网上经常盛传 大数据=sql boy，后端开发=crud boy，算法工程师=调参boy在大数据领域也工作了好几年了，确实大数据开发，很多工作就是写sql，hive sql、spark sql、flink sql等等sql一、背景：但是经常有这样一个需求，一大段sql 跑出来之后，发现不是自己想要的结果？比如：demo 1:
select id,name from (
select id,name
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2023-11-03 12:10:58
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常写的SQL可能主要以实现查询出结果为主,但如果数据量一大,就会突出SQL查询语句优化的性能独特之处.一般的数据库设计都会建索引查询,这样较全盘扫描查询的确快了不少.下面总结下SQL查询语句的几个优化效率的地方,经验有限,难免有不足.1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引2、避免在索引列上使用NOT在 where 子句中对字段进行
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2023-06-13 23:46:25
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前言 确实，关于SQL的学习资料，各类文档在网上到处都是。但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里，内容近乎千篇一律。而在当今大数据的浪潮下，SQL早就被赋予了新的责任和意义。 本篇中，笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历，对传统SQL语法进行一次回顾性学习。同时，思
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2023-10-11 19:04:39
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开发一款支持标准数据库 SQL 的大数据仓库引擎，希望让那些在 Oracle 上运行良好的 SQL 可以直接运行在Hadoop 上，而不需要重写成 Hive QL。Hive 的主要处理过程，大体上分成三步：1. 将输入的 Hive QL 经过语法解析器转换成 Hive 抽象语法树（Hive AST）。2. 将 Hive AST 经过语义分析器转换成 MapReduce 执行计划。3. 将生成的 M
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2023-06-20 13:56:02
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文章目录概念法则语法对表进行修改SELECT基础聚合查询普通聚合分组查询ORDER BYINSERT INTODELETEUPDATE事务视图子查询标量子查询关联子查询函数算数函数字符串函数日期函数谓词CASE集合运算表的加减法联结内联结窗口函数RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER使用聚合函数作为窗口函数grouping运算符ROLLUPCUBEGROUPING SETS 概念1
06、SQL Server大数据群集进阶--理解大数据构架 之前创建了一个SQL BigData群集，也进行了HDFS连接查询的操作，一切看起来都挺简单的，也能运行起来。但是也没发现有什么特别之处，与普通的SQL实例相比也好像没有区别。因此我们要更加深入的学习和剖析大数据群集。大数据构架目标是实现大数据的导入、存储、管理、查询、分析、预测。数据导入首先需要完成数据的导入工作。在任何大型数
【数据蒋堂】第 45 期：大数据计算语法的 SQL 化 回归 SQL 是当前大数据计算语法的一个发展倾向。在 Hadoop 体系中，现在已经很少有人会自己从头来写 MapReduce 代码了，PIG Latin 也处于被淘汰的边缘，而 HIve 却始终坚挺；即使是 Spark 上，也在更多地使用 Spark SQL，而 Scala 反而少很多。其它一些新的大数据计算体系一般也将 SQL
专题：大数据单机学习环境搭建和使用1.模型优化(内练固本)——预处理思想1.1复杂SQL拆分1.2数据合并、可行性和可用性评估2.技术优化(外练强身)2.1表设计优化——好的开端是成功的一半2.2查询任务优化——锦上添花 大数据单机学习环境搭建(7)SQL的DQL查询优化1.模型优化(内练固本)——预处理思想 注：所谓预处理就是提前准备好，形同饭店的备菜环节，应该先把要用到的菜洗、切等预处理好，
对于百万千万量级别的数据进行查询，如果查询方式不合理的话，会严重影响系统的运行性能及服
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2022-12-09 14:58:09
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二、改善SQL语句 很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如： select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000 和执行: select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan
SQL 大数据查询如何进行优化？ 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：引。 select id from t where num is null可以在n
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2023-08-02 21:56:28
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处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询
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2023-08-12 21:33:12
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大数据技术之Spark SQL一：Spark SQL的概述定义：Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程对象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。特点：易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接DtaFrame的定义：与RDD类似，DataFrame也是一个分布式的数据容器。然而Dataframe更像是一个数据库
导读本文主要包括两部分内容，第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。Part1 用户画像评测回顾与总结1、为什么做用户画像评测？将时钟拨回到2018年初，大家迫切想打破以往资讯推荐无章可循的局面，而今日的推荐算法也似乎演成了神话，用户意图这个词在WiFi管家团队被一再提及，继而AI推荐
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select i
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2023-07-29 18:25:19
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如何使用 SQL 对数据进行分析？ 文章目录如何使用 SQL 对数据进行分析？前言使用 SQL 进行数据分析的几种方式案例：挖掘购物数据中的频繁项集与关联规则使用 MADlib+PostgreSQL 完成购物数据的关联分析开发环境服务器环境使用 Docker 安装 MADlib+PostgreSQL使用 SQL 完成关联规则的调用分析使用 SQL+Python 完成购物数据的关联分析开发环境服务器
对SQL Server数据表进行分区的过程分为三个步骤：
1)建立分区函数
2)建立分区方案
3)对表格进行分区
第一个步骤：建立分区函数
分区函数定义[u]how[/u]，即你想要SQL Server如何对数据进行分区。这里就不以某一个表格作为例子，而是总体概括分割数据的技术。
分区是通过指定每个
大家好，我是老兵。本期继续为大家介绍大数据面试中常见的SQL真题，本期SQL系列难度为中等，可与第一期面试SQL文章对照观看。原创好文！大数据笔试之SQL必看篇（初试牛刀）文章旨在帮助大家抱团取暖，希望对小伙伴笔试会有所帮助。1 统计出每个用户的月累积访问次数题目介绍页面用户行为日志中记录用户id、访问时间、访问次数字段，统计日志中每个用户的累积访问次数，数据示意如下:原始数据uidvisitDa
作者 | Alan Beaulieu译者 | Liangchu校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共12309字，预计阅读时间90分钟。第三章 查询入门1. 查询机制2. 查询语句3. select子句 3.1 列别名 3.2 去除冗余4.
大数据编程实验三：SparkSQL编程 文章目录大数据编程实验三：SparkSQL编程一、前言二、实验目的与要求三、实验内容四、实验步骤1、Spark SQL基本操作2、编程实现将RDD转换为DataFrame3、编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据五、最后我想说 一、前言二、实验目的与要求通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法熟悉RDD到DataFrame的转化方法熟悉利用S
