hive 语句执行顺序 from... where.... select...group by... having ... order by... 执行计划 Map Operator Tree: TableScan alias: 表名 -- 相当于 from ... Filter Operator predicate: where中的字段 -- 过滤where字段的条件 Select Operator expressions: select 中的字段 + 类型type -- select out

转自 http://www.tuicool.com/articles/qyUzQj 最近在研究Impala,还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧. Hive有三种用户接口: cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式(默认) hive-server/hive-server2 bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2 通过JDBC/

对数据库基本操作是每个程序员基本功,如何理解并快速记住sql执行的顺序呢,其实一条复杂的sql就能搞定: SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <where_condition> GROUP BY <group_by_list> HAVING <h

声明 5.6中desc看不到show warnings,也看不到filtered列 5.7的desc等于5.6的desc extended,这样可以看show warnings,5.6中filtered列非常不准,5.7好一些 先看一个执行计划 (root@localhost) [test]> desc select * from l; +----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

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http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

SQL 是一种声明式语言,与其他语言相比它的最大特点是执行顺序-并非按照语法顺序来执行.因此很多程序猿看到SQL就头疼,我之前也是这样,后来看到一篇文章后豁然开朗-地址. 理解了SQL的执行顺序无疑对我们学习SQL有很大的帮助.标准的SQL的解析顺序为: FROM(组装来自不同数据源的数据)->WHERE(对数据源进行指定条件的筛选)->GROUP BY(对数据源进行分组)->聚合函数进行计算->HAVING(对分组结果进行筛选)->计算所有表达式->ORDER BY(

Hive SQL解析过程 SQL->AST(Abstract Syntax Tree)->Task(MapRedTask,FetchTask)->QueryPlan(Task集合)->Job(Yarn) SQL解析会在两个地方进行: 一个是SQL执行前compile,具体在Driver.compile,为了创建QueryPlan: 一个是explain,具体在ExplainSemanticAnalyzer.analyzeInternal,为了创建ExplainTask: SQL执行

hive 2.1 hive执行sql有两种方式: 执行hive命令,又细分为hive -e,hive -f,hive交互式: 执行beeline命令,beeline会连接远程thrift server: 下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的: 1 hive命令 启动命令 启动hive客户端命令 $HIVE_HOME/bin/hive 等价于 $HIVE_HOME/bin/hive --service cli 会调用 $HIVE_HOME/bin/ext/cli.sh 实际启动类为:org.a

sql语句执行顺序1.from子句组装来自不同数据源的数据2.where子句基于指定的条件对记录行进行筛选3.group by子句将数据划分为多个分组4.使用聚集函数进行计算5.使用having子句筛选分组6.计算所有的表达式7.select 的字段8.使用order by对结果集进行排序 sql语句解析顺序1.表名和条件字段写错select * from sysuser where username='abc'结果:ORA-00942: 表或视图不存在 2.条件字段和查询列写错select u

与大多数语言一样,SQL语言也有一个执行顺序,只是在大多数编程语言中,代码是按照编写顺序来处理的,而在SQL中则不是,下图为SQL 执行顺序. () ) [ ALL | DISTINCT ] () [TOP ( expression ) [PERCENT] [ WITH TIES ] () < select_list > --[ INTO new_table ] () -J ) < left_table> <join_type> join <right_table

CREATE TABLE emp(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),dep_id INT ,salary INT); CREATE TABLE dept(id INT PRIMARY KEY,NAME VARCHAR(11),parentid INT); 获取各部门人数信息: SELECT e.dep_id,d.name,COUNT(e.dep_id) FROM emp e,dept d WHERE e.dep_id=d.id GROUP BY e.dep_

sql逻辑处理顺序 --开启和关闭查询 --SET STATISTICS TIME ON---------------------------------------------请先来看看SET STATISTICS TIME ON会返回什么信息.先运行语句:DBCC DROPCLEANBUFFERS--清除buffer pool里的所有缓存数据DBCC freeproccacheGO --清除buffer pool里的所有缓存的执行计划SET STATISTICS TIME ON GO set

转自 http://www.jellythink.com/archives/924,博客比价清晰 我理解上文的是SQL执行顺序 总体方案.当你加入索引了以后,其实他的执行计划是有细微的变化,比方说刚开始不再先生成笛卡尔积,而是进行SQL改写和评估,看使用哪个索引 扫描行数更少,成本更低.然后利用mysql嵌套循环的机制,找到表的执行顺序.最后确定好读取方式以后 先通过索引找到最佳左表,然后嵌套循环找到右表,然后按照SQL执行顺序进行. 这个也解释了索引 先加在WHERE 字段 然后处理GROUP

SQL即结构化查询语言.也就是用来从数据库中操作数据的.数据总的来说就是增删改查CRUD. 一,sql的分类,大致有四类: 1)DDL : 数据定义语言 create alter drop truncate 2)DML : 数据操纵语言 insert update delete 3)DCL : 数据控制语言 安全 授权 grant revoke 4)DQL : 数据查询语言 select 子句 二,查询语句的结构 select [列名] [*] from 表名 [where 条件] [group

逻辑架构: 1.连接层 2.服务层 3.引擎层(插拔式) 4.存储层 存储引擎: 常用的有:MyISAM.InnoDB 查看命令:show variables like '%storage_engine%'; 索引:[单值.复合] 创建索引:create index idx_user_name(索引名字) on user(表名) (name)(字段名) 定义:索引是一种数据结构(帮助MySQL高效的获取数据) 目的:提高查询效率,可以类比字典[可以理解为排好序的快速查找数据结构] 但同时也会影响

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

转自http://itindex.net/detail/45962-oracle-sql-%E8%AE%A1%E5%88%92 一.首先创建表 SQL> show user USER is "RHYS" SQL> create table A(col1 number(4,0),col2 number(4,0), col4 char(30)); create table B(col1 number(4,0),col3 number(4,0), name_b char(30))

(8) select (9) distinct (11) top 1 (6) Table1.id,COUNT(Table1.name) as nameCount (1) from Table1 (3) inner join Table2 (2) on Table1.id=Table2.id (4) where Table1.id<4 (5) group by Table1.id (7) having Table1.id<3 (10) order by Table1.id desc 序号给出了执

一.提高sql执行效率---in与exist . where column in (select * from table where ...) . ...where exists (select 'C' from table where ...) 使用in查询时,会首先执行子查询,并将结果存放在一张临时表中再执行主查询:使用exists查询时,会首先执行主查询,再执行子查询,直到遇到第一个符合条件的结果为止.很明显exist查询方式要比in的效率高很多. group by:避免使用having