1.取流水表的数据时,如果是使用全部分区数据,不能从SA层数据取数,需要改从SH层取数,因为SH层为parquet存储,查询性能较好. 2.对于脚本中使用的临时表,如果存在以下情况需要进行统计表信息    1)本身数据量较大    2)需要和大量数据表进行关联    3)本身被较多次使用 3.对于重复使用计算的SQL,需要事前计算好数据,放到临时表中使用,节省计算资源消耗. 4.一段SQL尽量用最少left join等关联,可以多些SQL块来执行.

一. 引言 Hadoop生态中的NoSQL数据分析三剑客Hive.HBase.Impala分别在海量批处理分析.大数据列式存储.实时交互式分析各有所长.尤其是Impala,自从加入Hadoop大家庭以来,凭借其各个特点鲜明的优点博取了广大大数据分析人员的欢心. Impala通过主节点生成执行计划树并分发执行计划至各节点并行执行的拉式获取数据的工作方式,替代了Hadoop中传统的MapReduce推式获取数据的工作方式,计算的中间结果不写入磁盘,及时通过网络以stream的方式传递,交互性和实时性

原 Impala SQL 语言元素(翻译) 本文来源于http://my.oschina.net/weiqingbin/blog/189413#OSC_h2_2 摘要 http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html 目录[-] Impala SQL 语言元素(Elements) ALTER T

摘要: http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html Impala SQL 语言元素(Elements) Impala SQL 方言支持一组标准元素(a range of standard elements),加上许多大数据方面的扩展,用于数据加载和数据仓库方面.   注意: 在之前的 Im

Hive的优化主要分为:配置优化.SQL语句优化.任务优化等方案.其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块. 优化的核心思想是: 减少数据量(例如分区.列剪裁) 避免数据倾斜(例如加参数.Key打散) 避免全表扫描(例如on添加加上分区等) 减少job数(例如相同的on条件的join放在一起作为一个任务) HQL语句优化 1. 使用分区剪裁.列剪裁 在分区剪裁中,当使用外关联时,如果将副表的过滤条件写在Where后面,那么就会先全表关联,之后再过滤. select a.* from a

将业务语句翻译成SQL语句不仅是一门技术,还是一门艺术. 下面拿我们程序开发工程师最常用的ROW_NUMBER()分页作为一个典型案例来说明. 先来看看我们最常见的分页的样子: WITH CTE AS( SELECT ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY (A.CreateTime ) AS OrderNo , Table_A.ID , --主键 Table_A.其它字段 FROM Table_A WITH ( NOLOCK ) WHERE RecID = 220051) S

1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名,from子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理,在 from 子句中包含多个表的情况下, 你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需 要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 2.where子句中的连接顺序: oracle 采用自下而上的顺序解析w

SQL 优化总结 (一)SQL Server 关键的内置表.视图 1. sysobjects         SELECT name as '函数名称',xtype as XType  FROM  sysobjects  where xtype in ('V','FN','IF','TF');  -- 查找数据中全部的视图.标量函数.内联表函数.表函数 列名 数据类型 描述 name sysname 对象名,常用列 id int 对象标识号 xtype char(2) 对象类型.常用列.xtyp

一.问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用 系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优 化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的 SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle

Sql优化思路阶段性心得: 这段时间的优化做了好几个案例,其实有很多的类似点,都是好几张大表的相互连接,然后执行长达好几个小时,甚至都跑不出来. 自己差不多的思路就是Parallel full table scan + Hash join/nested loop配合hint来去调,这种方法差不多都能在10mins以内跑出来.毕竟说简单点,这种方法的核心就是拿物理资源去换取时间资源.所以调完后的很多大表也都是parallel full table scan.在执行计划里面也能看得到这样的consi

mysql sql优化实例 优化前: pt-query-degist分析结果: # Query 3: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0xDC6E62FA021C85B5 at byte 628331 # This item is included in the report because it matches --limit. # Scores: V/M = 0.19 # Time range: 2016-09-24T15:14:24 to 2016-10-0

我们开发的大部分软件,其基本业务流程都是:采集数据→将数据存储到数据库中→根据业务需求查询相应数据→对数据进行处理→传给前台展示.对整个流程进行分析,可以发现软件大部分的操作时间消耗都花在了数据库相关的IO操作上.所以对我们的SQL语句进行优化,可以提高软件的响应性能,带来更好的用户体验. 在开始介绍SQL优化技巧之前,先推介一款数据库管理神器Navicat,官网:https://www.navicat.com.cn/whatisnavicat Navicat是一套快速.可靠和全面的数据库管理工

在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.

本人目前经营MySQL数据库的SQL优化服务,100块钱一条.具体操作模式 其中第一条,可以通过在微信朋友圈转发链接中的信息(http://www.yougemysqldba.com/discuz/viewthread.php?tid=497&extra=page%3D1),获得免费资格. 1.先加本人微信onesoft007 2.把需要优化的SQL和表结构等基本信息发给我,必要的话,需要客户提供测试环境 3.由我确认是否可以优化,如可以,则先转账,我给出优化方法 4.优化时可能需要修改SQL语

首先我们来说下in()这种方式的查询 在<高性能MySQL>里面提及用in这种方式可以有效的替代一定的range查询,提升查询效率,因为在一条索引里面,range字段后面的部分是不生效的.使用in这种方式其实MySQL优化器是转化成了n*m种组合方式来进行查询,最终将返回值合并,有点类似union但是更高效. 同时它存在这一些问题:老版本的MySQL在IN()组合条件过多的时候会发生很多问题.查询优化可能需要花很多时间,并消耗大量内存.新版本MySQL在组合数超过一定的数量就不进行计划评估了,

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基

基于Oracle的SQL优化(社区万众期待数据库优化扛鼎巨著) 崔华 编   ISBN 978-7-121-21758-6 2014年1月出版 定价:128.00元 856页 16开 编辑推荐 本土Oracle数据库性能优化顶级大师泣血力作 集十数年实战修行与潜心钻研之大成 盖国强等国内数据库一线名家联合推荐 囊括数据库性能优化技术所有分支与脉络,讲解通俗,实例经典 内容提要 <基于Oracle的SQL优化>是一本与众不同的书,它的目的是使读者真正掌握如何在 Oracle数据库里写出高质量的

由于SQL优化优化起来比较复杂,并且还受环境限制,在开发过程中,写SQL必须遵循以下几点原则: 1.Oracle 采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他Where条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾. 2.Select 语句避免使用 * 当在Select子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 *是一个方便的方法.可是,这是一个非常低效的方法.实际上,Oracle在解析的过程中,会将 * 一次转换成所有的列名,这

背景:        在北京工作期间,我们做应用开发的和后台数据库的联系非常大,我们经常在一起讨论存储过程或者是sql性能优化的事情来降低应用运行时的时间,提高性能,经过和数据库方面的工程师的一些讨论与学习,收获了一些对优化sql比较有帮助的几点建议,同时在应用开发的实践中,证实的确可以相当可观的提高查询效率,特分享一下. 介绍: 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子句中使用!=或<>操作符,否

数据库索引: 索引有单列索引,复合索引之说,如果某表的某个字段有主键约束和唯一性约束,则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引.数据库索引主要进行提高访问速度. 建设原则: 1.索引应该经常建在where 子句经常用到的列上.如果某个大表经常使用某个字段进行查询,并且检索行数小于总表行数的5%.则应该考虑. 2.对于两表连接的字段,应该建立索引.如果经常在某表的一个字段进行order By 则也经过进行索引. 3.不应该在小表上建设索引. 优缺点: 1.索引主要进行提高数据的查询速度

整理一下网上所看到sql优化方法 1.使用大写字母书写sql,因为oracle解释器会先将sql语句转换成大写后再解释 2    减少访问数据库的次数,多数情况下一条sql可以达到目的的,就不要使用多条sql. 当执行每条SQL语句时,ORACLE在内部执行了许多工作:解析SQL语句,估算索引的利用率,绑定变量,读数据块等等.由此可见,减少访问数据的次数,就能实际上减少ORACLE的工作量. 例如: 以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员. 方法1(最低效) SELECT E