看到一篇文章是讲sql语句or与union all的执行效率比较的,以前没怎么注意这个问题,感觉文章写的不错,转来一看. 文章原链接:http://www.cunyoulu.com/zhuanti/qtstudy/20081124orunion.htm sql语句or与union all的执行效率比较 当SQL语句有多个or语句时,可以考虑使用union或者union all代替来提高速度.使用or的SQL语句往往无法进行优化,导致速度变慢.但这不是固定的,有时候使用or速度会更快些.具体情况还

oracle 高级分组 博客分类: 数据库基础 oraclesql  10.高级分组 本章目标: 对于增强的group by需要掌握: 1.使用rollup(也就是roll up累计的意思)操作产生subtotal(小计)的值. 2.使用cube操作产生cross-tabulation(列联交叉表)的值. 3.使用grouping函数标识通过rollup和cube建立的行的值. 4.使用grouping sets产生一个single result set(结果集). 5.使用grouping_i

首先hive本质就是mapreduce,那么优化就从mapreduce开始入手. 然而mapreduce的执行快慢又和map和reduce的个数有关,所以我们先从这里下手,调整并发度. 关于map的优化: 1.调整block 作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.set dfs.block.size 因为没份数据都是block,而block的大小直接影响了split切分的分数,如果切分的更细一点,那么split个数会增加,那直接会影响map的增加,所以blocksize是直接影响

获取 type:查询类型 1.可以判断出,全表扫描还是索引扫描(ALL就是全表扫描,其他就是索引扫描) 2.对于索引扫描来讲,可以西划分,可以判断是哪一种扫描 type的具体类型介绍: ALL:全表扫描 Index:全索引扫描 range:索引范围扫描 union all 不去重 union 会去重,会排列,性能不好 ref:辅助索引的等值查询 eq_ref:多表链接查询(join on) const, system :主键或唯一等值查询 NULL: Extra: file

目录 SQL优化的本质 SQL优化Road Map 2.1 制定SQL优化目标 2.2 检查执行计划 2.3 检查统计信息 2.4 检查高效访问结构 2.5 检查影响优化器的参数 2.6 SQL语句编写问题 2.7 SQL优化器限制导致的执行计划差 SQL优化案例 SQL执行计划获取 4.1 如何获取准确的执行计划 4.2 看懂执行计划执行顺序 一SQL优化的本质 一般来说,SQL优化是让SQL运行得更快,使SQL更快的方式有很多,比如提高索引的使用效率,或者并行查询.可以看到里面的公式: 执行

Hadoop期末复习 选择题 以下选项中,哪个程序负责HDFS数据存储. B A.NameNode B.DataNode C.Secondary NameNode D.ResourceManager 下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈? C A.CPU B. 网络 C.磁盘 D.内存 下面哪项是Hadoop的作者?B A.Martin Fowler B.Doug cutting C.Mark Elliot Zuckerberg D.Kent Beck HDFS默认备份数量?D A.0 B.1

这次看一下临时表,表变量和Union命令方面是否可以被优化呢? 阅读导航 一.临时表和表变量 二.本次的另一个重头戏UNION 命令 一.临时表和表变量 很多数据库开发者使用临时表和表变量将代码分解成小块代码来简化复杂的逻辑.但是使用这个的后果就是可能带来性能的损害 1． 对I/O子系统的影响 (存储区域网络SAN 或逻辑存储),这是由于增加了页和页I/O闩锁等待,这样等待被认为是最差的等待,这也可能会增加临时数据库的密集竞争进而导致高分配请求,最后可能出现全局分配映射页(GAM).共享全局映射

C#不用union,而是有更好的方式实现   用过C/C++的人都知道有个union,特别好用,似乎char数组到short,int,float等的转换无所不能,也确实是能,并且用起来十分方便.那C#为什么没有这个关键字呢?怎么实现这个功能?其实C#只是没有了这个关键字,但是功能是能实现的,而且也是非常方便,并且是安全的.网上有人用StructLayout特性来实现union,也确实是实现了一些功能.比如:C/C++:    union {        unsigned char ch    

博客已搬家,更多内容查看https://liangyongrui.github.io/ Mysql中Union和OR性能对比 在leetcode上看到一篇文章,整理一下 参考:https://leetcode.com/problems/big-countries/discuss/103561/Union-and-OR-and-the-Explanation 有两种SQL,结果是一样的,但是第二种快一点: #用OR SELECT name, population, area FROM World

PS:概要.背景.结语都是日常“装X”,可以跳过直接看优化历程 环境:SQL Server 2008 R2.阿里云RDS:辅助工具:SQL 审计 概要 一个订单列表分页查询功能,单从SQL性能来讲,从几十万数据量时,适当加一些索引随便写SQL:到百来万数据量时,需要做一些SQL语句优化:再到几百万上千万的数据量情况下,很多意想不到的情况就出现了(在大部分中小公司没有专业DBA的情况下,“万能”的研发就得顶上去了). 背景 进入公司后,系统已经初具规模,已有成型的框架.随着业务的不断增长,系统功能

[ 概要 ] 经常写sql的同学可能会用到union和union all这两个关键词, 可能你知道使用它们可以将两个查询的结果集进行合并, 那么二者有什么区别呢? 下面我们就简单的分析下. [ 比较 ] union: 对两个结果集进行并集操作, 不包括重复行,相当于distinct, 同时进行默认规则的排序; union all: 对两个结果集进行并集操作, 包括重复行, 即所有的结果全部显示, 不管是不是重复; 下面我们举一个简单的例子来证明上面的结论: 1. 准备数据: drop table

这是一个很久以前的例子,现在在整理资料时无意发现,就拿出来再改写分享. 1.需求 1.1 基本需求: 根据输入的地址关键字,搜索出完整的地址路径,耗时要控制在几十毫秒内. 1.2 数据库地址表结构和数据: 表TBAddress 表数据 1.3 例子: e.g. 给出一个字符串如“广 大”,找出地址全路径中包含有“广” 和“大”的所有地址,結果如下: 下面将通过4个方法来实现,再分析其中的性能优劣,然后选择一个比较优的方法. 2.创建表和插入数据 2.1 创建数据表TBAddress use te

前言 本节我们来看看有关查询中UNION和UNION ALL的问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探UNION和UNION ALL 首先我们过一遍二者的基本概念和使用方法,UNION和UNION ALL是将两个表或者多个表进行JOIN,当然表的数据类型必须相同,对于UNION而言它会去除重复值,而UNION ALL则会返回所有数据,这就是二者的区别和使用方法.下面我们来看一个简单的例子. USE TSQL2012 GO --USE UNION

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

前言 前面我们学习了NOT EXISTS和NOT IN的比较,当然少不了EXISTS和IN的比较,所以本节我们来学习EXISTS和IN的比较,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨EXISTS和IN 我们创建表Table1并且取出前面创建BigTable表中的六条数据并插入其中,同时有一条数据重复,如下: CREATE TABLE Table1 (IntCol UNIQUEIDENTIFIER) Insert into Table1 (IntC

前言 上一节我们分析了INNER JOIN和IN,对于不同场景其性能是不一样的,本节我们接着分析NOT EXISTS和NOT IN,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初步探讨NOT EXISTS和NOT IN NOT EXISTS和NOT IN有很大的不同,尤其是对NULL的处理,为何这样说,当子查询中有NULL时,此时NOT IN不会返回任何行,下面我们来看下简单的示例. USE TSQL2012 GO WITH table1 AS ( SELE

前言 上一节我们讲解了数据类型以及字符串中几个需要注意的地方,这节我们继续讲讲字符串行数同时也讲其他内容和穿插的内容,简短的内容,深入的讲解,Always to review the basics. 分页方式 在SQL 2005或者SQL 2008中我们是利用ROW_NUMBER开窗函数来进行分页的,关于开窗函数,我们在SQL进阶中会详细讲讲.如下: USE TSQL2012 GO DECLARE @StartRow INT DECLARE @EndRow INT SET @StartRow =

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

接上篇Mysql性能优化二 对表进行水平划分 如果一个表的记录数太多了,比如上千万条,而且需要经常检索,那么我们就有必要化整为零了.如果我拆成100个表,那么每个表只有10万条记录.当然这需要数据在逻辑上可以划分.一个好的划分依据,有利于程序的简单实现,也可以充分利用水平分表的优势.比如系统界面上只提供按月查询的功能,那么把表按月拆分成12个,每个查询只查询一个表就够了.如果非要按照地域来分,即使把表拆的再小,查询还是要联合所有表来查,还不如不拆了.所以一个好的拆分依据是 最重要的.关键字:UN

下一篇:Mysql性能优化二 mysql的性能优化无法一蹴而就,必须一步一步慢慢来,从各个方面进行优化,最终性能就会有大的提升. Mysql数据库的优化技术 对mysql优化是一个综合性的技术,主要包括 表的设计合理化(符合3NF) 添加适当索引(index) [四种: 普通索引.主键索引.唯一索引unique.全文索引] 分表技术(水平分割.垂直分割) 读写[写: update/delete/add]分离 存储过程 [模块化编程,可以提高速度] 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.in

(1)      选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.(2)      WHERE子句中的连接顺序．:ORACLE采用自下而上的顺