使用索引全值匹配我最爱最佳左前缀法则如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。and忽略左右关系，即使没有按顺序，由于优化器的存在，会自动优化，经过试验结论，建立了 idx_nameAge 索引id为 主键1.当使用覆盖索引的方式时,即使不是以name开头，也会使用idx_nameAge索引。 即select后的字段有索引，where后的字段也有索引，
1.nl连接，请用在局部扫描额场景nl第一步优化：驱动表限制条件有索引第二步：被驱动表的连接条件有索引第三步：确保小结果集先驱动2.hash连接：第一步：两表限制条件有索引第二步：小结果集驱动第三步：尽量保证PGA能容纳hash算法3.merge sort join连接：第一步：两表限制条件有索引第二步：连接条件索引消除排序（排序本身有序）只能消除一边的排序，根本不可能消除两边的排序。（oracl
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2023-10-26 17:26:14
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背景：根据甲方要求，需要对大数据平台指定表(hive、impala表)的历史数据[2021-01-01至2023-03-29]指定字段进行批量更新，然后把表同步到Oracle。先更新大数据平台上的表，再把更新完成的表同步到Oracle。hive有8张表更新，其中4张大表【分区表】（数据量分别为：1038738976、260958144、25860509、2867005），另外4张小表(几万、二十几
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2023-11-10 11:14:03
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ORACLE多表关联ORACLE外链接案例：关键条件ON与WHEREWHERE影响了谁总结ON与WHERE ORACLE外链接ORACLE常用的外连接LEFT JOIN //左外连接
RIGHT JOIN //右外连接关于外连接使用一定要谨慎小心 ON 与WHERE 通过一个实际的情况做一下总结行描述案例：我是抽出来的一部分数据做个DEMO样例 1.主业务表线路站点表 我导入了2条线路52条站点
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2024-04-11 10:14:28
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大小表区分按照数据量的大小区分； 通常对于小表，Oracle建议通过全表扫描进行数据访问，对于大表则应该通过索引以加快数据查询，当然如果查询要求返回表中大部分或者全部数据，那么全表扫描可能仍然是最好的选择。从V$SYSSTAT视图中，我们可以查询得到关于全表扫描的系统统计信息： SQL> col n
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2019-08-13 00:09:00
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三大表与表联接方式1.NESTED LOOPS 嵌套循环2.HASH JOIN 哈希联接3.SORT MERGE 排序合并联接 1.NESTED LOOPS 嵌套循环 嵌套循环的本质是将外部数据集连接到内部数据集，对于外部数据集中与单表谓词匹配的每一行，数据库将检索内部数据集中满足连接谓词的所有行。工作原理:&nbs
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2023-08-17 12:57:20
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数据库表连接方式分析ORACLE优化 2009-07-14 16:06 阅读17 评论0 字号： 大大 中中 小小 表的连接是指在一个SQL语句中通过表与表之间的关联，从一个或多个表检索出相关的数据。连接是通过SQL语句中FROM从句的多个表名，以及WHE
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2023-11-16 13:54:07
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在Hive调优里面，经常会问到一个很小的表和一个大表进行join，如何优化。 Shuffle 阶段代价非常昂贵，因为它需要排序和合并。减少 Shuffle 和 Reduce 阶段的代价可以提高任务性能。 MapJoin通常用于一个很小的表和一个大表进行join的场景，具体小表有多小，由参数hiv
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2024-01-20 22:49:19
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一....排序- - 合并连接 （Sort Merge Join（SMJ）） 排序是一个费时，费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ 经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2 个行源都已经预先排序，则这种连接方法的效率较高。 二...嵌套循环 （Neste
1.SELECT子句中避免使用 " * " ORACLE在解析的过程中, 会将"*" 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。2.减少访问数据库的次数 ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等。3.整合简单、无关联的数据库访问 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中
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2024-02-23 19:48:08
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# Hive大数据环境下的表连接操作及优化
在大数据时代，Hive作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，提供了对大数据进行存储、查询和分析的能力。在处理大规模数据集时，表连接（join）操作是常见的数据操作之一。本文将介绍Hive中大表与大表、大表与小表的连接操作，并提供一些优化建议。
## 表连接的基本概念
在关系数据库中，表连接是一种将两个或多个表的数据组合在一起的操作。在Hive中
原创
2024-07-28 06:46:29
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Oracle表连接类型：一、嵌套查询 嵌套循环的算法：在嵌套循环连接中，有驱动顺序，驱动表返回多少条记录，被驱动表就访问多少次，嵌套循环连接中无须排序。 嵌套循环可以快速返回两表关联的前几条数据，如果SQL中添加了HINT：FIRST_ROWS，在两表关联的时候，优化器更倾向于嵌套循环。 在嵌套循环连接,要特别注意驱动表的顺序，小的结果集先访问，大的结果集后访问，才能保证被驱动表的访问次数降到最低
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2023-11-09 06:28:55
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1.为什么使用小表驱动大表 小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集 因为连接比较消耗时间 所以，小表写在先查询的地方 select * from employee where id in (select id from department) 2.exists select * from emplo
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2020-07-25 18:40:00
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# Hive小表大表实现方法
## 1. 整体流程
在实现Hive小表大表的过程中，可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建外部表 |
| 2 | 创建分区表 |
| 3 | 导入数据到外部表 |
| 4 | 插入分区数据到分区表 |
| 5 | 验证数据是否导入成功 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体操作和相应的代码示例。
##
原创
2023-10-30 10:00:10
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一、为什么要小表驱动大表 类似循环嵌套。 for(int i=5;.......) { for(int j=1000;......) {} } 如果小的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进行5000次操作，如果1000在外，则需要进行1000次数据库连接，从而浪费资源，增加消耗。这就是为什
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2020-09-19 21:53:00
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在数据库管理中，常常会遇到“大表小表”的情况，尤其是在使用MySQL时。大表通常包含大量数据，而小表则用来存储某些参考数据、索引信息或其他重要但较小的数据集。此类结构在数据查询效率、应用性能和数据库设计方面都带来了挑战。本文将系统性地探讨如何解决这一问题，并提供技术原理解读、架构分析及应用场景的示例。
数据分布的复杂性常常受到多种因素影响，此处用四象限图来表示各类数据表的分布情况：
```me
in 和existsin是把外表和内表作hash join连接，而exists 是对外表作nested loop 循环，每次loop 循环再对内表进行查询。一直以来认为exists 比in 效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in 和exists 差别不大。 如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：例如：表A（小表），表B（
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2023-12-20 09:58:35
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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2个只有几条记录的表做关联查询，这应该算是小表了，在查看reduce的执行日志时依然是有写磁盘的
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2023-11-16 22:42:08
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前言：本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的，但是由于之前并没有学习数据批量插入，因此将其放在这里。在查询的优化中永远小表驱动大表。1.为什么要小表驱动大表呢类似循环嵌套for(int i=5;.......)
{
for(int j=1000;......)
{}
}如果小的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进行5000次操作，如果1000在外，则需要进行1000
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2023-06-14 20:33:28
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MySQL高级知识（十六）——小表驱动大表前言：本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的，但是由于之前并没有学习数据批量插入，因此将其放在这里。在查询的优化中永远小表驱动大表。1.为什么要小表驱动大表呢类似循环嵌套for(int i=5;.......)
{
for(int j=1000;......)
{}
}如果小的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进
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2023-09-12 15:59:16
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