继续我们的Query优化之旅。 Join 的实现原理在寻找Join语句的优化思路之前，我们首先要理解在MySQL中是如何来实现Join的，只要理解了实现原理之后，优化就比较简
GitHub：https://github.com/milvus-io/milvusMilvus 能够帮助用户轻松应对海量非结构化数据（图片/视频/语音/文本）检索。单节点 Milvus 可以在秒内完成十亿级的向量搜索，分布式架构亦能满足用户的水平扩展需求。 18位贡献者；3,600次commit；5个release迭代；近一年的深入调研与密集开发；以及无数根头发，共同见证了Milv
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2024-03-27 15:19:43
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公司最后发现某一运行在windows的服务端会弹出runtime error的对话框,而用了之前的与另一篇文章中的 禁用windows的错误报告(仅在winser 03)上试过 并不彻底..方法并不能解决问题,所以在网上找了一下资料,打算如果还没人处理，则调用操作系统的默认异常处理代码UnhandledExceptionHandler，不过操作系统允许你Hook这个函数，就是
# 实现 "greenplum enable_nestloop" 的步骤
## 整体流程
下面是实现 "greenplum enable_nestloop" 的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[了解 enable_nestloop 的作用] --> B[连接到 Greenplum 数据库]
B --> C[选择要开启 enable_nestloop 的表
原创
2024-01-10 04:30:13
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## Java 连接（Join）原理解析
在Java编程中，连接（Join）是一种重要的多线程操作。它允许一个线程等待另一个线程完成，常用于协调多个线程的执行。在本篇文章中，我们将深入探讨Java中的Join方法，了解其原理和用法，并通过示例来加深理解。
### 什么是Join？
在Java中，每个线程都是一个独立的执行单元，当我们希望一个线程在另一个线程完成之前停止执行时，可以使用`Thr
有几个问题... bhds_mileage和之间的部分笛卡尔积(叉积)bhds_timecard，因为一个表中的每个明细行(组内)将与另一表中的明细行“交叉连接”。发生在GROUP BY操作折叠行并计算SUM之前。这就解释了为什么您看到“膨胀的”值。解决方法是在内联视图中计算至少一个SUM()聚合...像第一个查询中的一个一样完成SUM()/ GROUP BY()。为了清楚起见，您可以对两个原始查
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2023-09-21 09:14:33
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Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了，虽然也有 Impala 等后起之秀，但目前从功能、稳定性等方面来说，Hive 的地位尚不可撼动。其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是
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2023-07-12 09:55:06
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join的原理hive 执行引擎会将Hql的代码翻译为一个一个的map-「shuffle」-reduce 操作，所以实际上join操作都是基于一个或者多个的mr操作。对于连续的多表join来说，如果多张表join时使用同一列「字段」作为关联了解，那么这些join则会被翻译成一个reduce任务，否则将会被翻译为多个redude任务。eg1「会被翻译成一个reduce」：-- 由于使用的join k
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2024-06-05 12:23:00
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FILTER 内连接 不能修改驱动表NEST...
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2015-11-14 14:07:00
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Join 的实现原理在MySQL 中，只有一种Join 算法，也就是Nested Loop Join，没有其他很多数据库所提供的Hash Join，也没有Sort Merge Join。顾名思义，Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。如果还有第三个参与Join，则再通过前两个
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2024-01-08 18:36:50
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学习openGauss了解openGaussopenGauss内核源自PostgreSQL，并着重在架构、事务、存储引擎、优化器等方向持续构建竞争力特性，在ARM架构的芯片上深度优化，并兼容X86架构。实现以下技术特点：基于多核架构的并发控制技术、NUMA-Aware存储引擎、SQL-Bypass智能选路执行技术，释放处理器多核扩展能力，实现两路鲲鹏128核场景150万tpmC性能 支持RTO&l
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2024-06-26 15:46:00
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说什么JOIN 算子是数据处理的核心算子，前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN，本篇
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2024-04-27 16:09:10
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引申Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作join 连接，本质上是数据集的关联操作，不管是传统的rdbms 关系型数据库如oracle、mysql 还是现在大数据平台组件如hive 、spark sql都常用此连接逻辑而hash join 是实现join操作的重要方式之一，此
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2023-11-02 07:56:47
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SQL（MySQL） JOIN 用于根据两个或多个表中的字段之间的关系，从这些表中得到数据。JOIN 通常与 ON 关键字搭配使用，基本语法如下： ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1 通常称为左表，table2 称为右表。ON 关键字用于设定匹配条件，用于限定在结果集合中想要哪些行。如果需要指定其他条件
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2023-10-06 20:48:07
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1 算子概览2 DataStream API2.1 Window Join2.2 Window coGroup2.3 Interval Join3 SQL/Table API4 Join常见问题1 算子概览用户通过算子能将一个或多个 DataStream 转换成新的 DataStream，在应用程序中可以将多个数据转换算子合并成一个复杂的数据流拓扑。TransformationDescriptio
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2024-04-28 13:07:21
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hive处理表关联时由于数据量以及数据倾斜等问题会导致计算性能差甚至任务失败，下面记录一下hive的几种关联方式。1.common join普通连接，在SQL中不特殊指定连接方式使用的都是这种普通连接。缺点：性能较差优点：操作简单，普适性强2.map joinmap端连接，与普通连接的区别是这个连接中不会有reduce阶段存在，连接在map端完成适用场景：大表与小表连接，小表数据量应该能够完全加载
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2023-07-06 21:56:57
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前面说了join的用法，外连接有左连接，右连接，内连接，当用外连接的时候，on代表驱动表数据一定会查询来，被驱动表则查出来是null，内连接则on和where使用是一样的，where则是全部过滤掉，不管驱动还是被驱动表不符合的都不返回。Join，left join，right join(1)--连接原理（三十九)Join原理明白了左连接还右连接内连接之后，下面介绍他的原理。嵌套循环连接（N
原创
2022-11-02 00:30:13
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Hash join算法原理 自从oracke 7.3以来，oracle提供了一种新的join技术，就是hash join。Hash Join只能用于相等连接，且只能在CBO优化器模式下。相对于nested loop join，hash join更适合处理大型结果集。Hash join不需要在驱动表上存在索引。 一． &n
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2023-07-14 21:38:42
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前面说了mysql优化器访问数据库的方法有const，ref，ref_or_null，range，index，all。然后又分为条件全部是索引回表查询，和条件有非索引查询，则需要回表之后，在过滤。又有intersection合并索引和union并集索引，当两个单独二级索引查询，不是联合索引查询，可能会触发这两个索引查询，用and是intersection，用or是union查询，触发有两个注重点：
原创
2022-11-02 00:30:00
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（所有图片，语句在第一行，结果在最下面）1、join连接join普通链接根据两个表的某一列数据，将相同的，对应的数据展示出来。比如下图，如果左边表有个人叫poly，但是刚实习，所以salary表中没有他的额薪水，那么join连接的话，就不会显示他的名字。Left outer join左连接比起join的普通连接，左连接就是以左边的表为基准，这个左是你写语句时join前面的那个表，然后展示对应的数据
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2023-07-12 22:17:39
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