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.

目录 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 2. JOIN的成本 3. JOIN算法 3.1. simple nested loop join 3.2. index nested loop join 3.3. block nested loop join 3.4. MariaDB中的Hash Join算法 3.5. batched key access join 二. MRR补充 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 (root@localho

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

paip.sql索引优化----join 代替子查询法 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax select SQL_NO_CACHE  *,(     SELECT      LEFT (fecye, 1)     FROM      cyefenbyao   force index(i_hezi)      WHERE      cyefenbyao.hezi = r

    sql优化核心 是数据库中 解析器+优化器的工作,我觉得主要有以下几个大方面:1>扫表的方法(索引非索引.主键非主键.书签查.索引下推)2>关联表的方法(三种),关键是内存如何利用3>处理排序聚合的方法,如何利用内存 即 少扫磁盘多用内存 --=====2 表关联方式-----0 概述类别 Nested Loop Hash Join Merge Join使用条件 任何条件 等值连接(=) 等值或非等值连接(>,<,=,>=,<=),‘<>’除外

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

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

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.

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

1.表访问方式优化: a)普通表优先“Index Lookup 索引扫描”,避免全表扫描 大多数场景下,通过“Index Lookup 索引扫描”要比“Full Table Scan (FTS) 全表扫描”效率要高的多.在编写SQL时,为了保证查询能够使用索引,需要避免出现如下场景: is null 和 is not null 在oracle中null是不能够作为索引的,如果某列数据中有“null”,不要在该列上创建索引,即使创建,也不会提高查询性能. 而在SQL语句中,如果使用is null和

oracle优化一般分为:1.sql优化(现在oracle都会根据sql语句先进行必要的优化处理,这种应该用户不大了,但是像关联和嵌套查询肯定是和影响性能的) A.oracle的sql语句的条件是从右往左执行的,如下语句:select * from t_user where nation='回族' and age > 20.oracle首先是查询年龄大于20岁的,再查询民族为回族的,最后汇总两次得到的结果. B.根据A中说的sql语句执行特点,上面的语句是可以进行优化的.A中的sql语句查询条件

1. join 有 left join,right join,inner join 这三种,对两个表做了笛卡尔积,然后再对结果集进行选取操作,选取满足条件的部分为结果. JOIN(内联接): 如果表中有至少一个匹配,则返回行(注释:INNER JOIN 与 JOIN 是相同的.) LEFT JOIN(左外联接:): 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行(注释:在某些数据库中, LEFT JOIN 称为 LEFT OUTER JOIN.) RIGHT JOIN(右外联接): 即使左表中没有匹配

补充:看到这么多朋友对sql优化感兴趣,我又重新补充了下文章的内容,将更多关于sql优化的知识分享出来, 喜欢这篇文章的朋友给个赞吧,哈哈,欢迎交流,共同进步. 2015-4-30补充:非常感觉编辑的推荐,同时又对慢查询语句优化了一遍,并附上优化记录,欢迎阅读文章. 场景 我用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name ) ) 数据100条 学生表: create table Stude

DBA的日常工作中SQL优化占大半的时间,通常都是SQL语句性能问题或者schema设计有问题,最近遇到一个类型转换的问题,所以在这里分享一下,废话不多说了,直接建表进行测试. mysql), key ( id) ); Query OK, rows affected (0.02 sec) mysql,'aa'; Query OK, row affected (0.00 sec) Records: Duplicates: Warnings: mysql,'bb'; Query OK, row af

前言 有人反馈之前几篇文章过于理论缺少实际操作细节,这篇文章就多一些可操作性的内容吧. 注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就