转自:https://premier9527.iteye.com/blog/1659689 建表语句: create table EMPLOYEE(EID NUMBER,DEPTID NUMBER,ENAME VARCHAR2(200)) create table DEPT(DEPTID NUMBER,DEPTNAME VARCHAR2(200)) oracle中的连接可分为,内连接(inner join).外连接(outer join).全连接(full join),不光是Oracle,其他很

从数据表中随机抽取n条数据有哪几种方法(join实现可以先查数据然后再拼接) 一.总结 一句话总结:最好的是这个:"SELECT * FROM table WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM table)-(SELECT MIN(id) FROM table)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM table)  LIMIT n"; 1.thinkphp里面没有封装mysql中的Rand()方法,如何在thinkphp实

看sql ) ) group by a.id; 这里面用了多个子查询,与join关联. 其中 不仅有关联条件,还对sh_mall_goods表进行了筛选,只选出mall_id为9的数据,进行关联. 这很有意思. 下面是查询结果,有筛选与没筛选的区别.

最近遇到一个非常奇特的问题,在一个 ASP.NET Core 项目中从 SQL Server 2008 R2 中查询获取 100 条记录竟然耗时 10 多秒,如果是查询本身慢,那到不是什么奇特的问题. 说它非常奇特是因为耗时主要发生在 SqlDataReader 读取数据时 2019-04-04 21:31:58.546 [Information] Executed DbCommand ("2,656"ms) ... 2019-04-04 21:32:10.690 [Debug] A

最近做了一个数据模块的统计,统计企业收款.发票相关的数据,开始统计是比较简单,后面再拆分账套统计就有点小复杂,本文做一个简单的记录. 需求 企业表 企业表t_company有如下字段:标识id.企业名称name: id name 1 腾讯 2 百度 收款表 企业对应有收款表t_collection有如下字段:标识id.账套account.企业idcompany_id.收款金额amount: id account company_id amount 1 1 1 30 2 2 1 20 3 1 2

使用  group by 'id'' 如:SELECT e.* FROM excel e INNER JOIN task t ON t.eid=e.id where e.id>0  and t.shop_name='2' GROUP BY e.id";

[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

二次排序 在Hadoop中,默认情况下是按照key进行排序,如果要按照value进行排序怎么办?即:对于同一个key,reduce函数接收到的value list是按照value排序的.这种应用需求在join操作中很常见,比如,希望相同的key中,小表对应的value排在前面.有两种方法进行二次排序,分别为:buffer and in memory sort和 value-to-key conversion.对于buffer and in memory sort,主要思想是:在reduce()函

本文来自 网易云社区 . Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性,大多数场景都需要进行复杂的Join操作,本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景. Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where.排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等.其中Join操作是最复杂.代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作.因此很有必要对其进行深入研究. 另外,从业

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

前段时间遇到一个存储过程,参数之一是一个字符串,在存储过程中,把字符串拆分成一个临时表之后存为一个key值的临时表,作为其中一个查询条件, 逻辑实现上有两种处理方式 insert into #t select key from split_function('传递进来的字符串',',') 第一种是与物理表做inner join,类似如下 select * from tableA a inner join tableB b on a.id = b.id inner join #t c on b.k

前言    不管是博客园还是CSDN,看到很多朋友对数据库的理解.认识还是没有突破一个瓶颈 ,而这个瓶颈往往只是一层窗纸,越过了你将看到一个新世界.    04.05年做项目的时候,用SQL Server 2000,核心表(大部分使用频繁的关键功能每 次都要用到)达到了800万数据量,很早以前查过一些相关表,有的达到了3000多万,磁 盘使用的光纤盘,100G空间,每周必须备份转移数据,否则100G空间一周会满掉,这个 系统几年来,目前仍然保持非常良好的性能.还听说过朋友的SQL Server

转自http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1692317/ 一 介绍  相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意.对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互.5.5 版本之前,MySQL本身只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(Nested Loop).如果关联表的数据量很大,则join关联的执行时间

一.SQL语句 如果要在程序运行过程中操作数据库中的数据,那得先学会使用SQL语句 1.什么是SQL SQL(structured query language):结构化查询语言 SQL 是一种对关系型数据库中的数据进行定义和操作的语言 SQL语言简洁,语法简单,好学好用 2.什么是SQL语句 使用SQL语言编写出来的句子\代码,就是SQL语句 在程序运行过程中,要想操作(增删改查,CRUD)数据库中的数据,必须使用SQL语句 3.SQL语句的特点 不区分大小写(比如数据库认为user和UsEr

Hive中三种join map join (小表join大表,将小表加入到内存) 设置map join: hive.auto.convert.join=true hive.mapjoin.smalltable.filesize=2500000; PS:如果有一张表是小表便自动执行mapjoin,根绝表大小是否超过2500000区分 隐式的执行 /*+MAPJOIN(tb_name)*/ reduce join(大表join大表,效率很低) SMB join(sort merge bucket j

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机

上一节提到分时间段统计,可是无数据的时候不显示,而此时我们需要让他显示0. 首先我们需要建一个时间表. CREATE TABLE `my_date` ( `date` date NOT NULL, PRIMARY KEY (`date`) ) 并且插入一些数据,具体怎么插入有好多种方法,目的是生成我们需要的时间格式,如下 以下就要用到我们的时间表,与我们的数据表进行连接查询了.呃,中间的1你们可以忽略啊!!你们需要看的只有 t 和 count mysql,count(*) from my_dat