前言 确实,关于SQL的学习资料,各类文档在网上到处都是.但它们绝大多数的出发点都局限在旧有关系数据库里,内容近乎千篇一律.而在当今大数据的浪潮下,SQL早就被赋予了新的责任和意义. 本篇中,笔者将结合过去在A公司和T公司大数据部门的学习工作经历,对传统SQL语法进行一次回顾性学习.同时,思考这门语言在大数据时代的重要意义. 大数据技术中SQL的作用 SQL的全称为Structured Query Language,也即结构化查询语言.关系数据库中,SQL是用户使用数据库的基本手段,它能用于创建

本套SQL题的答案是由许多小伙伴共同贡献的,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法.本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦! 注:以下参考答案都经过简单数据场景进行测试通过,但并未测试其他复杂情况.本文档的SQL主要使用Hive SQL. 一.行列转换 描述:表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩. 表名:t1 表结构: a -- 年份 b -- 部门 c -- 绩效得分 表内容: a b c 2014 B 9 2015 A 8 20

摘要:开发一款能支持标准数据库SQL的大数据仓库引擎,让那些在Oracle上运行良好的SQL可以直接运行在Hadoop上,而不需要重写成Hive QL. 本文分享自华为云社区<​​​​​​​​​​​​​​从零开发大数据SQL引擎>,作者:JavaEdge . 学习大数据技术的核心原理,掌握一些高效的思考和思维方式,构建自己的技术知识体系.明白了原理,有时甚至不需要学习,顺着原理就可以推导出各种实现细节. 各种知识表象看杂乱无章,若只是学习繁杂知识点,固然自己的知识面是有限的,并且遇到问题的应变

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用

不可否认的是 SQL 是一个伟大的发明,它让增删改查的操作更加地便捷化,而且 SQL 的学习成本相对其他编程语言来说较低,被逼到会写 SQL 的运营和产品我都见过不少... 大数据行业跟 SQL 更是有不解之缘,可谓"万物皆可 SQL 化",从Hive/SparkSQL等最原始的最普及的 SQL 查询引擎,到 Impala/Presto/ClickHouse/Kylin/Phoenix 等等 OLAP 引擎,再到流式的 Structured Streaming/Flink SQL/Ka

前提: 需要nuget   PredicateLib   0.0.5: SqlServer  2008R2 (建议安装 64 位): .net 4.5 或以上: 当前电脑配置: I7 4核  3.6GHZ,8G 内存 (办公电脑 ,win10 64位) 描述: 在实际项目中我们会遇到多个表关联查询数据,并进行分页操作:当数据量很大的时候如(500万或以上)的时候,分页很吃力,特别还需要一些模糊查询,排序的时候会导致很慢: 本文章主要解决分页及多个数据表关系查询速度慢的问题: 解决办法及优化过程:

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, 如: select id from t where num is null    可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放

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

凯哥java                             微信号                             kaigejava 功能介绍                             java学习资料.学习笔记.开发编程 本文主要内容: 1:查询语句where 子句使用时候优化或者需要注意的 2:like语句使用时候需要注意 3:in语句代替语句 4:索引使用或是创建需要注意 假设用户表有一百万用户量.也就是1000000.num是主键 1:对查询进行优化,应

<?php $file_name = "d:test.sql"; $dbhost = "localhost"; $dbuser = "root"; $dbpass = "; $dbname = "test"; set_time_limit(); $fp = @fopen($file_name,"r") or die("sql文件打不开");//打开文件 $pdo = &q

Hive:把sql解析后用MapReduce跑 SparkSQL:把sql解析后用Spark跑,比hive快点 Phoenix:一个绕过了MapReduce运行在HBase上的SQL框架 Drill/Impala/Presto 交互式查询,都是类似google Dremel的东西,区别这里就不说了 Druid/Kylin olap预计算系统

摘要:有没有更简单的办法,可以直接将SQL运行在大数据平台? 本文分享自华为云社区<Hive执行原理>,作者: JavaEdge . MapReduce简化了大数据编程的难度,使得大数据计算不再是高不可攀的技术圣殿,普通工程师也能使用MapReduce开发大数据程序.但是对于经常需要进行大数据计算的人,比如从事研究商业智能(BI)的数据分析师来说,他们通常使用SQL进行大数据分析和统计,MapReduce编程还是有一定的门槛.而且如果每次统计和分析都开发相应的MapReduce程序,成本也确实

众所周知,Apache Flink(以下简称 Flink)最早诞生于欧洲,2014 年由其创始团队捐赠给 Apache 基金会.如同其他诞生之初的项目,它新鲜,它开源,它适应了快速转的世界中更重视的速度与灵活性. 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,Flink 的诞生为企业用户获得更为快速.准确的计算能力提供了前所未有的空间与潜力.作为公认的新一代大数据计算引擎,Flink 究竟以何魅力成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设流计算平台的首选