目录 使用场景 核心思路 代码演示 正常join 正常left join 广播:join 广播:left join 不适用场景 使用场景 大表join小表 只能广播小表 普通的join是会走shuffle过程的,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.但是如果一个RDD是比较小的,则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果,也就是map join,此时就不会发生shu

SQL语句: SELECT /*+parallel(t1 16)*/ T1.DATA_DATE, T1.ACCT_NO, T1.ACCT_ORD, T1.ACCT_NO_PK, T1.ACCT_BAL, T1.D_CMP_BAL, T1.M_CMP_BAL, T1.Y_CMP_BAL, T1.FLAG, T1.ACCT_FLAG, T1.TERM, T1.TERM_FLAG, T1.CUR_CODE, NVL(T5.CUR_NAME, T1.CUR_NAME) AS CUR_NAME, T1.S

[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

一个表50MB 一个表10GB 50M表做驱动表,放在PGA里 这时候慢在对对 10g 的全表扫描 对10个G扫描块 需要开并行 我有这样一个算法 一个进程 读 50mb 8进程 来 扫描 10gb 一个 进程扫描 1.25gb 50MB 都分发到 8个进程 超大表和小表之间做HASH JOIN,一般会启用用并行,ORACLE在并行HASH JOIN的时候会用到很多技术,比如 HASH HASH, 或者BROADCAST 对于超大表和小表做HASH JOIN,一定要让小表进行广播(Broadca

引用地址:https://blog.csdn.net/qq_30349961/article/details/82662550 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?

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

前几天,一个用户找到我,说查一个小表的时候非常慢,我问有多慢,他说最快也得半个小时才能出结果,有时干脆不出结果,我说小表多大,他说就几十兆,有点疑惑,让他帮忙获取了相关信息,一看就明白了,原来所谓的小表是“假”的,下面是分析时参照的信息及分析的步骤. SQL语句:select * from t_rec where rec_date>trunc(sysdate-1); SQL计划:-----------------------------------------------------------

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

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)—

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

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)

//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

原来自己也是一直认为oralce会选择小表作为驱动表,以前一直也没注意,今天看了落落大神的实验,才发现,oralce查询时不一定选择小表作为驱动表. 如果对大表增加了约束,大表也会作为驱动表. 实验见落落大神博客 http://blog.csdn.net/robinson1988/article/details/5394365

需求: 小表数据量20w条左右,大表数据量在4kw条左右,需要根据大表筛选出150w条左右的数据并关联更新小表中5k左右的数据. 性能问题: 对筛选条件中涉及的字段加index后,如下常规的update语句仍耗时半小时左右. UPDATE WMOCDCREPORT.DM_WM_TRADINGALL A SET ( A.RELATIONSHIPNO, A.PACKAGE ) = (SELECT B.RELATIONSHIPNO, CASE ' ' ' ') THEN 'BC' ') THEN 'P

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;

一.switch...case...的格式 switch(表达式) { case 常量表达式1: 语句; break; case 常量表达式2: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; default: 语句; break; } switch要求: 1.case后面必须是常量表达式 2.case后常量表达式的值不能一样 3.switch后面表达式必须为整数,不能为浮点数 4.case后的语句可以有多个且不用花括号括起来

大小表区分按照数据量的大小区分: 通常对于小表,Oracle建议通过全表扫描进行数据访问,对于大表则应该通过索引以加快数据查询,当然如果查询要求返回表中大部分或者全部数据,那么全表扫描可能仍然是最好的选择.从V$SYSSTAT视图中,我们可以查询得到关于全表扫描的系统统计信息: SQL> col name for a30 SQL> select name,value from v$sysstat2 where name in ('table scans (short tables)','tab

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

概述 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁,表示对当前操作的整张表加锁,它实现简单,资源消耗较少,被大部分MySQL引擎支持.最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定.表级锁定分为表共享读锁(共享锁)与表独占写锁(排他锁). 特点:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发出锁冲突的概率最高,并发度最低. MySQL 中表级锁有两种:一种是表锁,另一种是元数据锁(meta data lock, MDL). 表锁 表锁的语法是 lock tables...read/write.与