个人总结SQL脚本优化,大体如下: (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表dirving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少 ...
存储格式的选择: 采取行式还是列式存储 列存储写入时次数多,损耗时间多 反过来查询的时候较快 压缩格式的选择: 考虑压缩速度和压缩文件的分割性 压缩能够较少存储空间 提高数据传输速度 Spark中默认的压缩格式是 snappy 代码的优化: 选择的高性能的算子: foreachPartition gt partitionOfRecords.foreach 获得每一条数据 分区的好处是把parti ...
2018-03-11 14:14 0 2993 推荐指数:
个人总结SQL脚本优化,大体如下: (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表dirving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少 ...
一、百万级数据库优化方案 1.对查询进行优化,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 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where ...
Hive的优化主要分为:配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。 优化的核心思想是: 减少数据量(例如分区、列剪裁) 避免数据倾斜(例如加参数、Key打散) 避免全表扫描(例如on添加加上分区等) 减少job数 ...
【开发】SQL优化思路(以oracle为例) powered by wanglifeng https://www.cnblogs.com/wanglifeng717 单表查询的优化思路 单表查询是最简单也是最重要的模块,它是多表等查询的基础。 避免对数据重复扫描 能一次扫描拿到的数据 ...
声明一下:下面的优化方案都是基于 “ Mysql-索引-BTree类型 ” 的 一、EXPLAIN 做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。 下面来个简单的示例,标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据 type列,连接类型。一个好的sql ...
本篇文章主要记录最近在使用spark sql 时遇到的问题已经使用心得。 1 spark 2.0.1 中,启动thriftserver 或者是spark-sql时,如果希望spark-sql run on hdfs,那样需要增加参数 "--conf ...
1、内存优化 1.1、RDD RDD默认cache仅使用内存 可以看到使用默认cache时,四个分区只在内存中缓存了3个分区,4.4G的数据 使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER 可以看到缓存了四个分区的全部数据,且只缓存了1445.8M ...
场景 在SpringBoot搭建的项目架构中,为了防止数据库被清库或者误删数据库的情况。 所以需要一个定时将mysql的数据库中的数据进行备份成sql文件,并将重要的sql文件通过邮件服务器的方式 发送到邮箱。 之前介绍过若依前后端分离版本地搭建开发环境并运行项目的教程: https ...