一.distinct简介 distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用 它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值.其原因是distinct只有用二重循环查询来解决,而这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影响到效率的. 下面先来看看例子: table表 字段1     字段2   id        name   1           a   2           b   3           c   4           c   5 

1.HQL查询性能优化 1.1.避免or操作 1.1.1.where子句包含or操作,执行时不使用索引 from Hose where street_id='1000' or street_id='1001' 1.1.2.可以使用in条件来替换 from Hose where street_id in('1000','1001') 1.2.避免使用not 1.2.1.where子句包含not关键字,执行时该字段的索引失效 from Hose h where not(h.price>1800) 1

Hibernate Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架 Hibernate的核心接口一共有6个,分别为:Session.SessionFactory.Transaction.Query.Criteria和Configuration.这6个核心接口在任何开发中都会用到.通过这些接口,不仅可以对持久化对象进行存取,还能够进行事务控制. Session Session接口负责执行被持久化对象的CRUD操作(CRUD的任务是完成与数据库的交流,包含了很多常见的SQL语句.).但需要注意

SQL易错总结1 进阶 select语句.select * 查询所有不规范,写出要查的属性.distinct慎用,性能消耗很大 like 模糊查询 ,空值判断是 is null 单行函数:lower(),upper(),trim(),substr(),to_date(),to_char() 多表查询:join on ,group by DML.DCL.DDL DML为增删改.事务(commit与rollback) 加锁:for update nowait:杀锁:alter system kill

MyBatis的前身是Apache的一个开源项目iBatis,2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis.2013年11月迁移到GitHub,因此目前MyBatis是由GitHub维护的. ​ 同样作为持久层框架的Hibernate在前些年非常的火,它在配置了映射文件和数据库连接文件后就可以通过Session操作,它甚至提供了HQL去操作POJO进而操作数据库的数据,几乎可以使编程人员脱离sql语言.可是为什

MySQL中distinct和group by性能比较[转] 之前看了网上的一些测试,感觉不是很准确,今天亲自测试了一番.得出了结论(仅在个人计算机上测试,可能不全面,仅供参考) 测试过程: 准备一张测试表 1 CREATE TABLE `test_test` ( 2 `id` int(11) NOT NULL auto_increment, 3 `num` int(11) NOT NULL default '0', 4 PRIMARY KEY (`id`) 5 ) ENGINE=MyISAM

mysql distinct和group by性能   1,测试前的准备 //准备一张测试表 mysql> CREATE TABLE `test_test` ( ->   `id` int(11) NOT NULL auto_increment, ->   `num` int(11) NOT NULL default '0', ->   PRIMARY KEY  (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM  DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCR

distinct和group by的性能比较 当去重复的字段 的个数比较多的时候,group by 比distinct要快很多 当去重复的字符 的个数比较少的时候,distinct 比group by 要快很多 此原因是因为算法不同导致.根据需要情况选择自己的用法

原文地址:HybridDB · 性能优化 · Count Distinct的几种实现方式 HybridDB是阿里基于GreenPlum开发的一款MPP分析性数据库,而GreenPlum本身基于PostgreSQL. 如此,HybridDB的优化思路和手段难免会受到PostgreSQL影响和限制. 文中的语句最终优化得到了几个不同计划,其优化的语句简化后形如 select count(distinct c1) from t group by c2; 这条语句在HybridDB下实现: 每个服务器自

Hive去重统计 先说核心: 都会在map阶段count,但reduce阶段,distinct只有一个, group by 可以有多个进行并行聚合,所以group by会快. 经常在公司还能看到.很多老人用distinct去重,很容易数据量大的时候的数据倾斜.感谢上次冲哥的指正. 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运

Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧,但是好像平时很少关注这个去重的性能问题,但是当一个表的数据量非常大的时候,会发现一个简单的count(distinct order_no)这种语句跑的特别慢,和直接运行count(order_no)的时间差了很多,于是研究了一下.先说结论:能使用group by代替distinc就不要使用distinct,例子: 实际论证 order_snap为订单的快照表 总记录条数763191489,即将近8亿条记录,总大小:108.87

44 答疑(三) Join的写法 35节介绍了join执行顺序,加了straight_join,两个问题: --1 如果用left join,左边的表一定是驱动表吗 --2 如果两个表的join包含多个条件的等值匹配,是都要写到on里面呢,还是只把一个写到on,把其他的条件写到where部分? create table a(f1 int, f2 int, index(f1))engine=innodb; create table b(f1 int, f2 int)engine=innodb; ,

目录 一.概述 二.work_mem 满足排序情况 1.Distinct 语句 2.Group by 语句 三.work_mem 不满足排序情况 1.Distinct 语句 2.Group by 语句 四.总结 一.概述 优化拥有大量的分组和去重列的SQL时,这些排序列的次序,也是可以优化的地方. 测试数据结构 kingbase=# select count(distinct txt1 ) txt1, avg(length(txt1))::int ln1, count(distinct txt3

HQL提供了连接查询机制如内连接,外连接,,还允许显示指定迫切内连接,和迫切外联结. 连接类型 内连接 inner join 或join 迫切内链接 inner join fetch 左外联结  left outer join 或 join 迫切左外连接 left outer join fetch 或 left join fetch 右外连接 right outer join 或 right join 1.内连接 @Test    //02.隐式内连接    public void testHi

HQL连接查询和注解 一:HQL连接查询 各种连接查询: 内连接:inner join或join From Entity inner [inner] join [fetch] Entity.property; 左外连接:left outer join或left join From  Entity left[outer] join [fetch] Entity.property; 迫切左外连接:left outer join fetch或left join fetch 右外连接:right out

http://lxw1234.com/archives/2016/04/630.htm 关键字:orc.index.hive Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分(Split)的.因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的

HQL查询 HQL提供了是十分强大的功能,它是针对持久化对象,用取得对象,而不进行update,delete和insert等操作.而且HQL是面向对象的,具备继承,多态和关联等特性. from子句: from子句是最简单的HQL,例如from Student,也可以写成 select s from Student s.它简单的返回Student类的所有实例.值得注意的是除了JAVA类和属性的名称外,HQL语句对大小写不敏感. select子句: 有时并不需要取得对象的所有属性,这时可以使用sel

一.Fetch抓取 1.理论分析 Fetch抓取是指,Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算.例如:SELECT * FROM employees;在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台. 在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找.字段查找.limit查找等

HQL(Hibernate Query Language) 是面向对象的查询语言, 它和 SQL 查询语言有些相似. 在 Hibernate 提供的各种检索方式中, HQL 是使用最广的一种检索方式. 它有如下功能: 在查询语句中设定各种查询条件: 支持投影查询, 即仅检索出对象的部分属性: 支持分页查询: 支持连接查询: 支持分组查询, 允许使用 HAVING 和 GROUP BY 关键字: 提供内置聚集函数, 如 sum(), min() 和 max(): 支持子查询: 支持动态绑定参数:

Hive从0.11版本开始提供了ORC的文件格式,ORC文件不仅仅是一种列式文件存储格式,最重要的是有着很高的压缩比,并且对于MapReduce来说是可切分(Split)的.因此,在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式,不仅可以很大程度的节省HDFS存储资源,而且对数据的查询和处理性能有着非常大的提升,因为ORC较其他文件格式压缩比高,查询任务的输入数据量减少,使用的Task也就减少了.关于Orc文件格式的官网介绍,见: https://cwiki.apache.org/confluence

HQL: Hibernate查询语言 Hibernate配备了一种非常强大的查询语言,这种语言看上去很像SQL.但是不要被语法结构 上的相似所迷惑,HQL是非常有意识的被设计为完全面向对象的查询,它可以理解如继承.多态 和关联之类的概念. 第 15 章 HQL: Hibernate查询语言   Hibernate配备了一种非常强大的查询语言,这种语言看上去很像SQL.但是不要被语法结构 上的相似所迷惑,HQL是非常有意识的被设计为完全面向对象的查询,它可以理解如继承.多态 和关联之类的概念. 1