写了好几个页面,速度都上不去,瓶颈在于SQL查询.太多的表,太多的not in,总是从一大推表和数据中筛选出一点数据.看了很多关于SQL优化的文章,都强烈要求不要太多使用not in查询,最好用表连接来取代它.如: select ID,name from Table_A where ID not in (select ID from Table_B) 这句是最经典的not in查询了.改为表连接代码如下: select Table_A.ID,Table_A.name from Table_A l…

不要太多使用not in查询,最好用表连接来取代它.如: select ID,name from Table_A where ID not in (select ID from Table_B) 这句是最经典的not in查询了.改为表连接代码如下: select Table_A.ID,Table_A.name from Table_A left join Table_B on Table_A.ID=Table_B.ID and Table_B.ID is null或者:select Table…

c#的DateTime.Now函数详解 [C#]Color颜色对照表 Sql日期时间格式转换 关于asp.net中页面事件加载的先后顺序 asp.net在ie7中使用FileUpload上传前预览图片 js控制文本框只能输入中文.英文.数字与指定特殊符号 Sql 查询当天.本周.本月记录和日期操作.判断表和字段是否存在 SQL中使用update inner join和delete inner join sql语句优化:用join取代not in 查看sql语句执行时间/测试sql语句性能 实战…

mysql_db使用军规: 1.禁止开发測试人员在IDC环境手工删除和改动数据 2.全部需求通过DB工具系统提交 3.禁止在IDC环境DB进行測试 4.IDC环境提交的sql语句一定要经过非正式环境验证.且经过"explain sql;"检验过运行计划有走索引 5.IDC环境库表创建统一用小写,库表用英文简称,力求精简 6.禁止web机器直连DB 7.每条记录要保存数据的创建和改动时间,表通常要有主键.使用innodb引擎 8.IDC环境db仅仅授权增查改,删除权限DBA评估 9.预估…

粘贴一下我在部门中的一次hive优化的分享. 简述 hive构建在hadoop基础上,利用分布式存储,通过mr引擎实现对大数据的计算.MR会频繁地读写磁盘而且MR任务的启动成本很高.对于hive优化显得尤为重要.而优化的核心就是更好地利用hadoop的分布式特性和hive的有点.本篇从IO.参数设置.案例实战来说明如何优化我们的hive.受限于个人能力,如有不足之处,还望指出,一起沟通讨论. 1.IO A.通过列裁剪,只读取需要的列[对select * 的做法应进行严格要求,甚至禁止] B. j…

JS高级 1. 访问对象属性(方法也是属性)的通用方式:obj['属性名'] 1. 属性名包含特殊字符,如"-".空格,访问:obj['content-type'] 2. 属性名不确定:var name='age'; var value=18; obj[name]=value 2. IIFE:立即执行函数,用于隐藏实现.避免污染全局命名空间.编写JS模块 (function(){ ... })() ---> 即匿名函数自调用 3. this的指向 1. 任何函数本质上都是通过某个…

目录 一. 广播变量 使用 二. 累加器 使用 使用场景 自定义累加器 在spark程序中,当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时,Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本.这些变量会被复制到每台机器上,并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序.通常跨任务的读写变量是低效的,但是,Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量:广播变量(broadcast variable)和累加器(accumulator)…

对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章(实在不清楚为什么Coding Horror也被墙)通过文氏图Venndiagrams解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来. 假设我们有两张表,TableA是左边的表,TableB是右边的表. 其各有四条记录,其中有两条记录是相同的,如下所示: 1 id nam…

对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章(实在不清楚为什么Coding Horror也被墙)通过 文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来. 假设我们有两张表. Table A 是左边的表. Table B 是右边的表. 其各有四条记录,其中有两条记录是相同的,如下所示…

对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章(实在不清楚为什么Coding Horror也被墙)通过 文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来. 假设我们有两张表. Table A 是左边的表. Table B 是右边的表. 其各有四条记录,其中有两条记录是相同的,如下所示…