转自:http://blog.csdn.net/sn_zzy/article/details/43446027 SQL转化为MapReduce的过程 了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树

Spark SQL原理解析前言: Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析 前面已经介绍了SQL parse,将一条SQL语句使用antlr4解析成语法树并使用访问者模式生成Unresolved LogicalPlan,然后是Analysis阶段将Unresolved LogicalPlan转换成Resolved LogicalPlan.这一篇我

shuffle优化之减少shuffle数据量 1.谓词下推  hive.optimize.ppd ,默认为true. 所谓谓词下推就是过滤条件如果写在shuffle操作后面,就提前过滤掉,减少参与shuffle的数据量 如 select * from a join b on a.id=b.id where a.age>10  ,这里执行计划会优先执行 a.age>10 再执行 a join b ,是一种自动优化 但是如下sql就无法自动优化 select * from a join b on

为什么需要SQL Profile Why oracle need SQL Profiles,how it work and what are SQL Profiles... 使用DBMS_XPLAN.DISPLAY分析SQL执行计划,通常会看到Note中有类似下面这样的提示: Note ----- - SQL profile "SYS_SQLPROF_0158283a9b920000" used for this statement SQL profile由人为手工创建或在Automa

该文章完全摘自转自:北大青鸟[Android新手区] SQLite 操作详解--SQL语法  :http://home.bdqn.cn/thread-49363-1-1.html SQLite库可以解析大部分标准SQL语言.但它也省去了一些特性并且加入了一些自己的新特性.这篇文档就是试图描述那些SQLite支持/不支持的SQL语法的.查看关键字列表. 如下语法表格中,纯文本用蓝色粗体显示.非终极符号为斜体红色.作为语法一部分的运算符用黑色Roman字体表示. 这篇文档只是对SQLite实现的SQ

一. SQL_TRACE 当SQL语句出现性能问题时,我们可以用SQL_TRACE来跟踪SQL的执行情况,通过跟踪,我们可以了解一条SQL或者PL/SQL包的运行情况,SQL_TRACE命令会将SQL执行的整个过程输出到一个trace文件中,我们可以读这个trace 文件来了解在这个SQL执行过程中Oracle 都做了哪些操作: a.SQL是如何操作数据的.b.SQL执行过程中产生了那些等待时间.c.SQL执行中消耗了多少资源.d.SQL的实际执行计划.e.SQL产生的递归语句. 可以通过sql

SQLite库能够解析大部分标准SQL语言.但它也省去了一些特性而且增加了一些自己的新特性.这篇文档就是试图描写叙述那些SQLite支持/不支持的SQL语法的.查看keyword列表. 例如以下语法表格中,纯文本用蓝色粗体显示.非终极符号为斜体红色.作为语法一部分的运算符用黑色Roman字体表示. 这篇文档仅仅是对SQLite实现的SQL语法的综述,有所忽略.想要得到更具体的信息,參考源码和语法文件“parse.y”. SQLite运行例如以下的语法: ALTER TABLE ANALYZE A

汇总部分内容来自网络(作者  :zhtbs),比较基础的东西,能够了解比较基础的一些东西. Select语句概要 数据库中数据的提取(查询)使用select 语法,主要有以下几点作用 l  提取的数据(搜索) l  提取的数据进行排序(排序) l  执行计算或汇总 Select文表达方法 SQL文处理Select 语句顺序步骤 我们将说明数据库在处理查询的时候,不同阶段都会产生中间结果表.这些产生出来的中间结果表都是在数据库后台运行的我们无法观察到.我们最终看到的数据就是最后的中间结果表.从句f

SQLite库可以解析大部分标准SQL语言.但它也省去了一些特性并且加入了一些自己的新特性.这篇文档就是试图描述那些SQLite支持/不支持的SQL语法的.查看关键字列表. 如下语法表格中,纯文本用蓝色粗体显示.非终极符号为斜体红色.作为语法一部分的运算符用黑色Roman字体表示. 这篇文档只是对SQLite实现的SQL语法的综述,有所忽略.想要得到更详细的信息,参考源代码和语法文件“parse.y”. SQLite执行如下的语法: ALTER TABLE ANALYZE ATTACH DATA

mybatis 中使用 sqlMap 进行 sql 查询时,经常需要动态传递参数,例如我们需要根据用户的姓名来筛选用户时,sql 如下: select * from user where name = "ruhua"; 上述 sql 中,我们希望 name 后的参数 "ruhua" 是动态可变的,即不同的时刻根据不同的姓名来查询用户.在 sqlMap 的 xml 文件中使用如下的 sql 可以实现动态传递参数 name: select * from user whe

原文地址:Spark SQL 之 Join 实现 Spark SQL 之 Join 实现 涂小刚 2017-07-19 217标签: spark , 数据库 Join作为SQL中一个重要语法特性,几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join,如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流,作为开发者,我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的. SparkSQL总体流程介绍 在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL

mybatis 中使用 sqlMap 进行 sql 查询时,经常需要动态传递参数,例如我们需要根据用户的姓名来筛选用户时,sql 如下: select * from user where name = "ruhua"; 上述 sql 中,我们希望 name 后的参数 "ruhua" 是动态可变的,即不同的时刻根据不同的姓名来查询用户.在 sqlMap 的 xml 文件中使用如下的 sql 可以实现动态传递参数 name: select * from user whe

1:  SELECT `SCHEMA_NAME`  FROM `information_schema`.`SCHEMATA`;    查询sql中的数据库名 2:  select * from forum.t_user;                        //跨库查询,数据库名.表名 3: alter table teacher add index(name,password)    //为数据表创建索引,提高查询速度 4:设置数据库,高并发访问: set global max_co

mybatis 中使用 sqlMap 进行 sql 查询时,经常需要动态传递参数,例如我们需要根据用户的姓名来筛选用户时,sql 如下: select * from user where name = "ruhua"; 上述 sql 中,我们希望 name 后的参数 "ruhua" 是动态可变的,即不同的时刻根据不同的姓名来查询用户.在 sqlMap 的 xml 文件中使用如下的 sql 可以实现动态传递参数 name: select * from user whe

SQLite的SQL语法 SQLite库可以解析大部分标准SQL语言.但它也省去了一些特性并且加入了一些自己的新特性.这篇文档就是试图描述那些SQLite支持/不支持的SQL语法的.查看关键字列表. 如下语法表格中,纯文本用蓝色粗体显示.非终极符号为斜体红色.作为语法一部分的运算符用黑色Roman字体表示. 这篇文档只是对SQLite实现的SQL语法的综述,有所忽略.想要得到更详细的信息,参考源代码和语法文件“parse.y”. SQLite执行如下的语法: ALTER TABLE ANALYZ

-- 示例表 CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位', `hire_time` timesta

0.前言 本篇博文是对SQL手工注入进行基础知识的讲解,更多进阶知识请参考进阶篇(咕咕),文中有误之处,还请各位师傅指出来.学习本篇之前,请先确保以及掌握了以下知识: 基本的SQL语句 HTTP的GET.POST请求,URL编码 文中所有例题选自sqlilab,可以先配置好一起边看边操作.因为虚拟机炸了,所以我自己搭建了一个简陋的平台,sqlilab可自行进行搭建练习,在后面的博客也会写一些关于sqlilab的wp. 1.准备工作 在开始SQL注入之前,我们首要需要了解SQL注入的原理,对于一个

小结: 1. OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库 https://mp.weixin.qq.com/s/JsoMgIW6bKEFDGvq_KI6hg 作者 | 张俊编辑 | Vincent导读:本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor.本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路: - 基于 Flink S

1.查看当前应用连接,连接数突增排查 select user,SUBSTRING_INDEX(host,':',1) as ip , count(*) as count,db from information_schema.processlist where host not in ('localhost') and user not in ('replicater') group by ip order by count; 2.查看表所属及大概行数,一般加字段索引时做参考 select TAB

转载自过往记忆大数据 https://www.iteblog.com/archives/2561.html Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一,它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL.通过引入了 SQL 的支持,大大降低了开发人员的学习和使用成本.目前,整个 SQL .Spark ML.Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Executi

SQL注入:利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库执行一些恶意的操作.在mybatis 中比较容易出现:${} 会发生sql 注入问题 #{}: 解析为一个 JDBC 预编译语句(prepared statement)的参数标记符,一个 #{ } 被解析为一个参数占位符,可以防止SQL注入问题. ${}: 仅仅为一个纯碎的 string 替换,在动态 SQL 解析阶段将会进行变量替换.