大多数情况下,程序员比较喜欢使用in来查询符合某些条件的数据,最近在查询某个角色有哪些用户的方法中,使用了in语句: ) FROM baseuser AND BaseUser.Id IN (SELECT UserId FROM spysxtUserRole WHERE RoleId = '6d989d918dfe428c95e4469f866b1299' ) 可以看到时间是0.249ms; 一位朋友看到后,建议改为Join,改后的语句: ) from baseuser A left join (

第一次测试执行下面的语句时发生如下错误:bigdata里面有100万条数据 mysql> select count(*) from (select distinct(id) from bigdata) as total; ERROR (): Query execution was interrupted 等了一会再执行一下就成功了 mysql> select count(*) from (select distinct(id) from bigdata) as total; +--------

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

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自: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?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

IN 是子查询的关键字,JOIN 是连接的关键字,项目开发中经常会使用到多表查询,而子查询与连接正是实现多表查询的重要途径.那两者是怎么运行的?IN与JOIN哪个更好?下面就来分析与比较. 现在有test1与test2两张表,都没有任何像主键,外键那样的约束,且只有一个字段.两张表是非相关的. 现在使用IN关键字实现子查询,test2作为子查询表(外部表): 查看执行计划: 使用JOIN关键字实现连接,同样test2作为外部表: 查看执行计划: 分析: 使用IN子查询实现多表查询时,从执行计划可

在实际开发中,我们往往需要比较两个或多个表数据的差别,比较那些数据相同那些数据不相同,这时我们有一下三种方法可以使用:1. IN或NOT IN,2. EXIST或NOTEXIST,3.使用连接查询(inner join,left join 或者 right join). 看下面的数据,我们准备选择出在depart_info中的pid在user_info中不存在的depart_信息. 有表1:depart_info 表2:user_info 方法一:采用NOT IN IN和NOT IN后面接的是一

当两个表需要join时,如果一个是大表,一个是小表,正常的map-reduce流程需要shuffle,这会导致大表数据在节点间网络传输,常见的优化方式是将小表读到内存中并广播到大表处理,避免shuffle+reduce: 在hive中叫mapjoin(map-side join),配置为 hive.auto.convert.join 在spark中叫BroadcastHashJoin (broadcast hash join) Spark SQL uses broadcast join (aka

[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

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

大表分表后每个表的结构相同,可以用sql的union 比如a,b表结构相同可以通过union来联接 select * from aunion allselect * from bwhere.... 其实你还可以建一张主表将你要连表查询的字段放在其中,做好索引:你还记录下用户经常查询的条件,把查出的数据缓存,以便用户经常调用.

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

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;

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

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

SQL里面通常都会用Join来连接两个表,做复杂的关联查询.比如用户表和订单表,能通过join得到某个用户购买的产品:或者某个产品被购买的人群.... Hive也支持这样的操作,而且由于Hive底层运行在hadoop上,因此有很多地方可以进行优化.比如小表到大表的连接操作.小表进行缓存.大表进行避免缓存等等... 下面就来看看hive里面的连接操作吧!其实跟SQL还是差不多的... 数据准备:创建数据-->创建表-->导入数据 首先创建两个原始数据的文件,这两个文件分别有三列,第一列是id.第

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

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的