Spark Catalyst 查询优化器原理】的更多相关文章

Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F…
数据库查询优化器的艺术 作者:李海翔 Oracle公司MySQL全球开发团队.资深专家 简单的浏览了一遍,由于以前没有接触过SQL优化这些知识,读起来还是非常吃力的,不过收获还是很大的. 作者通过对Mysql.PostgreSQL这两个开源数据库查询优化器的对比,深入介绍了数据库查询优化这方面的知识. 本书开篇首先介绍了数据库查询优化的技术原理,数据库查询优化分为逻辑查询优化.物理查询优化,然后分别介绍了Mysql查询优化器的架构.原理以及具体实现,最后又对比的介绍了PostgreSQL查询优化…
SQL Server的查询优化器是一个基于成本的优化器.它为一个给定的查询分析出很多的候选的查询计划,并且估算每个候选计划的成本,从而选择一个成本最低的计划进行执行.实际上,因为查询优化器不可能对每一个产生的候选计划进行优化,所以查询优化器会在优化时间和查询计划的质量之间进行一个平衡,尽可能的选择一个“最优”的计划. 所以,查询优化器成为SQL Server中最重要的一个组件,并且影响着SQL Server的性能.选择正确或错误的执行计划意味着查询执行时间可能存在着毫秒的,几分钟,甚至几个小时之…
转自博客http://www.cnblogs.com/hellohell/p/5718238.html 感谢楼主的贡献 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个…
本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节, 介绍数据库的查询优化器: Query optimizer–查询优化器 当前所有流行的数据库都使用基于成本的算法(CBO)优化查询SQL.其思路是为所有的操作指令赋予一个成本值,然后找出能降低成本的最优指令…
手册上查询优化器概述 查询优化器的任务是发现执行SQL查询的最佳方案.大多数查询优化器,包括MySQL的查询优化器,总或多或少地在所有可能的查询评估方案中搜索最佳方案.对于联接查询,MySQL优化器所调查的可能的方案数随查询中所引用的表的数目呈指数增长.对于小数量的表(典型小于7-10),这不是一个问题.然而,当提交的查询更大时,查询优化所花的时间会很容易地成为服务器性能的主要瓶颈. 查询优化的一个更加灵活的方法是允许用户控制优化器详尽地搜索最佳查询评估方案.一般思想是优化器调查的方案越少,它编…
第7章 Spark SQL 的运行原理(了解) 7.1 Spark SQL运行架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析.绑定.优化.执行.Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定.优化等处理过程.Spark SQL由Core.Catalyst.Hive.Hive-ThriftServer四部分构成: Core: 负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等 Catalyst: 负责…
Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…
一.结合实际,谈索引使用的误区 理论的目的是应用.虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引,但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析.下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区,以便于大家掌握索引建立的方法. 1.主键就是聚集索引 这种想法笔者认为是极端错误的,是对聚集索引的一种浪费.虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的. 通常,我们会在每个表中都建立一个ID列,以区分每条数据,并且这个ID列是自动增大的,步长一般为1.我们的这个办公…
Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析     Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析1 存取类型1 5         范围存取类型2 6         索引存取类型2 7         转换3 AND3 9         OR3 10    UNION3 11    NOT,<>4 12    ORDER BY4 13    GROUP BY4 存取类型 当我们评估一个条件表达…