不可否认的是 SQL 是一个伟大的发明,它让增删改查的操作更加地便捷化,而且 SQL 的学习成本相对其他编程语言来说较低,被逼到会写 SQL 的运营和产品我都见过不少... 大数据行业跟 SQL 更是有不解之缘,可谓"万物皆可 SQL 化",从Hive/SparkSQL等最原始的最普及的 SQL 查询引擎,到 Impala/Presto/ClickHouse/Kylin/Phoenix 等等 OLAP 引擎,再到流式的 Structured Streaming/Flink SQL/Ka…

本套SQL题的答案是由许多小伙伴共同贡献的,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法.本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦! 注:以下参考答案都经过简单数据场景进行测试通过,但并未测试其他复杂情况.本文档的SQL主要使用Hive SQL. 一.行列转换 描述:表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩. 表名:t1 表结构: a -- 年份 b -- 部门 c -- 绩效得分 表内容: a b c 2014 B 9 2015 A 8 20…

摘要:开发一款能支持标准数据库SQL的大数据仓库引擎,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. 本文分享自华为云社区<​​​​​​​​​​​​​​从零开发大数据SQL引擎>,作者:JavaEdge . 学习大数据技术的核心原理,掌握一些高效的思考和思维方式,构建自己的技术知识体系.明白了原理,有时甚至不需要学习,顺着原理就可以推导出各种实现细节. 各种知识表象看杂乱无章,若只是学习繁杂知识点,固然自己的知识面是有限的,并且遇到问题的应变…

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 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…

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:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

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