基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

在ORACLE数据库中,表与表之间的SQL JOIN方式有多种(不仅表与表,还可以表与视图.物化视图等联结),官方的解释如下所示 A join is a query that combines rows from two or more tables, views, or materialized views. Oracle Database performs a join whenever multiple tables appear in the FROM clause of the que

ORACLE的SQL JOIN方式大全 在ORACLE数据库中,表与表之间的SQL JOIN方式有多种(不仅表与表,还可以表与视图.物化视图等联结),官方的解释如下所示 A join is a query that combines rows from two or more tables, views, or materialized views. Oracle Database performs a join whenever multiple tables appear in the FR

在ORACLE数据库中,表与表之间的SQL JOIN方式有多种(不仅表与表,还可以表与视图.物化视图等联结).SQL JOIN其实是一个逻辑概念,像NEST LOOP JOIN. HASH JOIN等是表连接的物理实现方式. 为了更直观的了解以上join方式,我们通过俩个测试表来进行测试,首先是建表语句: create table U ( name varchar2(20), gender varchar2(10) ); create table D( name varchar2(20), sa

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

    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

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

spark基础知识请参考spark官网:http://spark.apache.org/docs/1.2.1/quick-start.html 无论是mapreduce还是spark ,分布式框架的性能优化方向大致分为:负载均衡.网络传输和磁盘I/O 这三块.而spark是基于内存的计算框架,因此在编写应用时需要充分利用其内存计算特征.本篇主要针对 spark应用中的join问题进行讨论,关于集群参数的优化会在另一篇文章中提及. 在传统的数据库平台和分布式计算平台,join的性能消耗都是很可观的

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方

Oracle BEQ方式连接配置 服务端和客户端在同一台机器上,可以使用BEQ连接,BEQ连接可以理解为进程间直接通信,不需要走网络监听,性能更高. 可以参考MOS:How To Connect Using the Bequeath Protocol (BEQ) in 8I (文档 ID 181317.1) Beq connection can be used between client and server on the same machine. Connection is not usi

在MySQL中,我们可以将NOT EXISTS语句转换为LEFT JOIN语句来进行优化,哪为什么会有性能提升呢? 使用NOT EXISTS方式SQL为: ) FROM t_monitor m WHERE NOT exists ( FROM t_alarm_realtime AS a WHERE a.resource_id=m.resource_id AND a.resource_type=m.resource_type AND a.monitor_name=m.monitor_name) 而使

数据库常见的join方式有三种:inner join, left outter join, right outter join(还有一种full join,因不常用,本文不讨论).这三种连接方式都是将两个以上的表通过on条件语句,拼成一个大表.以下是它们的共同点: 1. 关于左右表的概念.左表指的是在SQL语句中排在left join左边的表,右表指的是排在left join右边的表.  2. 在拼成的大表中,左表排在左边,右表排在右边.  3. on条件语句最好用=号对两表相应的主外键进行连接

Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文

一.oracle六种连接方式 ①myEclipse中 打开myEclipse,window----show view----Other---输入DB点击DB browser 选中右键New.出现如下页面 进行填写相关信息: 此处需要引入ojdbc6.jar包 进行测试: ②:网页连接 首先需要开启OracleDBConsole服务 在网页中输入如下地址: https://localhost.localdomain:1158/em/console/logon/logon ③动软代码生成器 ④pl/

Oracle登录的时候有两种认证方式,一种是“操作系统认证”,一种是“口令文件认证”.1.当采取操作系统认证的时候,在本地用任何用户都可以以sysdba登陆:(默认方式)2.当采取口令文件认证的时候,就不是任何用户都可以用sysdba登陆了,这个时候必须输入正确的用户名口令才可以(其实这种方法才是安全的)3.至于你本地的到底采用哪种认证方式,是可以通过parameter来设置的. ORACLE数据库通过sqlnet.ora文件中的参数sqlnet.authentication_services,

一 设置为归档方式Sql代码 sql> archive log list; #查看是不是归档方式 sql> alter system set log_archive_start=true scope=spfile; #启用主动归档 sql> alter system set log_archive_dest=''location=/oracle/ora9/oradata/arch'' scope=spfile; #设置归档路径 sql> alter system set log_a

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7003157.html 最近无意间看到一个MySQL分页优化的测试案例,并没有非常具体地说明测试场景的情况下,给出了一种经典的方案,因为现实中很多情况都不是固定不变的,能总结出来通用性的做法或者说是规律,是要考虑非常多的场景的,同时,面对能够达到优化的方式要追究其原因,同样的做法,换了个场景,达不到优化效果的,还要追究其原因.个人对此场景在不用情况表示怀疑,然后自己测试了一把,果然发现一些问题,同时也证实了一些预期的想法.

1. 安装多次 发现在同一个机器上面总出问题,所以建议找一个没有安装oracle的机器上面进行安装gateways 2. 下载oracle gateways 并且解压缩, 下载地址详情见官网. 下载的安装文件: winx64_12201_gateways 安装. 3. 安装注意事项: 组件比较多 安装 设置数据库相关 执行安装完成. 4. 安装完成之后 修改主要的配置文件: 修改目录下下面的 initdg4msql.ora 文件内容自动生成 HS_FDS_CONNECT_INFO=[10.24.

Oracle的优化器有两种优化方式,即基于规则的优化方式(rule-based optimization 简称RBO)和基于代价的优化方式(cost-based optimization 简称CBO),在oralce 8以及以后的版本,Oracle强烈推荐CBO的方式. ▶ RBO方式:oralce在分析语句时所遵循的是oralce内部预定的一些规则,比如我们常见的,where子句中有索引时去走索引. ▶ CBO方式:它是看语句的代价,这里的代价主要是CPU和内存.优化器在判断是否使用这种方式时