在排查所有查詢語句效率的過程中 , 發現了join關聯表的時候 , 被驅動表沒有走索引而是進行的全表掃描 實際的sql語句如下: explain select a.* from audit_rules a left join audit_rules_detail b on a.id ...
基礎環境: 問題描述: 兩個單獨進行查詢,查詢時間在可控范圍內 但是通過表join或者子查詢,查詢時間立馬翻倍。 問題分析: 執行計划: 從執行計划來看,求排序並沒有消耗太長時間,時間主要占用在全掃描default.kudu via city pdi 上,占用了 . 秒, 疑點 :是不是impala對於大表和小表之間join性能就是比用in差,但是如果不排序,就很快,所以排除掉是impala自身h ...
2021-12-07 19:23 0 829 推薦指數:
在排查所有查詢語句效率的過程中 , 發現了join關聯表的時候 , 被驅動表沒有走索引而是進行的全表掃描 實際的sql語句如下: explain select a.* from audit_rules a left join audit_rules_detail b on a.id ...
記得5年前遇到一個SQL。就是一個簡單的兩表關聯。SQL跑了幾乎相同一天一夜,這兩個表都非常巨大。每一個表都有幾十個G。數據量每一個表有20多億,表的字段也特別多。 相信大家也知道SQL慢在哪里了,單個進程的PGA 是絕對放不下幾十個G的數據,這就會導致消耗大量temp ...
在hive中,關聯有4種方式: 內關聯:join on 左外關聯:left join on 右外關聯:right join on 全外關聯:full join on 另外還有一種可實現hive笛卡兒積的效果(hive不支持笛卡兒積): 在on后面接為true的表達式 ...
1、小、大表 join 在小表和大表進行join時,將小表放在前邊,效率會高。hive會將小表進行緩存。 2、mapjoin 使用mapjoin將小表放入內存,在map端和大表逐一匹配。從而省去reduce。 樣例: select /*+MAPJOIN(b ...
Hive優化-大表join大表優化 5、大表join大表優化 如果Hive優化實戰2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超過了1GB大小?這種就是大表join大表的問題。首先引入一個具體的問題場景,然后基於此介紹各自優化方案。 5.1、問題 ...
• 執行計划 – 查詢sql執行之前,先對該sql做一個分析,列出需要完成這一項查詢的詳細方案 – 命令:explain sql、profile 要點: • 1、SQL優化,使用之前調用執行計划 • 2、選擇合適的文件格式進行存儲 • 3、避免產生很多小文件(如果有其他程序 ...
Join中第二個參數和第三個參數即為兩張表關聯對應的字段 第四個參數new 后面如果不寫Model名,系統會自動生成帶字段的list類型 IQueryable<Operator> operators ...
= '1' select a1 from vip a left join b ...