Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具.使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql,和传统关系型数据库有区别, 所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维. 基本原则: 1:尽量尽早地过滤数据,减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区,同时只选择需要使用到的字段 select ... from A join B on A.key = B.key where A.userid>10 and B.userid<10 and A.…

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou…

1. 使用 Tez set hive.execution.engine=tez; 2. 使用 ORCFILE.当有多个表 join 时,使用 ORCFile 进行存储,会显著地提高速度. CREATE TABLE A_ORC ( customerID int, name string, age int, address string ) STORED AS ORC tblproperties ("orc.compress" = "SNAPPY"); 3. 使用 VE…

前言 查询处理及优化是关系数据库得以流行的根本原因,也是关系数据库系统最核心的技术之一.SQLite的查询处理模块很精致,而且很容易移植到不支持SQL的存储引擎(Berkeley DB最新的版本已经将其完整的移植过来). 查询处理一般来说,包括词法分析.语法分析.语义分析.生成执行计划以及执行计划几个部分.SQLite的词法分析器是手工写的(比较简单),语法分析器由Lemon生成,语义分析主要是进行语义方面的一些检查,比如table是否存在等.而执行计划的生成及执行是最核心的两部分,也是相对比较…

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer…

mysql in 子查询 效率慢 优化(转) 现在的CMS系统.博客系统.BBS等都喜欢使用标签tag作交叉链接,因此我也尝鲜用了下.但用了后发现我想查询某个tag的文章列表时速度很慢,达到5秒之久!百思不解(后来终于解决),我的表结构是下面这样的,文章只有690篇. 文章表article(id,title,content)标签表tag(tid,tag_name)标签文章中间表article_tag(id,tag_id,article_id)其中有个标签的tid是135,我帮查询标签tid是13…

总结一下常见查询语句的优化方式 1        COUNT 1.       COUNT的作用 ·        COUNT(table.filed)统计的该字段非空值的记录行数 ·        COUNT(*)或者是COUNT(not nullable field) 统计的是全表的行数 如果要是统计全表记录数,COUNT(*)效率会比COUNT(not nullable field)要高一点 2.       MYISAM的COUNT 一般执行COUNT操作时需要扫描大量的记录,但是在My…

好久不写,一方面是工作原因,有些东西没发直接发,另外的也是习惯给丢了,内因所致.今天是个好日子,走起! btw,实际上这种格式化输出应该不只限于某一种需求,差不多是通用的. 需求: --基本的:当前Hive查询结果存在数据与表头无法对齐的情况,不便于监控人员直接查看,或者导出到excel中,需要提供一个脚本,将查询结果处理下,便于后续的查看或者操作. --额外的:A.每次查询出来的结果字段数.字段长度不固定:B.每个数据文件中可能包含不只一套查询结果,即存在多个schema. 想法: 对于基本需…

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…

一.数据库的优化 1.优化索引.SQL 语句.分析慢查询: 2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库: 3.使用缓存,把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中,能节约磁盘IO: 4.优化硬件:采用SSD,使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等: 5.采用MySQL 内部自带的表分区技术,把数据分层不同的文件,能够提高磁盘的读取效率: 6.垂直分表:把一些不经常读的数据放在一张表里,节约磁盘I/O: 7.主从分离读写:采用主从复制把数据库的读操作和写入操作…