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
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
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
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
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