Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 参数打开设置:hive.optimize.ppd=true 两种生效形式 形式1: select a.id,a.value1,b.value2 from table1 a join (select b.* from table2 b whe

谓词下推就是指将各个条件先应用到对应的数据上,而不是根据写入的顺序执行,这样就可以先过滤掉部分数据,降低join等一系列操作的数据量级,提高运算速度,如下图:

本文由  网易云发布. 在之前的文章中简要介绍了Join在大数据领域中的使用背景以及常用的几种算法-broadcast hash join .shuffle hash join以及 sort merge join等,对每一种算法的核心应用场景也做了相关介绍,这里再重点说明一番:大表与小表进行join会使用broadcast hash join,一旦小表稍微大点不再适合广播分发就会选择shuffle hash join,最后,两张大表的话无疑选择sort merge join. 好了,问题来了,说

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目录:1.左表 join 后条件下推2.左表join中条件不下推3.右表join中条件下推4.右表join中条件不下推5.总结 在<SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)>中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析. 本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/YPN85WBNcnhk8xKjTPTa2g 作者:李勇 目录: 1.SparkSql 2.连接查询和连接条件 3.谓词下推 4.内连接查询中的谓词下推规则 4.1.Join后条件通过AND连接 4.2.Join后条件通过OR连接 4.3.分区表使用OR连接过滤条件 1.SparkSql SparkSql 是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 Dat

MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中,谓词就是返回boolean值即true或者false的函数,或是隐式转换为boolean的函数.SQL中的谓词主要有 LKIE.BETWEEN.IS NULL.IS NOT NULL.IN.EXISTS 谓词下推的基本思想即: 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据. 传统数据库中的谓词下推: 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减

听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法

最近了解了一点非关系型数据库,刚刚接触,觉得这是一个很好的方向,对于大数据 方面的处理,非关系型数据库能起到至关重要的地位.这里我主要是整理了一些前辈的经验,仅供参考. 关系型数据库的特点 1.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.常见 的关系型数据库有Oracle.Mysql.sql server等等. 2. 关系型数据库瓶颈  高并发读写需求  网站的用户并

关系型数据库的优缺点 优点: 可以做事务处理,从而保证了数据的一致性: 可以进行JOIN等多表查询: 由于以SQL标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处). 缺点: 大量数据的写入处理不容易: 若表数据量太大,不容易对其进行做索引或表结构更新: 字段不固定时的应用会比较困难: 对简单查询处理不够快速: 扩展成本昂贵. NoSQL数据库的优缺点 优点: 成本:NoSQL数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用Oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便

轮子?,我很任性,我要造不一样的轮子,同时支持关系型和非关系型的框架有没有 新版数据查询作了些调整,抽象了LabmdaQueryy和DBExtend,升级到版本4,非关系数据库MongoDB被支持了! 最近又好多人发各种框架,谁的好,用谁的? 个人意见,想标准和稳定,EF,NH就行了,要个性,选一款好用的轮子吧 个人开发的框架始终是高级玩具,学习的好东西,不要较真,欢迎下载此高级玩具,猛击底部GITHUB地址 历史版本3介绍 CRL快速开发框架开源完全转到Github 当前版本结构更改如下 一句

自1970年埃德加·科德提出关系模型之后,关系型数据库便开始出现,经过了40多年的演化,如今的关系型数据库种类繁多,功能强大,使用广泛.面对如此之多的关系型数据库,我们应该如何权衡找出适合自己应用场景的数据库系统呢?O.S. Tezer最近在DigitalOcean上发表了一篇博文,对比了SQLite.MySQL和PostgreSQL这三个常用的.流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),希望能对你有所帮助. O.S. Tezer分别从数据库支持的数据类型.优势.劣势.何时应该使用以及何时不应该

本文转载自: http://www.cnblogs.com/chay1227/archive/2013/03/17/2964020.html(只作转载, 不代表本站和博主同意文中观点或证实文中信息) 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来. 关系型数据库的优势: 1. 保持数据的一致性(事务处理) 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处) 3. 可以进行Join等复杂查询 其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势. 关系型

一.下载及安装MongoDB MongoDB下载官网链接:http://www.mongodb.org/downloads 具体安装步骤教程:http://www.shouce.ren/api/view/a/6191(PS:该链接中对MongoDB安装讲解比较详细,通俗易懂.安装教程链接是我从手册网上找到的,下面的总结知识点也是本人从中学习后归纳的一部分,有兴趣的同学不妨收藏一下~) 二.MongoDB可视化工具下载 个人比较习惯在图形化界面进行相关命令操作,所以在安装完MongoDB后,就顺便

汇总: 1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB与JAVA结合使用CRUD 参考:http://www.cnblogs.com/hoojo/archive/2011/06/01/2066119.html 介绍:MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 特点:高性能.易部

与关系型数据库相比,MongoDB的优点:①弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度:举例来说,在传统的关系型数据库中,一个COUNT类型的操作会锁定数据集,这样可以保证得到“当前”情况下的精确值.这在某些情况下,例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要,但对于Wordnik来说,数据是不断更新和增长的,这种“精确”的保证几乎没有任何意义,反而会产生很大的延 迟.他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度. 但某些情况下MongoDB会锁住数据库.如果此时正有数百个请求,则它们会堆积起

关系型数据库 所谓关系型数据库,,就是指采用了关系模型来组织数据的数据库. 什么是关系模型,简单说,关系模型就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织. 关系模型中常用的概念: 1.关系 可以理解为一张二维表,每个关系都有一个关系名,在数据库中被称为表名 2.元组 可以理解为二维表中的一行,在数据库中被称为记录 3.属性 可以理解为二维表中的一列,在数据库中被称为字段 4.域 属性的取值范围,在数据库中为某一列的取值限制 5.关键字 一族可以唯一标识元组的

关系型数据库ACID 一.事务 定义:所谓事务,它是一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,它是一个不可分割的工作单位. 准备工作:为了说明事务的ACID原理,我们使用银行账户及资金管理的案例(ATM)进行分析. // 创建数据库 create table account( idint primary key not null, namevarchar(40), moneydouble ); // 有两个人开户并存钱 insert into account values(1,'A',10

(一)从关系型数据库导入至HDFS 1.将下面的参数保持为 import.script import --connectjdbc:mysql://192.168.1.14:3306/test--username root--password 1234 -m1--null-string''--table user--columns "id,username,age"--target-dir/user/root/sqoop_test  -- 此目录不能存在 2. 执行sqoop --opt

1.sqoop 将关系型数据库的数据导入hive的参数说明:

一.缘由: 要做好DBA,就要更好地理解数据库设计范式.数据库范式总结概览: 为了更好地理解数据库的设计范式,这里借用一下知乎刘慰老师的解释,很通俗易懂.非常感谢!   二.具体说明: 首先要明白”范式(NF)”是什么意思.按照教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”. 很晦涩吧?实际上你可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别.就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等. 数据库范式也分