大数据表之间join 的优化 [问题点数:20分,结帖人shzhouhuiyu]

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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
2012年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2011年8月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
2011年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2011年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2012年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
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蓝花 2013年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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微软MVP 2012年10月 荣获微软MVP称号
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黄花 2010年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2009年11月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年10月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第三
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红花 2002年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2001年11月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
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2002年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2001年12月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第三
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一次涉及两个大表关联的优化
sql: select * from (select fd.analystid, dr.objid DOCID, dr.title, row_number() over(partition by fd.analystid order by dr.doctime desc) rown
【Hive】 Hive调优总结——数据倾斜,join表连接优化
数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的<em>优化</em>过程中常见的需要解决的问题。常见的Hive调优的方法:列剪裁、Map Join操作、 Group By操作、合并小文件。   一、表现       1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成;       2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长;
数据结构优化之大表设计
问题:针对过于清晰的<em>数据表</em>结构造成的过多的多表 <em>join</em>的情况 主要的<em>优化</em>方案(第一阶段) 1.将关联表合并成大表:旨在减少多表联查的JOIN个数 可以合并的前提:a.几张表关联表示同一类似的业务需求;b.数据的唯一性,即几张表只有一条数据进行相互关联; 如: 【多张表JOIN问题】 SELECT u.user_id, u.user_code, u.user_name, u.a
hive两大表关联优化试验
呼叫结果(call_result)与销售历史(sale_history)的<em>join</em><em>优化</em>: CALL_RESULT: 32亿条/444G SALE_HISTORY:17亿条/439G 原逻辑 Map: 3255 Reduce: 950 Cumulative CPU: 238867.84 sec HDFS Read: 587550313339 HDFS Write: 725372
Hive数据倾斜(大表join大表)【优化
     业务背景用户轨迹工程的性能瓶颈一直是etract_track_info,其中耗时大户主要在于trackinfo与pm_info进行左关联的环节,trackinfo与pm_info两张表均为GB级别,左关联代码块如下:[mw_shl_code=sql,true]from trackinfo a left outer <em>join</em> pm_info b on (a.ext_field7 = b.i...
spark十亿数据join优化
转:https://daizuozhuo.github.io/spark-<em>join</em>/ 最近在项目中用Spark <em>join</em>了几十亿的数据,在debug和不断<em>优化</em>性能中感觉收获良多,特此记录一下。 任务很简单,就是<em>join</em>两张表,表A ship有几千万行,包含每日寄出去的包裹的信息,表B item有几十亿行,包括所有商品的属性,我们需要把商品的属性信息加到每个包裹里面的商品上。
[Hive]Hive数据倾斜(大表join大表)
Hive数据倾斜(大表<em>join</em>大表)的现象、思路以及解决方案
spark sql优化:小表大表关联优化 & union替换or & broadcast join
----原语句(运行18min)    SELECT            bb.ip    FROM            (                    SELECT                            ip                  ,                            sum(click) click_num,            ...
Oracle进行大数据表连接查询优化
1、尽量避免对海量<em>数据表</em>的连接查询; 2、如果非要连接查询,要使用exists; 3、能过滤掉最多记录的条件语句放在最后面(最先被执行); 4、在为了方便性进行代码实现的同时,考虑一下方便性所付出的代价:对数据量不大的表的操作可以代码好写优先,但如果是数据量大的表的查询就需要特别考虑了:比如刚才提到的完全没必要的子查询; 5、很多情况下,我们并不需要非得加个Oder by,比如在selec...
hive join 优化 --小表join大表
1、小、大表 <em>join</em> 在小表和大表进行<em>join</em>时,将小表放在前边,效率会高,hive会将小表进行缓存。 2、map<em>join</em> 使用map<em>join</em>将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配,从而省去reduce。 例子: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本
spark中多表连接优化实例
环境信息: hive1.2.1 spark1.6.1 hadoop2.6.0-cdh5.4.2 memory:1918752, vCores:506表结构: 表名称 表容量 主键 hive存储类型 temp_01_pc_order 5G PC_ORDER_ID RCFile TST_ORDER_RISK 9.4G 非 PC_ORDER_ID RC
Hive中小表与大表关联(join)的性能分析
经常看到一些Hive<em>优化</em>的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询。这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟。         多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询,这应该算是小表了,在查看reduce的执行日
sparksql优化1(小表大表关联优化 & union替换or)
----原语句(运行18min) INSERT into TABLE schema.dstable SELECT bb.ip FROM (SELECT ip, sum(click) click_num, round(sum(click)/sum(imp),4) user_click_rate FROM schema.srctable1 WHERE date = '2017102
hive小表与大表join提升运行效率
问题描述:一小表 1000 row 一大表 60w row 方案一: 在运行的时候发现会自动转为map <em>join</em> 本以为会很快,但是只起了一个map ,<em>join</em> 的计算量 : 单机计算6 亿次,结果一直map 0%  最后运行 1800s  方案二: 采用关闭map <em>join</em> : 但是依旧会很慢 what,why? 因为mapper的数量还是太小了,并行度不够啊。 Laun
三个数据表的关联查询
$M_shopping = M('Shops'); $M_product = M('Product'); $M_proimg = M('Product_image'); $list_shops = $M_shopping-><em>join</em>('as shops left <em>join</em> hr_product as product on shops.product_id = product.p_id lef
Hadoop-impala十大优化之(2)—impala连接查询性能优化及最佳实践
1.1  Hadoop-impala十大<em>优化</em>之(2)—impala连接查询的性能<em>优化</em>         涉及连接操作的查询通常需要更多的调整,而不是仅指一个表的查询。从联接查询集合查询的结果集的最大大小是所有联接表中的行数的乘积。当加入数个表有数以百万计或数十亿的行,任何错过的机会过滤结果集,或其他低效的查询,可能导致一个操作,不完成在一个实际的时间,必须被取消。          调整Imp
left.join.查询优化
 SQL查询<em>优化</em> LEFT JOIN和INNER JOIN:1,连接了八个数据库表,而且全部使用LEFT JOIN,如下所示:Resource_Resources ALEFT JOIN Resource_Clients B ON A.ResourceId = B.ResourceId  LEFT JOIN Resource_Files C on B.ClientId=C.ClientId LEFT
Apache Phoenix的Join操作和优化
估计Phoenix中支持Joins,对很多使用HBase的朋友来说,还是比较好的。下面我们就来演示一下。首先看一下几张表的数据:Orders表: OrderID CustomerID ItemID Quantity Date 1630781 C004 I001 650 09-01-2013 1630782 C003 I006 2500 09-02-2013
hive入门学习:join的三种优化方式
hive入门学习:<em>join</em>的三种<em>优化</em>方式               hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接,例如在进行两个table的<em>join</em>的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,良妃磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的。下面介绍一下涉及hive在<em>join</em>的时候的<em>优化</em>方式。
了解MySQL联表查询中的驱动表,优化查询,以小表驱动大表
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 <em>join</em> 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
数据库表在join时的三种方式
sql 执行时最重要的两步: 1)通过什么方式获取到数据(index only scan、index scan、table full scan) 2)获取到数据后用什么方式<em>join</em>出结果。 下面说的是第二步 nested loops 嵌套循环 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择。 nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另...
Mysql 优化之小表驱动大表
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Mysql分页及JOIN优化
1、分页对于一个大表而言,mysql超过几十万行。分页就会有问题,此时先查询主键分页结果,再关联到表中的主要信息,会快很多。Select * from big_table eInner <em>join</em> (select id from big_table limit 4100000, 10) a on a.id = e.id2、<em>join</em>表时的特别处理使用组合索引,小表的变形sql处理等,不要使用子查询:这...
phoenix 大表 小表 顺序 join查询
粗糙的全表扫描例子: T_EXTENSION_ALL_DATAS_LOGIN 大表,200W+数据。 T_EXTENSION_ALL_DATAS_SHOW  小表,几十条数据。   select T1.LOGIN_DATE,T1.COUNTRY,T1.IP,T1.BROWSER,T1.USER_NAME,T1.GENDER,T1.EMAIL,T2.TIME_SPEND,T2.CAM_SI...
百万级数据库优化方案
网上关于SQL<em>优化</em>的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。 一、百万级数据库<em>优化</em>方案1.对查询进行<em>优化</em>,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在...
left join:多表链接及其语句优化
文章转载自:http://www.cnblogs.com/windamy/articles/585555.html
MySQL查询之join优化
SQL语句开发技巧 正确使用SQL带来的优势 1 增加数据库处理效率,减少应用响应时间 2 减少数据库服务器负载,增加服务器稳定性 3 减少服务器间通讯的网络流量 正确使用<em>join</em>语句 SQL标准中<em>join</em>的类型 内连接 INNER 全外连接 FULL OUTER 左外连接 LEFT OUTER 右外连接 RIGHT OUTER 交叉连接 CROSS 内连接:查询两个表中公共...
mysql left join 优化 大表驱动小表 小表驱动大表
SELECT s.id,s.nick,s.userId,s.sid,s.session_key,s.retoke,s.shouquantime,s.refresh_token_timeout,s.timezone,t.endtime from taobao_session as s LEFT JOIN taobao_productrepost_set as t on t.memberId...
浅谈MapRuduce的几种Join方式
Reduce Side Joins (Reference:http://codingjunkie.net/mapreduce-reduce-<em>join</em>s/)。 在所有的<em>join</em> pattern算法中,reduce-side <em>join</em>时最容易实现的。之所以reduce-side <em>join</em>s这么简单直接,是因为Hadoop会默认将具有相同键(Key)的pair发送到同一个Reducer去执行redu
SQL记录 - MySql大数据导入导出 表优化
select count(1) from exceldatas; #9771551OPTIMIZE table exceldatas;# 修改当前事务的隔离级别为未提交读:read uncommitted# 以查看数据insert导入的进度mysql&amp;gt; set session transaction isolation level read uncommitted;解决mysql 事务未提交...
从一段代码浅谈pyspark性能优化
问题引出我们在日常的特征工程中,常常需要将多张表进行关联操作,也就是所谓的<em>join</em>。现在有三张表A,B,C,其中A表数据总大小约300M, B表总数据大小约15G,C表数据总大小约400G,现在的需求是对这三张表做<em>join</em>,该如何实现?常规做法最简单的一种实现,就是先将其中的两张表<em>join</em>,再将剩下的一张表做<em>join</em>,代码如下:sc = SparkSession\ .builder...
hive中与hbase外部表join时内存溢出(hive处理mapjoin优化器机制)
与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行<em>join</em>出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环
hive多表关联
多表<em>join</em>使用说明 select * from (select userId from table_a where dt=20160731) a <em>join</em> (select userId from table_b where dt=20160731) b  on a.userId=b.userId <em>join</em> (select userId from table_c where dt=201
大数据量数据库设计与优化方案
一、数据库结构的设计         如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能。所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的。         在一个系统分析、设计阶段,因为数据量较小,负荷较低。我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性
Hive join 优化实战
由于 hive 与传统关系型数据库面对的业务场景及底层技术架构都有着很大差异,因此,传统数据库领域的一些技能放到 Hive 中可能已不再适用。关于 hive 的<em>优化</em>与原理、应用的文章,前面也陆陆续续的介绍了一些,但大多都偏向理论层面,本文就介绍一个实例,从实例中一步步加深对 hive 调优的认识与意识。1、需求需求我做了简化,很简单,两张表做个 <em>join</em>,求指定城市,每天的 pv,用传统的 RDBM
压测调优小知识1----left join sql语句调优
压测的时候,遇到一个瓶颈问题,核查接口查询数据时一直显示加载中,跟接口发现是接口超时未返回数据导致经过sql跟踪发现是一个left <em>join</em> 的查询sql 语句的锅,大致思路是:A表有4000条数据,B表有58万条数据,两个表联合查询,结果sql语句在小数据量的时候,可以正常返回数据,B表数据增大后,导致查询超时了,原sql 因为使用了left <em>join</em> 查询,导致大量时间耗费在 联合查询的数据对...
oracle大数据表(千万级)修改,删除优化技巧【转】
oracle大<em>数据表</em>(千万级)修改,删除<em>优化</em>技巧 运行下面的SQL delete  from idwsq11.SH30_PRCSS_EXCTN_LOG e where deriv_prcss_time_stamp 省略其他信息。。。。。 为啥老外自己不做呢? 其实冤枉他了,他删除了的 不过等了半小时还没完,不耐烦了,然后kill了给我删除。 explain plan for dele
数据表查询优化方案
如果有一张大表,表中的数据有几百万、几千万甚至上亿,要实现实时查询,查询的结果要在十秒钟之内出来,怎么办?如何做<em>优化</em>?本人现在做的项目中,有个表的数据超过3千万行,超过5G的数据。现在需要对表中的数据进行查询统计,之前由于没做<em>优化</em>,导致此表的查询效率非常低下,让使用者非常苦恼,于是本人参与了此表的<em>优化</em>。举个类似的例子,比如表中的结构如下,现在要统计某一天出生的人口数,或者统计某一城市的人口数,或者某
工作总结 - 大数据表分页查询优化
在我们进行数据查询时,不可避免要碰到分页的问题。我们通常会在返回<em>数据表</em>格页面下方显示如下信息用于对分页的信息的操作: 总数: 200 [首页] [上一页] 2,[3],4,5 [下一页] [尾页] 对于小表我们可以直接操作数据获取如下信息 使用sql语句计算出符合条件的记录总数 select count(1) from table where xxx in (1,2,3) ...
数据库表的连接用法详解(join)
连接查询  通过连接运算符可以实现多个表查询。连接是关系数据库模型的主要特点,也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。  在 关系数据库管理系统中,表建立时各数据<em>之间</em>的关系不必确定,常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时,通过连接操作查询出存放在多个表中的不 同实体的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性,他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表,尔后通过连接进
ORACEL 大数据表 加快查询速度方案 总结
1、前提介绍:大<em>数据表</em>记录为 1000万条数据以上 2、方案介绍:      在oracle查询的sql中 1.不要连表查,尽量在一张表中把所有需要的字段都查出来                                     2.在where 语句=号左面不要用oracle的函数,不然oracle的索引等就无效了                                  
RDD Join 性能调优
阅读本篇博文时,请先理解RDD的描述及作业调度:[《深入理解Spark 2.1 Core (一):RDD的原理与源码分析 》](http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/53894611#t16)Join数据是我们在Spark操作中的很重要的一部分。Spark Core 和Spark SQL的基本类型都支持<em>join</em>操作。虽然<em>join</em>很常用而且功能
数据库大表优化策略二
垂直拆分垂直分库是根据数据库里面的<em>数据表</em>的相关性进行拆分,比如:一个数据库里面既存在用户数据,又存在订单数据,那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库。垂直分表是对<em>数据表</em>进行垂直拆分的一种方式,常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分,每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的,只是字段不一样,使用主键关联垂直拆分的优点是:可以使得行数据变小,一个数据块(Block...
Hive join的三种优化方式
hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接,例如在进行两个table的<em>join</em>的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,良妃磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的。下面介绍一下涉及hive在<em>join</em>的时候的<em>优化</em>方式。        第一:在map端产生<em>join</em>         mapJoin的主要意思就是,当链接的两...
left join查询优化
SQL查询<em>优化</em> LEFT JOIN和INNER JOIN: 1, 连接了八个数据库表,而且全部使用LEFT JOIN,如下所示: Resource_Resources A LEFT JOIN Resource_Clients B ON A.ResourceId = B.ResourceId   LEFT JOIN Resource_Files C on B.ClientId=C.Clie
Spark离线计算优化——leftOuterJoin优化
两个k-v格式的RDD进行leftOuterJoin操作如果数据量较大复杂度较高的话计算可能会消耗大量时间。可以通过两种方式进行<em>优化</em>:1、leftOuterJoin操作前,两个RDD自身进行reduceByKey操作(保证key唯一);2、两个RDD先map成结果k-v格式,再将两个RDD进行reduceByKey操作(避免使用leftOuterJoin操作),示例:RDD1:(a, a1)RDD...
SQL优化:化解表关联的多对多join
昨天在写了一个存储过程,写好后执行存储过程时,发现非常慢,但是当前系统里的数据量就几十万条,数据量是比较小的。 代码如下: declare @biz_date varchar(7) set @biz_date = '2016-10' select '达成率' kpi, 4 as sort, v.emp_id, count(distinct v.store_id)*1.0/nul
优化】大数据量内表优化技巧
应用场景:在<em>优化</em>过程中我们经常会碰到处理数据量上百万或者千万大数据内表的情况,本例介绍的是一种通过tabix减少读取数据量的思想。 注意事项: 1、首先需要排序                       2、先通过二分查找read内表的方式找到我们数据所在的index                      3、将sy-tabix赋给变量                      4、
MySQL JOIN 多表连接
ySQL JOIN 多表连接 除了常用的两个表连接之外,SQL(MySQL) JOIN 语法还支持多表连接。多表连接基本语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON condition INNER|LEFT|RIGHT JOIN table3 ON condition ... JOIN 多表连接实现了从多个表中获取相关数
sql优化之数据库表优化
文章转自https://www.cnblogs.com/AK2012/archive/2012/12/28/2012-122802.html ,感谢分享!!!一、设计规范化表,消除数据冗余数据库范式是确保数据库结构合理,满足各种查询需要、避免数据库操作异常的数据库设计方式。满足范式要求的表,称为规范化表,范式产生于20世纪70年代初,一般表设计满足前三范式就可以,在这里简单介绍一下前三范式先给大家...
MYSQL一次千万级连表查询优化(一)
概述:交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL<em>优化</em>任务交到了我手上。 这个SQL查询关联两个<em>数据表</em>,一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息,如第一次攻击时间,地址,IP等等,一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。(以下SQL
odps(hive)上进行join操作的三种方式
最近项目上用到了阿里云大数据平台的数据仓库,很多离线计算和挖掘工作都是基于odps来实现,这其中必不可少的工作就是表与表<em>之间</em>的<em>join</em>碰撞。   由于一开始集群资源比较充裕,一个sql任务不会运行的太久,所以没有对<em>join</em>做单独的关注和<em>优化</em>,最近由于资源 紧张并且涉及到大表<em>join</em>,发现性能下降到令人发指的程度(千万级别的表a与百亿级别的表b进行最简单的<em>join</em>操作耗时 5个小时以上),另外
干货!!!MySQL 大表优化方案(1)
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来<em>优化</em>: 单表<em>优化</em> 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少<em>优化</em>空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1、尽量使用TINYINT、SMA...
Oracle对于多个大表关联操作如何优化速度?
首先要建立适当的索引。sql在索引字段不要加函数,保证索引起效。如果是复合索引注意在sql的顺序。如果已经存在索引,建议你先重建索引先,因为大<em>数据表</em>的索引维护到了一个阶段就是乱的,一般建议重建。建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。 最大数据量的表放在最前,最小的表放在最后面。sql是从最后面开始反向解析的。 其次是要把最有效缩小范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。 保证你sq
SQL优化——SQL子句执行顺序和Join的一点总结
原文:点击打开链接 1.笛卡尔积(Cartesian product) 顾名思义, 这个概念得名于笛卡儿. 在数学中,两个集合 X 和 Y 的笛卡儿积(Cartesian product),又称直积,表示为 X × Y,是其第一个对象是 X 的成员而第二个对象是 Y 的一个成员的所有可能的有序对. 假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(
postgresql 使用表连接left join巧妙优化not in关联子查询
某交通项目,tb_case 2万多条记录,tb_carout 1 使用原查询语句:  SELECT TB_CASE.CASENO AS CASENO,TB_CASE.LAWGROUP AS LAWGROUP,S1.ROLE_NAME AS LGNAME,TB_CASE.CARPARK AS CARPARK,S2.ROLE_NAME AS CARPARKNAME,TB_CASE.LAWTIME ...
多表外连接性能测试及优化
前提:数据库中一共有三个表:class,book,phone,而且每个数据库表中都有10万条数据,三个表一共有30万条数据,从大数据量的角度来检测你写的sql语句性能是如何的. 一.左连接 用sql语句查询前10000条数据,sql语句表示如下: select * from class LEFT JOIN book on class.card=book.card limit 10000 查
impala的 join查询的优化实践
查询语句 CREATE TABLE result as SELECT t1.crossing_id AS cid,t1.plate_no AS pn1,t2.plate_no AS pn2,t1.pt_timestamp ASptts1,t2.pt_timestamp AS ptts2 FROM (select * FROM datakudu) AS t1 INNER JOIN (select ...
数据库优化SQL优化之SELECT优化 ——JOIN和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN
在数据库的应用中,我们经常需要对多表进行连表操作来获得关系型的数据,因此,应该更加的掌握好 SQL语句的<em>join</em>原理,因为,可以稍一不慎,可能一个不好的<em>join</em>导致数据库的全表扫描,查询出大量的 无用的信息,并且对数据库性能影响极大。          数据库中的<em>join</em>操作,实际上是对一个表和另一个表的
大数据下-数据库的优化演练过程
大数据处理任何企业都会经过的步骤 1)单个数据库处理 2)添加缓存 3)读写分离 4)分库分表主要为水平划分 5)写库做节点冗余、读库做负载均衡 一般解决方案 读节点可以为多台,一般情况下写节点为一台,为考虑单点故障的问题,写节点也可以做冗余 ...
oracle中优化left join的工作心得
最近领导要求一个任务,大致可以如下解释。 有A表和B表,两个表均有ID和DATE字段,A表存储一个完整的数列SEQ,B表描述了A数列的某段所携带的信息VAL,标记了起始数列号SEQ_START和终止数列号SEQ_END,要求生成一个根据B表标记A表指定数列VAL值的表 A表: id     date              seq 1      2011/12/1   1 1
mysql 联表查询 100w+数据优化
产生原因闲来无事,使用vue封装了个table组件,封装完成后想测试下,数据量小的情况下,能迅速展现数据,数据上了100w后,直接超时,结果一步步排查,发现是sql查询的问题场景回顾使用表:订单表 order (100w+),商品表goods (100+) , 用户表 user (100+) 未<em>优化</em>前sql查询语句:SELECT o.order_id, u.username,g.title,g. ...
Oracle 多表联查优化
-----------------------------------------未<em>优化</em>代码------------------------------------------------------------------------------ select A.Gvm_id, B.B_company_name_cn as deptName, B1.B_company_name
hive中大表join小表情况
一句原则:把重复关联键少的表放在<em>join</em>前面做关联可以提高<em>join</em>的效率 和<em>join</em>相关的<em>优化</em>主要分为map<em>join</em>可以解决的<em>优化</em>(即大表<em>join</em>小表)和map<em>join</em>无法解决的<em>优化</em>(即大表<em>join</em>大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦。       首先介绍大表<em>join</em>小表<em>优化</em>。以销售明细表为例来说明大表<em>join</em>小表的场景。       假如供应商进行评级,比如(五星、四星、三星、二...
浅析Mysql Join语法以及性能优化
注:转载之>>>http://www.jb51.net/article/50427.htm 内外联结的区别是内联结将去除所有不符合条件的记录,而外联结则保留其中部分。外左联结与外右联结的区别在于如果用A左联结B则A中所有记录都会保留在结果中,此时B中只有符合联结条件的记录,而右联结相反,这样也就不会混淆了。 一.Join语法概述 <em>join</em> 用于多表中字段<em>之间</em>的联系,语法如下:
SQL优化,百万级2张表关联,从40分钟到3秒的历程
表结构如下:   CREATE TABLE `deviceback` (     `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,     `imei` varchar(100) NOT NULL COMMENT '手机唯一标识',     `mid` varchar(50) DEFAULT NULL,     `mac` varchar(100
数据库Join实现
测试sql : select * from a <em>join</em> b where a.id= b.id;a 0 hash map table b 1 scan table alias : 1MapJoinOperator 核心代码// MapJoinOperator.java 在cleanUpInputFileChangedOp() 方法中load hash tablegenerateMap
Sql语句用left join解决多表关联问题(关联套关联,例子和源码)
Sql语句用left <em>join</em>解决多表关联问题(关联套关联,例子和源码)一看就明白多表关联如何写SQl语句
hive数据倾斜(大表join大表)
hive数据倾斜问题
在sql语句多表连接中,in、exists、join那个效率更高一点
EXISTS、IN与JOIN,都可以用来实现形如“查询A表中在(或不在)B表中的记录”的查询逻辑。 在查询的两个表大小相当的情况下,3种查询方式的执行时间通常是: EXISTS EXISTS 只有当表中字段允许NULL时,NOT IN的方式最慢: NOT EXISTS 但是如果两个表中一个较小,一个较大,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in,因
Hive中mapjoin优化例子
1 基本信息 3个表,1个事实表,2个维度表 事实表 test_fact (mid string,sex_id string,age_id string ) 维度表dim_user_demography_age (age_id string,age_name string ) 维度表dim_user_demography_sex (sex_id string,sex_name strin...
MySQL INNER JOIN算法的效率分析
MySQL处理JOIN的方法如下:(摘自MySQL 5.1 参考手册中文版) 假定我们有一个如下形式的表T1、T2、T3的联接查询: SELECT * FROM T1 INNER JOIN T2 ON P1(T1,T2) INNER JOIN T3 ON P2(T2,T3) WHERE P(T1,T2,T3). 这里,P1(T1,T2)和P2(
MySQL 子查询in改为join优化效率
mysql&gt; explain delete from t1 where id in (select id from t2 where name='aa'); mysql&gt; explain delete t1.* from t1 inner <em>join</em> t2 where t1.id=t2.id and t2.name='aa';
Mysql大数据优化方案
随着业务规模的不断扩大,需要选择合适的方案去应对数据规模的增长,以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 关于数据库的扩展主要包括:业务拆分、主从复制,数据库分库与分表。 (1)业务拆分 假设:Mysql一个数据库中有三张表,shop表,goods表,history表。 随着业务逐渐复杂,数据逐渐增多。数据库的执行效率越来越低。 此时可以将三张表放到三个不同主机上人不同数据库中,这样对一个数据...
基本上最全的 MySQL 大表优化方案了
当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来<em>优化</em>: 单表<em>优化</em> 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少<em>优化</em>空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT...
Oracle的left join和group by使用起来秒不可言
[img]D:\a.bmp[/img] 如上图的一张表,我要统计operateid分别为OPER000001,OPER000002,OPER000003有多少记录且按照OPER000001,OPER000002,OPER000003的统计结果进行desc排序。代码如下: [code=&quot;sql&quot;] select a.id_item as id_item,a.operatenum as op...
left join 效率问题
问题:两张表关联 数据库使用oracle,left <em>join</em>,第一张表30w条数据,第二张表300条数据,开始使用第一张表关联第二张表,查询20个字段信息,导致oracle崩溃。 解决1: 使用右关联然后进行过滤,使查出来效果和左关联一样,但当查询字段信息在5个以下的时候可以正常查出,但是到第6个字段,oracle再次崩溃 解决2: 将要关联的两个表信息进行update整合成一张表,然后查
MySQL 性能优化之 延迟关联(deferred join)
【背景】   某业务数据库load 报警异常,cpu usr 达到30-40 ,居高不下。使用工具查看数据库正在执行的sql ,排在前面的大部分是: SELECT id, cu_id, name, info, biz_type, gmt_create, gmt_modified,start_time, end_time, market_type, back_leaf_cate
改写优化SQL(2):not in改为left join
在sql语句中,not in是经常会用到的一种写法,因为这种写法很直观,容易理解。 但如果不注意的话,很容易写出错误的sql,而且性能存在严重问题,所以,不建议使用not in,要尽量把 not in写法,改为left <em>join</em>。 一、建表 CREATE TABLE tb_emp ( emp_id INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED, emp_name
MySQL SQL 优化案例:JOIN派生表
<em>优化</em>之前: SELECT   ap.institution_id,   date(ra.create_time) date,   sum(     IF (       ra.confirm_amount > ld.debit_amount,       ld.debit_amount,       ra.confirm_amount     )   ) return_
hadoop mapreduce多表关联join多个job相互依赖传递参数
mapreduce多表关联<em>join</em>多个job相互依赖传递参数
Nexted-loop join中小表驱动大表的原因分析
nexted-loop <em>join</em>: outer_iterator = SELECT A.xx,A.c FROM A WHERE A.xx IN (5,6); outer_row = outer_iterator.next; while(outer_row) {     inner_iterator = SELECT B.yy FROM B WHERE B.c = outer_row
Mysql大表优化方案
Mysql大表<em>优化</em>方案 原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000006158186 标签: Mysql 当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来<em>优化</em>。 单表<em>优化</em> 除非单表数据后来会一直上涨,否则不要考虑拆分,拆分会带来逻辑,部署,运维的各种复杂度. 一般以整型值为主的表在千万级以下,字符型为主的表在50...
arcgis engine中图层与数据表之间join操作
在进行<em>join</em>之前,请确认数据库可以连接          try            {                //使用oledb连接数据库,连接到sys.基本信息表                IWorkspaceFactory pWorkspaceFactory = new OLEDBWorkspaceFactory();                IPropertySet
MySQL 大数据量优化
目录 字段类型<em>优化</em> 索引<em>优化</em> 查询 SQL 存储引擎 升级硬件 读写分离 数据缓存 垂直分表 水平分表 当 MySQL 单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来<em>优化</em>。 字段类型<em>优化</em> 1、除非单表数据未来会一直不断上涨(例如网络爬虫),否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 2、一般以整型值为主的表在 千万级以下,字符串为主的...
hive中的桶表,以及高效的join方式
hive中的<em>join</em>策略 大概可以分为三种 前面2种的话都是经常会用到,说下第三种 桶 <em>join</em> 桶(SMB) 物理上,每个桶就是表(或分区)目录里的一个文件。 smb的设计是为了解决大表和大表<em>之间</em>的<em>join</em>的。简单的说下她的思想:大表化成小表,map side <em>join</em> 解决。经典的分而治之的思想。 对一个表或者一个分区,可以将其划分为更细的数据块,桶。在hive中,分桶的方
数据表优化处理
       随着业务的发展,应用系统要提前做好数据存储规划,及时应对海量数据创建和访问压力。这篇文章根据工作中的业务场景总结了如何实现大<em>数据表</em><em>优化</em>方案。下面先列出应用场景: 数据库:mysql 应用服务:订单服务 业务要求:依赖订单的其它服务不做调整,不影响线上订单交易 读写分离        实际业务中,围绕着订单的服务非常多:营销,售后,清结算等...
数据表优化设计
在oracle中一个表,一年下来大概会产生200W行的数据,查询时主要是通过id(长整型)和一个时间字段进行。rn这种情况如何进行<em>优化</em>?rn分区表是否可行,如果可行,每个分区存储多少数据比较合适?rn除了分区表外,还有哪些可行方案?
inner join、 left join 、right join、 outer join之间的区别
inner <em>join</em>、 left <em>join</em> 、right <em>join</em>、 outer <em>join</em><em>之间</em>的区别
SQL优化:表的连接顺序
drop table tab_big; drop table tab_small; create table tab_big  as select * from dba_objects where rownum create table tab_small  as select * from dba_objects where rownum set autotrace traceonly
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
C# 串口调试小助手(有源码)下载
用于串口调试的小助手 有bug 请一定要反馈给我 http://blog.csdn.net/wenjunsu 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wenjunsu/2708852?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wenjunsu/2708852?utm_source=bbsseo[/url]
百度地图的路线规划的实现下载
百度地图的路线规划功能的实现 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u014465934/9520542?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u014465934/9520542?utm_source=bbsseo[/url]
中国电信业务资料\电信结算业务培训下载
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