两者执行流程完全不一样. in的过程 select * from tableA a where a.id in (select b.a_id from tableB b); 1)首先子查询,查询B表中所有的 aid,结果集 listB. 2)进行外查询,结果集 listA. 3)listA 和 listB 取笛卡尔积,即有 listA.len*listB.len 条记录.根据 a.id=b.a_id 对笛卡尔积结果进行筛选. for(t : listA.len*listB.len){ if(t.…

1.exists只能用于子查询,可以替代IN,如果查询到结果则退出内部查询,并将条件标记为TRUE,传回全部结果资料 in 不管匹配到匹配不到,都全部匹配 2.根据上面的解释可以得出结论:如果子查询结果集比较小,则优先使用IN 若外层查询比子查询小,则优先使用exists…

# 大象装冰箱 # 脚本, 此时代码是最简单的. 不需要构思整个程序的概况 print("开门") print("装大象") print("关门") # 函数式编程. 比脚本麻烦. 对功能有了概况. def kai(): print('开门') def zhuang(): print("装大象") def guan(): print('关门') kai() zhuang() guan() # 面向对象编程, 对整个系统进行分析…

//增量式PID float IncPIDCalc(PID_Typedef* PIDx,float SetValue,float MeaValue)//err»ý·Ö·ÖÀë³£Êý { PIDx->Error = SetValue - MeaValue; PIDx->PWM_Inc = (PIDx->P * (PIDx->Error - PIDx->PreError)) \ + (PIDx->I * PIDx->Error) \ + (PIDx->D *…

Hadoop Shuffer Hadoop 的shuffer主要分为两个阶段:Map.Reduce. Map-Shuffer: 这个阶段发生在map阶段之后,数据写入内存之前,在数据写入内存的过程就已经开始shuffer,通过设置mapreduce.task.io.sort.mb的参数,可改变内存的大小,默认为100M.数据在写入内存大于80%时,会发生溢写spill)过程,将数据整体落地到磁盘,这个过程中默认调用快速排序算法进行排序,否则调用用户自定义的 combiner()方法,将数据按照排…

https://blog.csdn.net/u010697988/article/details/70173104 大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark,mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理,而后者重视实现性,下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程. MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随…

//假设一个for循环 ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } ; $i < ; $i++) { ; $i < ; $j++) { } } 看以上两个for循环,总共循环的次数是一样的.但是对于mysql数据库而言,并不是这样了,我们尽量选择第②个for循环,也就是小表驱动大表.数据库最伤神的就是跟程序链接释放,第一个建立了10000次链接,第二个建立了50次.假设链接了两次,每次做上百万次的数据集查询,查完就走,这样就只做了两次:相反建立了上百…

一.Java_Collections表的实现 与c不同Java已经实现并封装了现成的表数据结构,顺序表以及链表. 1.ArrayList是基于数组的实现,因此具有的特点是:1.有索引值方便查找,对于get和set操作花费常数时间,2.但是其缺点是:插入/删除某个数据的代价比较大. 2.LinkedList是基于双链表实现,因此具有的特点是:1.基于链表方便插入与删除操作开销较小,2.但是不方便索引,不管是索引哪一个元素都需要从头开始逐次查找. 就增删操作下面举个简单例子:给出一个表(具体实现未知…

原文:mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录 mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录,需要的朋友可以参考下. NOT IN.JOIN.IS NULL.NOT EXISTS效率对比 语句一:select count(*) from A where A.a not in (select a from B) 语句二:select count(*) from A left join B o…

Spark的Shuffle过程介绍 Shuffle Writer Spark丰富了任务类型,有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle,但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据,比如wide dependency的group by key. Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的bucket,Map产生的结果会根据设置的partitioner得到对应的bucketId,然后填充到相应的bucket中去.每个Map的输出结果可能包含所有的Redu…