需求: 小表数据量20w条左右,大表数据量在4kw条左右,需要根据大表筛选出150w条左右的数据并关联更新小表中5k左右的数据. 性能问题: 对筛选条件中涉及的字段加index后,如下常规的update语句仍耗时半小时左右. UPDATE WMOCDCREPORT.DM_WM_TRADINGALL A SET ( A.RELATIONSHIPNO, A.PACKAGE ) = (SELECT B.RELATIONSHIPNO, CASE ' ' ' ') THEN 'BC' ') THEN 'P

前言:本来小表驱动大表的知识应该在前面就讲解的,但是由于之前并没有学习数据批量插入,因此将其放在这里.在查询的优化中永远小表驱动大表. 1.为什么要小表驱动大表呢 类似循环嵌套 for(int i=5;.......) { for(int j=1000;......) {} } 如果小的循环在外层,对于数据库连接来说就只连接5次,进行5000次操作,如果1000在外,则需要进行1000次数据库连接,从而浪费资源,增加消耗.这就是为什么要小表驱动大表. 2.数据准备 根据MySQL高级知识(十)—

在oracle中由于表结构设计不合理或者需要清楚老数据的时候,经常需要对大表数据进行清理. 一般有一下几种方法: 1. 删除大部分数据,留下小部分数据.我们可以把需要保留的数据转移到别的表,然后再把大表drop掉,然后改名就行了: a) create table tablename_min as select * from tablename_max a where 需要保留的数据. b) drop table tablename_max ; c) rename tablename_min as

Oracle大表改为分区表及表空间切换方案 一.            背景 由于之前数据库表和索引放在一个表空间导致表空间数据文件增长太快,文件数量即将达到Oracle表空间的限制,需要对表(没有分区,有些表数据量多达几十亿,文件大小TB级)进行表空间迁移,并对某些表改造为分区表. 二.            可选方案分析 1.    使用IMP/EXP 导入(import)导出(export)工具年头已久,将数据导出为二进制文件,将会在11g r2之后废弃,只用于遗留数据的导入导出 此工具可

C#7.2——编写安全高效的C#代码 2018-11-07 18:59 by 沉睡的木木夕, 123 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 原文地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/write-safe-efficient-code?view=netcore-2.1值类型的优势能避免堆分配.而劣势就是往往伴随的数据的拷贝.这就导致了在大量的值类型数据很难的最大化优化这些算法操作(因为伴随着大量数据的拷贝).而在C#7.2 中就提供了一种机

大小表区分按照数据量的大小区分: 通常对于小表,Oracle建议通过全表扫描进行数据访问,对于大表则应该通过索引以加快数据查询,当然如果查询要求返回表中大部分或者全部数据,那么全表扫描可能仍然是最好的选择.从V$SYSSTAT视图中,我们可以查询得到关于全表扫描的系统统计信息: SQL> col name for a30 SQL> select name,value from v$sysstat2 where name in ('table scans (short tables)','tab

小表驱动大表 1.概念 驱动表的概念是指多表关联查询时,第一个被处理的表,使用此表的记录去关联其他表.驱动表的确定很关键,会直接影响多表连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能. 2.原则 驱动表的选择遵循一个原则: 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表.改变驱动表就意味着改变连接顺序,只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择.外连接的顺序改变就很可能影响结果. 预估结果集的原则: 如果where里没有相应表的筛选条件,无论on里是否有相关条件

给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似

小甲鱼PE详解之输出表(导出表)详解(PE详解09) 当PE 文件被执行的时候,Windows 加载器将文件装入内存并将导入表(Export Table) 登记的动态链接库(一般是DLL 格式)文件一并装入地址空间,再根据DLL 文件中的函数导出信息对被执行文件的IAT 进行修正. ( 基础补充:很多朋友可能看到这里会有点懵,各位看官请允许小甲鱼啰嗦一下,照顾初学者.我们都明白Windows 在加载一个程序后就在内存中为该程序开辟一个单独的虚拟地址空间,这样的话在各个程序自己看来,自己就拥有几乎

在此之前,我们已经对这个输入表进行了一些实践和理解,这有助于大家对这个概念更进一步的加深认识.小甲鱼觉得,越是复杂的问题我们应该越是去动手操作它,认识它,这样才容易熟悉它! 在上一节课我们像小鹿一样的乱撞,终于撞到了输入表里边包含的函数名称,嘿嘿,不过地址,我们还是没能找着……这节课我们将深入来剖析输入表的结构,通过结合实例分析来帮助大家理解输入表的工作原理. 输入表结构 回顾一下,在 PE文件头的 IMAGE_OPTIONAL_HEADER 结构中的 DataDirectory(数据目录表)

一.为什么要用小表驱动大表 1.驱动表的定义 当进行多表连接查询时, [驱动表] 的定义为: 1)指定了联接条件时,满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表] 2)未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表](Important!) 忠告:如果你搞不清楚该让谁做驱动表.谁 join 谁,请让 MySQL 运行时自行判断 既然“未指定联接条件时,行数少的表为[驱动表]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百

捷径并不是把弯路改直了,而是帮你把岔道堵上! 走得弯路跟成长的速度是成正比的!不要害怕走上弯路,弯路会让你懂得更多,最终还是会在终点交汇! 岔路会将你引入万劫不复的深渊,并越走越深…… 在开始讲解输入表(导入表)概念之前,请允许小甲鱼童鞋用简短的几句话来总结之前我们学过的内容,并做进一步的思想综合提升,注意咯! 首先,我们知道PE 文件中的数据被载入内存后根据不同页面属性被划分成很多区块(节),并有区块表(节表)的数据来描述这些区块.这里我们需要注意的问题是:一个区块中的数据仅仅只是由于属性相同

一个表50MB 一个表10GB 50M表做驱动表,放在PGA里 这时候慢在对对 10g 的全表扫描 对10个G扫描块 需要开并行 我有这样一个算法 一个进程 读 50mb 8进程 来 扫描 10gb 一个 进程扫描 1.25gb 50MB 都分发到 8个进程 超大表和小表之间做HASH JOIN,一般会启用用并行,ORACLE在并行HASH JOIN的时候会用到很多技术,比如 HASH HASH, 或者BROADCAST 对于超大表和小表做HASH JOIN,一定要让小表进行广播(Broadca

Mysql 系列文章主页 =============== 本文将以真实例子来讲解小表驱动大表(In,Exists区别) 1 准备数据 1.1 创建表.函数.存储过程 参照  这篇(调用函数和存储过程批量插入数据)  文章中的第 1-7 步,注意,不要执行第8步 1.2 插入数据 现在来执行第8步. 1.2.1 向 Department 表中插入 100 条记录 CALL insert_dept(, ) 1.2.2 向 Employee 表中插入 100000 条记录 CALL insert_em

nim读写注册表的小例子 2018年5月7日 15:11:58 codegay 贴一个nim读写注册表的例子,虽然简单,但是nim官方没有写windows注册表相关的文档, 我贴的例子兴许能帮大家省点时间,以下代码是读取计算机描述和设置计算机描述的: import registry const path = r"SYSTEM\CurrentControlSet\services\LanmanServer\Parameters" const key = "srvcomment&

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

1. 优化原则:小表驱动大表,即小数据集驱动大数据集. select * from A where id in (select id from B) 等价于: for select id from B for select * from A where A.id = B.id 当B表的数据集必须小于A的数据集时,用in优于exists. select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id) 等价于: for select

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI