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mysql leftjoin 大表在外_小表驱动大表

前言 在数据库查询中,经常用到表关联,听到最多的规则是 “小表驱动大表”。那么问题来了 什么是小表驱动大表 ? 为什么要用小表驱动大表 ? 怎么区分那个是驱动表与被驱动表 ? JOIN 查询如何选择驱动表与被驱动表 ? 索引应该建在驱动表还是被驱动表 ? 什么是小表驱动大表 ? 小表驱动大表

什么是水平分表,垂直分表

水平分表 把一个大表,拆分成多个小表,大表和小表的字段完全一致,只是小表的数据加一起才是大表的数据(如大表的资料有三个月的人员刷卡资料。小表分别会存一个月的刷卡资料) 垂直分表 把一个大表,拆分成多个小表。小表的字段总和(除id)等同于大表字段 例如:大表字段为id,empno,chname,

IT老齐架构300讲笔记(003) 大厂数据垂直分表

目录 什么是水平分表? 什么是垂直分表? 为什么要垂直分表? InnoDB处理引擎 InnoDB1.0后新特性,压缩页 垂直分页分析 垂直分表条件 字段放大小表的依据 什么是水平分表? 按行为单位对数据进行拆分(范围法,hash法)。特点:所有的表结构完全相同。用于解决数据量大的存储问题。 什么是垂直

MySQL blocked nested loop join(bnl)和index nested loop join(inl)

blocked nested loop join使用了数组arr[join_buffer_size],如果外层小表数量把数组撑满了,然后到内层大表中全表扫描查询数据,把符合条件的数据保存下来,然后清空数组,再到外层小表中把数组撑满如此往复,直到小表没数据了,查询也就结束了,内层大表查询不用索引,也可以测试内层大表用了索引

Hive优化

(1) 数据存储及压缩。 针对hive中表的存储格式通常有orc和parquet,压缩格式一般使用snappy。相比与textfile 格式表,orc 占有更少的存储。因为 hive 底层使用 MR 计算架构,数据流是 hdfs 到磁盘再到 hdfs,而且会有很多次,所以使用 orc 数据格式和 snappy 压缩策略可以降低 IO 读写

HIVE调优之MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理  开启MapJoin参数设置 设置自动选择Mapjoin( 默认为false):set hive.a

[滴水逆向三期笔记]Switch语句反汇编总结

1.三个case以内或者散乱分布 相当于if-else语句 不需要生成大表 2.sub a,b (生成大表 大表每4bytes取一次值 a为参数 b为case最小值) cmp c,d (c为sub后传入局部变量的值 d为case最大值与最小值的差值) 3.case建议连续且相近 若删除部分case则大表填充default的地址 4.中

hive mapjoin总结

1.map join无reduce操作,所以没有shuffle。这样可以减少大量的网络I/O。(如:大表文件数500、文件250M,小表20M。map join的网络I/O共50020M,Common join的网络I/O共500250M+20M),同时不需要进行map sort和shuffle sort排序。 2.由于Common join的一个reduce包含两张表的数据,所以进行reduc

mysql 小表驱动大表(in,exists)

in:子查询为小表    该子查询返回数据放入内存,在主查询中对应内容。 exists:子查询为大表    该子查询实际上并不返回任何数据,而是返回值True或False。(子查询中的select *与select 1没有区别,因为只返回true或false)  

Hive 查看mapjoin日志过程

MapJoin 如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件,那么Hive解析器会将 Join 操作转换成 Common Join,即:在 Reduce 阶段完成 join。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在 map 端进行 join ,避免 reducer 处理。   一,开启MapJoin参数设置 (1)设置自动选择Mapj

spark left join 和 right join 的坑

前言 本文隶属于专栏《Spark异常问题汇总》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和参考文献请见 Spark异常问题汇总 问题描述 在开发 Spark SQL 的时候,遇到了一个问题 一个小表 3G 左右, 然后需要 left join 两个大表,一个150

查询优化(排序优化)

1、分析           (1)小表永远驱动大表          (2)order by关键字优化             小总结:          默认的 age 和birth默认是升,全升和全降不可以,升降或者降生造成filesort      

sql语句中对单个字段去重,distinct和group by性能分析

distinct简单来说就是用来去重的,而group by的设计目的则是用来聚合统计的,两者在能够实现的功能上有些相同之处,但是2者的性能差距很大 对于一个84万数据量的表,count(distinct(XXX))的查询需要20s,而group by仅需1s,性能相差20倍 原理分析: distinct方式就是两两对比,需要遍历整个表,大多

hive大小表join性能优化

当一个大表和小表进行join操作时,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin还能解决数据倾斜问题,基本原理:在小数据量情况下,会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中,从而加快join的执行速度。 大小表join时,将小表放在前面,会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存,在map端

hive大小表join性能优化

当一个大表和小表进行join操作时,使用mapjoin性能比普通的join要快很多,mapjoin还能解决数据倾斜问题,基本原理:在小数据量情况下,会将小表全部加载到执行join操作的程序的内存中,从而加快join的执行速度。 大小表join时,将小表放在前面,会将小表进行缓存。 mapjoin将小表放入内存,在map端

HIVE调优之MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理 开启MapJoin参数设置 设置自动选择Mapjoin( 默认为true):set hive.auto

mysql驱动表与被驱动表及join优化

驱动表与被驱动表 先了解在join连接时哪个表是驱动表,哪个表是被驱动表:1.当使用left join时,左表是驱动表,右表是被驱动表2.当使用right join时,右表时驱动表,左表是驱动表3.当使用join时,mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表,大表作为被驱动表 join查询如何选择驱动表与被驱动表   

Spark SQL有关broadcast join的不生效问题

大数据计算通常会存在大表join小表的情况,如果相对较小的表允许广播到各个executor的话,可以使用广播方式mapjoin,这样还可以避免数据倾斜。 平时看文档记着有个参数是: spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 10485760 (10 MB) Configures the maximum size in bytes for a table