-- report 123.77k行 report_loss 620 行 -- inner join ;report_loss 索引 all report 索引 eq_ref ; -- total 0.01118s EXPLAIN SELECT * FROM report INNER JOIN report_loss ON report.id=report_loss.ReportId; -- inner join 前进行处理 ; report_loss 索引 index report 索引 eq

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录. RIGHT JOIN(右连接):与 LEF

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

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,

前段时间有一个业务需求,要在外网商品(TOPB2C)信息中加入 联营自营 识别的字段.但存在的一个问题是,商品信息 和 自营联营标示数据是 两份数据:商品信息较大,是存放在hbase中.他们之前唯一的关联是url.所以考虑用url做key将两者做join,将 联营自营标识 信息加入的商品信息中,最终生成我需要的数据: 一,首先展示一下两份数据的demo example 1. 自营联营标识数据(下面开始就叫做unionseller.txt) http://cn.abc.www/product436

1.Hash Match Join Hash运算(即散列算法) 和Hash表. Hash运算是一种编程技术,用来把数据转换为符号形式,使数据可以更容易更快速地被检索.例如,表中的一行数据,可以通过程序转化为一个唯一的值,这个值就代表了这行数据的内容.这和数据加密很类似,一个hash值同样也可以被转换回原始数据. Hash表是一个数据结构,它把所有的元素都切分成同等大小的“类”或“块”,允许对这些元素的快速访问.hash函数决定了元素应该进入哪个“块”.例如,你可以从表里取出一行数据,将其转换为h

很多人都知道 在各种数据库里面 not in 的效率极其低下.例如 select * from a where a.id not in ( select id from b ) 我们假如a表有 10万条记录, 而b表里面也有10万条记录, 那么需要的判断是 10万 乘以 10万 ,则是100亿次判断.所以执行效率极其低下. 即使发现存在就返回.那么也有 100亿/2=50亿次判断. 此时,我们可以用 Left join 来进行判断则快很多 select a.* from a left join

本文引自吴超博客 实现原理 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,

hive的多表连接,都会转换成多个MR job,每一个MR job在hive中均称为Join阶段.按照join程序最后一个表应该尽量是大表,因为join前一阶段生成的数据会存在于Reducer 的buffer中,通过stream最后面的表,直接从Reducer中读取已经缓冲的中间数据结果,与后面的大表进行连接时,只需要从buffer中读取缓存的key,与大表中的指定key进行连接,速度更快,也避免内存缓冲区溢出. SELECT a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b

上一篇<MapReduce多种join实现实例分析(一)>,大家可以点击回顾该篇文章.本文是MapReduce系列第二篇. 一.在Map端进行连接使用场景:一张表十分小.一张表很大.用法:在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join key / value解释分割放到内存中(可以放大Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同j

JDK 1.8(Java 8)里新增String.join()方法用于字符串连接.本文基于<Java实现String.join()和效率比较>一文,分析和比较四种自定义实现与String.join()方法的效率,并纠正原文的一些错误. 代码示例如下: public class Test { public static void main(String[] args) { String[] strOri = {"a","b","c",&

先看一下实验的两张表: 表comments,总行数28856 表comments_for,总行数57,comments_id是有索引的,ID列为主键. 以上两张表是我们测试的基础,然后看一下索引,comments_for这个表comments_id是有索引的,ID为主键. 最近被公司某一开发问道JOIN了MySQL JOIN的问题,细数之下发下我对MySQL JOIN的理解并不是很深刻,所以也查看了很多文档,最后在InsideMySQL公众号看到了两篇关于JOIN的分析,感觉写的太好了,拿出来分

exits  in left join性能比较 ,笔者使用的是MYSQL数据库,这三个关键字方法在其他的关系数据库里也是大同小异,如果各种有兴趣,自行比较. 我这里有一个249_account 表,总数为8538507   249001_account_temp表 总数为 8242734 其中有部分数据,249_account里有,249_account_temp表里没有,要求找出249_account多余数据 使用上面三种方法进行查找,三种查到的数据条数都是  294451条 not exit

Map Join 实现方式一:分布式缓存 ● 使用场景:一张表十分小.一张表很大. ● 用法: 在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join (比如放到Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录,如果有则直接输出结果. DistributedCache是分布式缓存的一种实现,它在整个MapReduce框架中

作为数据分析中经常进行的join 操作,传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致,而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作,去年开始也是有各种不同的算法论文出现,讨论各种算法的适用场景和取舍条件,本文讨论hive 中出现的几种join 优化,然后讨论其他算法实现,希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在yahoo 的hadoop summit 大会上做了一个关于最近两个版本的hive 上所做的一些join 的优化,其

摘要 本文部分整理了JQuery性能提升的一些方法,内容综合自artzstudio,viralpatel,htmlgoodies等网站,希望对大家有所帮助.这些规则虽然简单,但如果不遵循就会影响程序执行效率,增加浏览器的负担. 1 优先使用ID选择器和以ID开头的选择器 //ID选择器性能最佳 $("#myDiv") //以ID开头,提高效率 $("#myDiv .red") 2 类选择之前加元素选择提高效率 //元素(tag)选择器效率仅次于ID选择器,优于类(c

转自 http://www.cnblogs.com/shengdimaya/p/7123069.html MySQL JOIN原理   先看一下实验的两张表: 表comments,总行数28856 表comments_for,总行数57,comments_id是有索引的,ID列为主键. 以上两张表是我们测试的基础,然后看一下索引,comments_for这个表comments_id是有索引的,ID为主键. 最近被公司某一开发问道JOIN了MySQL JOIN的问题,细数之下发下我对MySQL J

先看一下实验的两张表: 表comments,总行数28856 表comments_for,总行数57,comments_id是有索引的,ID列为主键. 以上两张表是我们测试的基础,然后看一下索引,comments_for这个表comments_id是有索引的,ID为主键. 最近被公司某一开发问道JOIN了MySQL JOIN的问题,细数之下发下我对MySQL JOIN的理解并不是很深刻,所以也查看了很多文档,最后在InsideMySQL公众号看到了两篇关于JOIN的分析,感觉写的太好了,拿出来分

Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片 切片之后为list数据类型. sentence = 'I can because I think I can ' s_1 = sentence.split(sep=' ', maxsplit=2) s_2 = sentence.split() # sep默认为所有的空字符,包括空格.换行(\n).制表符(\t)等:maxsplit默认为 -1, 即分隔所有. s_4 = '-' s_5 = ['] s_6 = s_4.join(s_5

无论在 OLAP 还是 OLTP 领域,Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句.对于离线计算而言,经过数据库领域多年的积累,Join 语义以及实现已经十分成熟,然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态. 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓存整个数据集,而 Streaming SQL Join 的对象却是无限的数据流,内存压力和计算效率在长期运行来说都是不可避免的问题.下文将结合 SQL 的发展解析 Flink S

public static void main(String[] args) throws Exception{ Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mydb","root",""); String sql ="select