Mysql 系列文章主页 =============== 本文将以真实例子来讲解小表驱动大表(In,Exists区别) 1 准备数据 1.1 创建表.函数.存储过程 参照  这篇(调用函数和存储过程批量插入数据)  文章中的第 1-7 步,注意,不要执行第8步 1.2 插入数据 现在来执行第8步. 1.2.1 向 Department 表中插入 100 条记录 CALL insert_dept(, ) 1.2.2 向 Employee 表中插入 100000 条记录 CALL insert_em…

1. 优化原则:小表驱动大表,即小数据集驱动大数据集. select * from A where id in (select id from B) 等价于: for select id from B for select * from A where A.id = B.id 当B表的数据集必须小于A的数据集时,用in优于exists. select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id) 等价于: for select…

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百…

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次数据库连接,从而浪费资源,增加消耗.这就是为什么要小表驱动大表. 2.数据准备 根据MySQL高级知识(十)—…

在了解之前要先了解对应语法 in 与 exist. IN: select * from A where A.id in (select B.id from B) in后的括号的表达式结果要求之输出一列字段.与之前的搜索字段匹配,匹配到相同则返回对应行. mysql的执行顺序是先执行子查询,然后执行主查询,用子查询的结果按条匹配主查询. EXIST: select * from A where exists(select * from B where B.id= A.id) exist后的括号里则…

一.为什么要用小表驱动大表 1.驱动表的定义 当进行多表连接查询时, [驱动表] 的定义为: 1)指定了联接条件时,满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 2)未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表](Important!) 忠告:如果你搞不清楚该让谁做驱动表.谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断 既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo…

小表驱动大表 1.概念 驱动表的概念是指多表关联查询时,第一个被处理的表,使用此表的记录去关联其他表.驱动表的确定很关键,会直接影响多表连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能. 2.原则 驱动表的选择遵循一个原则: 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表.改变驱动表就意味着改变连接顺序,只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择.外连接的顺序改变就很可能影响结果. 预估结果集的原则: 如果where里没有相应表的筛选条件,无论on里是否有相关条件…

给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似…

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一…

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;…