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): select * from Country where Country.code in (select country_code from Satellite); 假设,在Satellite.country_code上有一个索引.如果我们使用该索引,我们将按卫星所属国…

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: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 1*1000*1000) and Country.continent='Europe'; 假设,我们的执行计划是找到欧洲的国家,然后,对于每个…

半连接是MySQL 5.6.5引入的,多在子查询exists中使用,对外部row source的每个键值,查找到内部row source匹配的第一个键值后就返回,如果找到就不用再查找内部row source其他的键值了. 测试环境 mysql> desc class; +------------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------…

问题背景 在开发项目过程中,客户要求使用gbase8s数据库(基于informix),简单的分页页面响应很慢.排查发现分页sql是先查询出数据在外面套一层后再取多少条,如果去掉嵌套的一层,直接获取则很快.日常使用中postgresql并没有这样的操作也很快,这是为什么呢? 说明 在数据库实现早期,查询优化器对子查询一般采用嵌套执行的方式,即父查询中的每一行,都要执行一次子查询,这样子查询会执行很多次,效率非常低. 本篇主要讲postgresql针对子查询的优化. 项目中使用子查询的地方非常多,如…

参考书籍<mysql是怎样运行的> 非常推荐这本书,通俗易懂,但是没有讲mysql主从等内容 书中还讲解了本文没有提到的子查询优化内容, 本文只总结了常见的子查询是如何优化的 系列文章目录和关于我 一丶单表访问方法 mysql执行查询语句的方法叫做访问方法,同一语句使用不同的访问方法执行,查询结果都是一样的,但是不同的查询方法效率差距很大,mysql优化器会选择成本最低的访问方法,理解访问方法对我们理解索引有益处 1.const 查询可以通过主键或者唯一索引与常数进行等值比较来定位一条记录,这…

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对…

标量子查询优化 当使用另外一个SELECT 语句来产生结果中的一列的值的时候,这个查询必须只能返回一行一列的值.这种类型的子查询被称为标量子查询 在某些情况下可以进行优化以减少标量子查询的重复执行,但更糟糕的场景是每一行都需要标量子查询的执行. explain plan for SELECT B.EMP_NO, B.CUST_NO, B.CUST_NAME, A.CARD_NO, A.TRANS_AMT, A.TRANS_ATTR, /*(0 ?? 1 鲁盲 2 鲁盲?禄?4 ??)*/ A.T…

子查询优化 上拉子连接 上拉子连接主要是把ANY和EXIST子句转换为半连接 void pull_up_sublinks(PlannerInfo *root) { Node *jtnode; //子连接上拉生成的结果 Relids relids; /* Begin recursion through the jointree ,jointree代表From和join子句*/ jtnode = pull_up_sublinks_jointree_recurse(root, (Node *) roo…

1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Semi Join,也叫半连接,是从分布式数据库中借鉴过来的方法.它的产生动机是:对于reduce side join,跨机器的数据传输量非常大,这成了join操作的一个瓶颈,如果能够在map端…

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别: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right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join…

目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现. 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid. in查询 如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下: select login.uid from login left outer join regusers on login.uid=regusers.uid…

Unnesting Arbitrary Queries - T Neumann, A KemperThe Complete Story of Joins (in HyPer) - Thomas Neumann, Viktor Leis, Alfons Kemper Unnesting Arbitrary Queries 如其名,这篇paper讲的就是如何unnesting 看个简单的例子,这里称相关子查询为,dependent join 经过unnesting后得到下面的SQL 可以看到,unn…

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(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se…

转自 http://www.cnblogs.com/xd502djj/archive/2013/01/18/2866662.html 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 88888…

Skew Join 真实数据中数据倾斜是一定的, hadoop 中默认是使用 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 1000000000 也就是每个节点的reduce 默认是处理1G大小的数据,如果你的join 操作也产生了数据倾斜,那么你可以在hive 中设定 set hive.optimize.skewjoin = true;  set hive.skewjoin.key = skew_key_threshold (default = 100000)…

先说结论,再举例子.   hive中,left join与left outer join等价.   left semi join与left outer join的区别:left semi join相当于in,即会过滤掉左表中join不到右表的行,右表中有多行能join到时显示一行,并且只输出左表的字段.不输出右表的字段:left outer join不会过滤掉左表中的行,右表中有多行能join到时显示多行,并且能够同时输出左表和右表中的字段.   以下为不同语句的效果比对,环境:Hive 1.1…

Map Join 实现方式一 ● 使用场景:一个大表(整张表内存放不下,但表中的key内存放得下),一个超大表 ● 实现方式:分布式缓存 ● 用法: SemiJoin就是所谓的半连接,其实仔细一看就是reduce join的一个变种,就是在map端过滤掉一些数据,在网络中只传输参与连接的数据不参与连接的数据不必在网络中进行传输,从而减少了shuffle的网络传输量,使整体效率得到提高,其他思想和reduce join是一模一样的.说得更加接地气一点就是将小表中参与join的key单独抽出来通过D…

left semi join VS left join思考: 建表 CREATE TABLE `kv1`( `k1` string, `v1` string) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'field.delim'='\t', 'line.delim'='\n', 'serialization.format'='\t') STORED AS…

LEFT SEMI JOIN:左半开连接会返回左边表的记录,前提是其记录对于右边表满足ON语句中的判定条件.对于常见的内连接(INNER JOIN),这是一个特殊的,优化了的情况.大多数的SQL方言会通过in.......exists结构来处理这种情况. 准备表: create table dcx1107(id bigint);insert into dcx1107 values(-1);insert into dcx1107 values(1); create table dcx_2(id b…

MySQL实验 子查询优化双参数limit 没想到双参数limit还有优化的余地,为了亲眼见到,今天来亲自实验一下.   实验准备 使用MySQL官方的大数据库employees进行实验,导入该示例库见此 准备使用其中的employees表,先查看一下表结构和表内的记录数量 mysql> desc employees; +------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key…

Join的使用 目的:当子线程运行结束后,父线程才能再继续运行 /** * @ClassName ThreadJoinExample * @projectName: object1 * @author: Zhangmingda * @description: XXX * date: 2021/4/24. */ public class ThreadJoinExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedExce…

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: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 7*1000*1000) and Country.c…

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: select * from Country where Country.code IN (select City.Country from City where City.Population > 0.33 * Country.Population and…

一次在家查看数据的时候,列表展示特别慢,就查看了一下,把sql语句拿出来运行居然要4,5秒,当时就感觉有问题,语句用的join链接2个表,感觉没啥错误,为啥会这么慢,然后改用了子查询链接,发现快了许多.按理说表连接比子查询应该效率更高呀 而且网上都是这么说的,这就感觉很奇怪了. 后来才发现我写的join,不是left join…

摘要:相信大家都使用过子查询,因为使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,比较灵活,我也喜欢用,可最近因为一条包含子查询的select count(*)语句导致点开管理系统的一个功能模块列表时,耗时44几秒,到了不可容忍的地步,定位发现是因为未加索引和用了子查询导致,不加索引导致查询慢好理解,但子查询也会引起查询效率过低吗?没错,所以本文就以这次案例来重新认识下MySQL子查询. 特别说明:本文介绍的是在MySQL5.5.6版本下子查询的案例,5.5.29版本的我也…

今天用到要查询七天内都没有装机的门店信息,首先想到了用not in,先把装机的userid查出来,然后再id not in,但是这样就必须使用子查询,数据量少还可以,数据量大了的话,肯定效率特别低,因为MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表.然后外层查询语句再临时表中查询记录.查询完毕后,MySQL需要撤销这些临时表.因此,子查询的速度会受到一定的影响.如果查询的数据量比较大,这种影响就会随之增大. 首先使用: select * from v9_wba_account where…

优化:子查询改写成关联查询 线上遇到问题,查询较慢,如为对应SQL的查询执行计划: localhost.\G . row *************************** id: select_type: PRIMARY table: bar_user_6 type: ref possible_keys: bid key: bid key_len: ref: const rows: filtered: 100.00 Extra: Using where; Using index . row…

在很多业务场景中,会使用NOT EXISTS语句来确保返回数据不存在于特定集合,部分场景下NOT EXISTS语句性能较差,网上甚至存在谣言"NOT EXISTS无法走索引". 首先需要明确的是:索引不是万能的,使用索引的执行计划并不一定就是最好的执行计划. 以某监控平台为例,使用NOT EXISTS的SQL为: SELECT count(1)FROM t_monitor mWHERE NOT exists(    SELECT 1    FROM t_alarm_realtime A…

今天想的利用explain与progiling分析下语句然后进行优化.本文重点是如何通过explain与profiling分析SQL执行过程与性能.进而明白索引的重要性. 表的关系如下所示: 原始的查询SQL:(根据用户的ID查看用户的权限) SELECT * FROM permission WHERE permissionid IN(SELECT permissionid FROM rolepermission WHERE roleid IN(SELECT roleid FROM user_r…

开发人员给了一个sql ,结构如下delete from B where ID in (select NID from H where guid='xxx'); 内部sql满足条件的结果集只有一条,但是整个删除操作执行了将近1分钟,如果是将结果集放在括号里或者将in改为= ,执行的速度可以实现毫秒级别 但是如果内部查询结果集多于一行,采用第一种方案的话需要更改程序,后来又试了一种更改为join,速度也是极快. 测试表,t1.id上有索引,t2.id无索引 mysql> select * from…