Hive执行方式 Hive的hql命令执行方式有三种: 1.CLI 方式直接执行 2.作为字符串通过shell调用hive –e执行(-S开启静默,去掉"OK","Time taken") 3.作为独立文件,通过shell调用 hive –f或hive –i执行执行 方式1 键入"hive",启动hive的cli交互模式.Set可以查看所有环境设置参数,并可以重设.其他命令如, Use database 选择库 quit/exit 退出Hive的

hive建表后直接将数据文件拷贝到table目录下,select * 可以查到数据,但是select count(1) 一直返回0,这个是因为hive中有个配置 hive.stats.autogather=true Enables automated gathering of table-level statistics for newly created tables and table partitions, such as tables created with the INSERT OV

SQLSERVER 里SELECT COUNT(1) 和SELECT COUNT(*)哪个性能好? 今天遇到某人在我以前写的一篇文章里问到 如果统计信息没来得及更新的话,那岂不是统计出来的数据时错误的了 这篇文章的地址:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第三篇) 之前我以为SELECT COUNT(*)是根据统计信息来的,但是后来想了一下,这个肯定不是 那么SQLSERVER怎麽统计SELECT COUNT(*)的呢?? 其实SQLSERVER也是使用扫描的方法 大家也

hive脚本的执行方式 hive脚本的执行方式大致有三种: hive控制台执行: hive -e "SQL"执行: hive -f SQL文件执行:参考hive用法: usage: hive -d,--define <key=value> Variable subsitution to apply to hive commands. e.g. -d A=B or --define A=B --database <databasename> Specify the

    在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数.很多人其实对这三者之间是区分不清的.本文会阐述这三者的作用,关系以及背后的原理.     往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count(1),从而可以提升性能,给出的理由是Count( *)会带来全表扫描.而实际上如何写Count并没有区别.     Count(1)和Count(*)实际上的意思是,评估Count()中的表达式是否为NULL,如果为

SQL性能优化:http://www.cnblogs.com/CareySon/category/360333.html Select count(*)和Count(1)的区别和执行方式 在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数.很多人其实对这三者之间是区分不清的.本文会阐述这三者的作用,关系以及背后的原理. 往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count(1),从而可以提升性能,给出的理由是Coun

记得很早以前就有人跟我说过,在使用count的时候要用count(1)而不要用count(*),因为使用count(*)的时候会对所有的列进行扫描,相比而言count(1)不用扫描所有列,所以count(1)要快一些.当时是对这一结论深信不疑,虽然不知道为什么.今天正好有时间研究研究看count(*)和count(1)到底有没有性能差异.测试环境是SQL Server 2005 SP2开发版. 在进行测试之前先建立一些测试的数据,代码如下: 1 create table test(a int,

Select count(*)和Count(1)的区别和执行方式 https://www.cnblogs.com/VicLiu/p/11672303.html 在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数.很多人其实对这三者之间是区分不清的.本文会阐述这三者的作用,关系以及背后的原理. 往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count(1),从而可以提升性能,给出的理由是Count( *)会带来全表扫描.而

在SQL Server中Count(*)或者Count(1)或者Count([列])或许是最常用的聚合函数.很多人其实对这三者之间是区分不清的.本文会阐述这三者的作用,关系以及背后的原理. 往常我经常会看到一些所谓的优化建议不使用Count(* )而是使用Count(1),从而可以提升性能,给出的理由是Count( *)会带来全表扫描.而实际上如何写Count并没有区别. Count(1)和Count(*)实际上的意思是,评估Count()中的表达式是否为NULL,如果为NULL则不计数,而非N

java执行脚本 import java.io.*; import java.text.DateFormat; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Date; /** * @Auther:liDeHui * @Date: 2019/7/11 14:23 * @Description:TODO * String start_time,String end_time,String c

    在工作过程中,时不时会有开发咨询几种select count()的区别,我总会告诉他们使用select count(*) 就好.下文我会展示几种sql的执行计划来说明为啥是这样.   1.测试环境 OS:Linux DB:mysql-5.5.18 table:innodb存储引擎   表定义如下:   2. 测试场景与分析[统计表group_message的记录数目] (1)select count(*)方式   (2)select count(1)方式   (3)select coun

http://ully.iteye.com/blog/1226494 http://www.jb51.net/article/55207.htm shell执行mysql操作 mysql  -hhostname -Pport -uusername -ppassword  -e  相关mysql的sql语句,不用在mysql的提示符下运行mysql,即可以在shell中操作mysql的方法. #!/bin/bash HOSTNAME="192.168.111.84"           

select count的优化 2011-08-02 12:01:36 分类: Oracle 一般情况下,select count语句很难避免走全表扫描,对于上百万行的表这个语句使用起来就比较吃力了,今天上午群里一帮oracle工程师讨论了很久,这是个很好的研究课题,我在网上找到一篇文章,贴在这应该也可以给大家起到一定的启发作用. 以下为转帖了: select count(*) from t1;这句话比较简单,但很有玄机!对这句话运行的理解,反映了你对数据库的理解深度!建立实验的大表他t1 SQ

阅读本文大概需要 6.6 分钟. SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了.在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数. 而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数.这些实践经验的背后是怎样的机制,以及为什么需要/可以是这样,就是此文想要探讨的. 先来看一下概况: MySQL COUNT( * ) 在 2 种存储引擎中的部

一 简介:今天咱们来聊聊mysql的查询总数 二 具体介绍 1 从引擎层面说 myisam  myisam的扫描总行数是非常快的,这是因为myisam会将表的总行数存储起来,定期维护,但是注意,一旦加入where条件,这个优势就会消失 innodb   innodb 的扫描总行数随着数据量的增大越来越慢,innodb自身因为MVCC机制,不同事务读取的总行数可能不同,所以维护一个单独的总行数没有什么意义 2 从查询方式说起 1 select  count(*)   2 select count(

今天把这几天做的练习复习了一下,不知道自己写得代码执行的效率如何以及要如何提高,于是乎上网开始研究一些材料,现整理如下: 首先,要了解在Oracle中Sql语句运行的机制.以下是sql语句的执行步骤:              1)语法分析,分析语句的语法是否符合规范,衡量语句中各表达式的意义.              2)语义分析,检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在,且用户有相应的权限.              3)视图转换,将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句.      

比如Count(*) FROM E_Table WHERE [date] > '2008-1-1' AND istrue = 0 由于操作的数据比较大(400万以上),所以使用了两个数据库,一个用于更新,执行频繁的Insert.Update操作,把索引建在了主键id上,另一个数据库定时复制前一个数据库的数据,用于检索查询,在[date]字段上建立了聚簇索引,在[istrue]字段上建立了非聚簇索引.这样下来,每次Count花费不超过2s的时间. 后来又复制了一份数据库,做了一些字段的调整,其中i

通过非聚集索引,可以显著提升count(*)查询的性能. 有的人可能会说,这个count(*)能用上索引吗,这个count(*)应该是通过表扫描来一个一个的统计,索引有用吗? 不错,一般的查询,如果用索引查找,也就是用Index Seek了,查询就会很快. 之所以快,是由于查询所需要访问的数据只占整个表的很小一部分,如果访问的数据多了,那反而不如通过表扫描来的更快,因为扫描用的是顺序IO,效率更高,比运用随机IO访问大量数据的效率高很多. 相应的,如果只需要访问少量数据,那么索引查找的效率远高于

select count(*)的思考 原文:MYSQL性能调优与架构设计   举例: 这里我们就拿一个看上去很简单的功能来分析一下. 需求:一个论坛帖子总量的统计 附加要求:实时更新 在很多人看来,这个功能非常容易实现,不就是执行一条SELECT COUNT(*)的Query 就可以得到结果了么?是的,确实只需要如此简单的一个Query 就可以得到结果.但是,如果我们采用不是MyISAM 存储引擎,而是使用的Innodb 的存储引擎,那么大家可以试想一下,如果存放帖子的表中已经有上千万的帖子的时

原博文出自于: http://blog.fens.me/category/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/page/5/ 感谢! Posted: Feb 7, 2013 Tags: MySQL Comments: 0 Comments [转] select count(*)的思考 select count(*)的思考 原文:MYSQL性能调优与架构设计   举例: 这里我们就拿一个看上去很简单的功能来分析一下. 需求:一个论坛帖子总量的统计 附加要求:实时更新 在很多人看