個人總結SQL腳本優化,大體如下: (1)選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效): ORACLE解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名,FROM子句中寫在最后的表(基礎表dirving table)將被最先處理,在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少 ...
存儲格式的選擇: 采取行式還是列式存儲 列存儲寫入時次數多,損耗時間多 反過來查詢的時候較快 壓縮格式的選擇: 考慮壓縮速度和壓縮文件的分割性 壓縮能夠較少存儲空間 提高數據傳輸速度 Spark中默認的壓縮格式是 snappy 代碼的優化: 選擇的高性能的算子: foreachPartition gt partitionOfRecords.foreach 獲得每一條數據 分區的好處是把parti ...
2018-03-11 14:14 0 2993 推薦指數:
個人總結SQL腳本優化,大體如下: (1)選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效): ORACLE解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名,FROM子句中寫在最后的表(基礎表dirving table)將被最先處理,在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少 ...
一、百萬級數據庫優化方案 1.對查詢進行優化,要盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如: select id from t where ...
Hive的優化主要分為:配置優化、SQL語句優化、任務優化等方案。其中在開發過程中主要涉及到的可能是SQL優化這塊。 優化的核心思想是: 減少數據量(例如分區、列剪裁) 避免數據傾斜(例如加參數、Key打散) 避免全表掃描(例如on添加加上分區等) 減少job數 ...
【開發】SQL優化思路(以oracle為例) powered by wanglifeng https://www.cnblogs.com/wanglifeng717 單表查詢的優化思路 單表查詢是最簡單也是最重要的模塊,它是多表等查詢的基礎。 避免對數據重復掃描 能一次掃描拿到的數據 ...
聲明一下:下面的優化方案都是基於 “ Mysql-索引-BTree類型 ” 的 一、EXPLAIN 做MySQL優化,我們要善用 EXPLAIN 查看SQL執行計划。 下面來個簡單的示例,標注(1,2,3,4,5)我們要重點關注的數據 type列,連接類型。一個好的sql ...
本篇文章主要記錄最近在使用spark sql 時遇到的問題已經使用心得。 1 spark 2.0.1 中,啟動thriftserver 或者是spark-sql時,如果希望spark-sql run on hdfs,那樣需要增加參數 "--conf ...
1、內存優化 1.1、RDD RDD默認cache僅使用內存 可以看到使用默認cache時,四個分區只在內存中緩存了3個分區,4.4G的數據 使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER 可以看到緩存了四個分區的全部數據,且只緩存了1445.8M ...
場景 在SpringBoot搭建的項目架構中,為了防止數據庫被清庫或者誤刪數據庫的情況。 所以需要一個定時將mysql的數據庫中的數據進行備份成sql文件,並將重要的sql文件通過郵件服務器的方式 發送到郵箱。 之前介紹過若依前后端分離版本地搭建開發環境並運行項目的教程: https ...