semi-join Materialization 是用于semi-join的一种特殊的子查询物化技术。通常包含两种策略：1.Materialization/lookup2.Materialization/scan 考虑一个查询欧洲有大城市的国家: 子查询是非相关子查询。也即是我们可以独立运行内查询
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2019-05-21 13:42:00
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1. 背景介绍什么是semi-join？所谓的semi-join是指semi-join子查询。 当一张表在另一张表找到匹配的记录之后，半连接（semi-jion）返回第一张表中的记录。与条件连接相反，即使在右节点中找到几条匹配的记录，左节点 的表也只会返回一条记录。另外，右节点的表一条记录也不会返回。半连接通常使用IN 或 EXISTS 作为连接条件。 该子查询具有如下结构：SELECT ...
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2016-07-30 09:49:00
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LooseScan执行semi-join子查询的一种策略。 我们将通过示例来演示这种松散(LooseScan)策略。假设，我们正在查找拥有卫星的国家。我们可以通过以下查询获得它们(为了简单起见，我们忽略了多个国家财团拥有的卫星): 假设，在Satellite.country_code上有一个索引。如
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2019-05-20 23:00:00
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FirstMatch执行semi-join子查询的一种策略。 类似于MySQL 5.x中如何执行in、exists子查询。 让我们以搜索拥有大城市的国家为例： 假设，我们的执行计划是找到欧洲的国家，然后，对于每个找到的国家，检查它是否有大城市。常规的inner join执行将如下所示： 由于德国有两
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2019-05-20 22:30:00
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duplicate weedout是执行semi-join子查询的一种策略。 将semi-join作为一个常规的inner join。然后使用一个临时表，将重复的记录排除。 假设，你有一个查询，你在寻找一个大城市人口占总人口33%以上的国家: 如果我们以常规的inner join方式连接表city和
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2019-05-20 17:51:00
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什么是 Semi-join常规联接中，结果可能会出现重复值，而子查询可以获得无重复的结果。比如需要找出有人口大于 2000 万的城市的国家，如果用普通联接，则可能出现重复结果：select country.* from country join city on country.code=city.country_code \and population>20000000;+---------
原创
2021-01-24 16:45:43
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作者：胡呈清爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博
原创
2022-12-20 15:02:24
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缘起StoneDB 在列式存储引擎 Tianmu 的加持下，在大多数场景下相对 MySQL 都会有大幅性能提升。当然，这是需要工程师不断优化代码才能做到的，而且，性能好也需要通过基准测试才有说服力，所以我们也会针对 TPC-H 的测试语句进行测试排查，争取不断提升 StoneDB 的性能。本文主要讲解对 TPCH_Q4 的分析优化，在这个优化过程中，我们涉及到了对子查询中的 Semi-join 优
原创
2022-12-26 11:45:30
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补充说明 left outer join where is not null与left semi join的与区别：两者均可实现exists in操作，不同的是，前者允许右表的字段在select或where子句中引用，而后者不允许。 除了left outer join，Hive QL中还有rig
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2018-07-10 11:15:00
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前面说了子查询里有no/any/all不能用limit，group by，order bi-join。子查询注意事项&semi-jo
原创
2022-11-01 16:59:30
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left semi join VS left join思考： 建表 插入数据 left semi join:==>left semi +inner join 可以这样理解 left join:
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2019-06-19 00:19:00
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前面说了mysql会吧一些冗余的sql语句查询优化重写，比如多于的
原创
2022-11-01 16:59:37
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举例子：hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> select * from zz1; 111111 333333 444444 888888 hive> select * from zz0 join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111 111111 888888 888888 hive> select * from zz0 left outer join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111 111111 222222 NULL 888888 888
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2021-08-05 15:46:49
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举例子：hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> select * from zz1; 111111 333333 444444 888888 hive> select * from zz0 join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111 111111 888888 888888 hive> select * from zz0 left outer join zz1 on zz0.uid = zz1.uid; 111111 111111 222222 NULL 888888 888
原创
2021-08-05 11:56:03
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HIVE中join、semi join、outer join举例详解举例子：hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> selectz0.uid =...
原创
2023-04-21 00:38:37
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举例子：hive> select * from zz0; 111111 222222 888888 hive> select * from zz1; 111111 333333 444444 888888hive> select * from zz0 join zz1 on zz0.u
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2023-06-08 16:02:53
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hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。 1、联系 他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffl
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2019-06-14 14:12:00
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openGauss向量化执行引擎的Merge Join1 什么是semi joinSemi join语义：对于外表
原创
2022-11-05 22:36:55
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Filtering joins filter rows from x based on the presence or abse...
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2020-06-28 22:38:00
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Filtering joins filter rows from x based on the presence or absence of matches in y: semi_join() return all rows from x with a match in y. anti_join()
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2020-11-21 17:04:00
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