在EF中表连接常用的有Join()和Include(),两者都可以实现两张表的连接,但又有所不同. 例如有个唱片表Album(AlbumId,Name,CreateDate,GenreId),表中含外键GenreId连接流派表Genre(GenreId,Name).每个唱片归属唯一一个流派,一个流派可以对应多个唱片. 1.Join(),两表不必含有外键关系,需要代码手动指定连接外键相等(具有可拓展性,除了值相等,还能指定是>,<以及其他对两表的相应键的关系),以及结果字段. 重载方式(是扩展方

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

1. 概述 2. 主流程 3. ShareJoin 3.1 JoinParser 3.2 ShareJoin.processSQL(...) 3.3 BatchSQLJob 3.4 ShareDBJoinHandler 3.5 ShareRowOutPutDataHandler 4. 彩蛋 1. 概述 MyCAT 支持跨库表 Join,目前版本仅支持跨库两表 Join.虽然如此,已经能够满足我们大部分的业务场景.况且,Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的. 本文主要分享: 整体流程.

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[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

出自:http://hedengcheng.com/?p=209 两表join的multi update语句,执行结果与预计不一致的分析过程 — multi update结论在实际应用中,不要轻易使用multi update更新,根据join的不同顺序,更新的结果也会发生变化,multi update不是一个有稳定输出的语句,并且输出结果很难理解,最好不用! 整个测试的准备与multi update的处理流程分析,请见下 — T1表DROP TABLE IF EXISTS `t1`; CREAT

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

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;

阿里开发手册的描述,禁止多表join: 手册上写着[强制],相信很多同学项目里面的代码都不满足这个要求. 但是关键问题是:不用join,这SQL究竟要怎么写?! 分解关联查询 即对每个要关联的表进行单表查询,然后将结果在应用程序中进行关联.下面的这个查询: SELECT * FROM tag JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id JOIN post ON tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag = 'mysql';

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

http://stackoverflow.com/questions/10953143/join-performance-oracle-vs-mysql 翻译自上面的链接. Given a query reduced to the form: select b.field1 from table_a a innerjoin table_b b on b.field1 = a.field1 leftjoin table_c c on c.field1 = a.field1 leftjoin tab

背景 话说有这么一家子,老公养了一条狗,老婆养了一只猫. 数据库的设计 人表 宠物表 通过表可以知道,宠物通过Owner指向主人的Id. 问题来了,我要和故事开头一样,老公-狗,老婆-猫,对应起来,怎么查询呢? 有同学说这还不简单?两个遍历一下不就行了. 首先 取出 List<宠物>集合,再根据宠物的主人Id去查找对应的主人信息就好了. 如果这样设计,那么将会执行3次查询: l  查出所有的宠物. l  查出阿猫的主人. l  查出阿狗的主人. 数据量不大还好,数据量要是大一点这是非常影响速度

在EF中表连接常用的有Join()和Include(),两者都可以实现两张表的连接,但又有所不同. 例如有个唱片表Album(AlbumId,Name,CreateDate,GenreId),表中含外键GenreId连接流派表Genre(GenreId,Name).每个唱片归属唯一一个流派,一个流派可以对应多个唱片. 1.Join(),两表不必含有外键关系,需要代码手动指定连接外键相等(具有可拓展性,除了值相等,还能指定是>,<以及其他对两表的相应键的关系),以及结果字段. 重载方式(是扩展方

在EF中表连接常用的有Join()和Include(),两者都可以实现两张表的连接,但又有所不同. 例如有个唱片表Album(AlbumId,Name,CreateDate,GenreId),表中含外键GenreId连接流派表Genre(GenreId,Name).每个唱片归属唯一一个流派,一个流派可以对应多个唱片. 1.Join(),两表不必含有外键关系,需要代码手动指定连接外键相等(具有可拓展性,除了值相等,还能指定是>,<以及其他对两表的相应键的关系),以及结果字段. 重载方式(是扩展方

我们来看看下面的代码,这个代码是一个INNER JOIN的EF Core查询,其中用SubCategory表INNER JOIN了SubCategoryLanguage表,但是我们需要在SubCategoryLanguage表上只查询出其DataStatus等于1的行,所以需要用到子查询: ) .Join(dbContext.SubCategoryLanguage.Where(e => e.DataStatus == ), sc => sc.SubCategoryCode, sl =>

面对多表的查询,一般都是多表连接后下面再写条件,但是有一种写法可以提升一下EF生成的语句的效率 首先先去查询每一个表,把每一个表对应的条件附加上去,注意:过滤数据最多的条件放在首先位置 var lt = from l in l select l; if (query.CreateDateStart!=null) { l = l .Where(t=> t.CreateDate>= query.CreateDateStart); } if (query.CreateDateEnd != null)