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 join 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]”了,而且你也对自己写出的复杂的 Nested Loop Join 不太有把握(如下面的实例所示),就别指定谁 left/right jo

1.为什么小表驱动大表: for(int i=5;.......){     for(int j=1000;......)     {}} 1.1如果小的循环在外层,对于数据库连接来说就只连接5次,进行5000次操作,如果1000在外,则需要进行1000次数据库连接,从而浪费资源,增加消耗.这就是为什么要小表驱动大表. 1.2驱动表(小表)的连接字段无论建立没建立索引都需要全表扫描的.被驱动表(大表)如果在连接字段建立了索引,则可以走索引.如果没有建立索引则也需要全表扫描. 1.3 两张表连接的

原来自己也是一直认为oralce会选择小表作为驱动表,以前一直也没注意,今天看了落落大神的实验,才发现,oralce查询时不一定选择小表作为驱动表. 如果对大表增加了约束,大表也会作为驱动表. 实验见落落大神博客 http://blog.csdn.net/robinson1988/article/details/5394365

准备我们需要的表结构和数据 两张表 studnet(学生)表和score(成绩)表, 创建表的SQL语句如下 CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL, `no` varchar(20) DEFAULT NULL, `name` varchar(20) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; CREATE TABLE `score` (

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;

写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子:为什么第一个查询using temporary,第二个查询不用临时表呢? 下面两个查询,它们

转自:http://zhengyun-ustc.iteye.com/blog/1942797 写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子

SWAP_JOIN_INPUTS Oracle Hint(处理hash join强制大表(segment_size大)作为被驱动表) swap_join_inputs是针对哈希连接的hint,它的含义是让优化器交换原哈希连接的驱动表和被驱动表的顺序,即在依然走哈希连接的情况下让原哈希连接的驱动表变被驱动表,让原哈希连接的被驱动表变为驱动表. 注意,在swap_join_inputs hint中指定的目标表应该是原哈希连接中的被驱动表,否则oracle会忽略该hint. /*+ swap_join

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 在sql优化中,永远是以小表驱动大表. 例如: A是小表,B是大表 使用left join 时,则应该这样写select * from A a left join B b on a.c

写在前面 1.不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程 2.不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小 3.但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识 联表查询的基础知识 引子:为什么第一个查询using temporary,第二个查询不用临时表呢? 下面两个查询,它们只差了一

一个表50MB 一个表10GB 50M表做驱动表,放在PGA里 这时候慢在对对 10g 的全表扫描 对10个G扫描块 需要开并行 我有这样一个算法 一个进程 读 50mb 8进程 来 扫描 10gb 一个 进程扫描 1.25gb 50MB 都分发到 8个进程 超大表和小表之间做HASH JOIN,一般会启用用并行,ORACLE在并行HASH JOIN的时候会用到很多技术,比如 HASH HASH, 或者BROADCAST 对于超大表和小表做HASH JOIN,一定要让小表进行广播(Broadca

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数

以一个比较两本字典来做例子:       一本字典有索引目录(dict a), 一本没有(dict b)       现在要找出所有a开头的单词的异同       那么比较的时候,你会怎么比较?       合理的做法应该是以没有索引的字典dict b开始, 找到a开头的那一页, 然后对于每个单词, 通过使用索引在dict a中找到相应的条目       如果反过来, 效率会相同吗?       驱动表,通俗的讲就是先从哪个表开始检索,良好的驱动表是成功优化的一半       例如: