MySQL之谓词下推 什么是谓词 在SQL中,谓词就是返回boolean值即true或者false的函数,或是隐式转换为boolean的函数.SQL中的谓词主要有 LKIE.BETWEEN.IS NULL.IS NOT NULL.IN.EXISTS 谓词下推的基本思想即: 将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据. 传统数据库中的谓词下推: 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减

谓词下推就是指将各个条件先应用到对应的数据上,而不是根据写入的顺序执行,这样就可以先过滤掉部分数据,降低join等一系列操作的数据量级,提高运算速度,如下图:

本文由  网易云发布. 在之前的文章中简要介绍了Join在大数据领域中的使用背景以及常用的几种算法-broadcast hash join .shuffle hash join以及 sort merge join等,对每一种算法的核心应用场景也做了相关介绍,这里再重点说明一番:大表与小表进行join会使用broadcast hash join,一旦小表稍微大点不再适合广播分发就会选择shuffle hash join,最后,两张大表的话无疑选择sort merge join. 好了,问题来了,说

Hive优化之谓词下推 解释 Hive谓词下推(Predicate pushdown) 关系型数据库借鉴而来,关系型数据中谓词下推到外部数据库用以减少数据传输 基本思想:尽可能早的处理表达式 属于逻辑优化,优化器将谓词过滤下推到数据源,使物理执行跳过无关数据 参数打开设置:hive.optimize.ppd=true 两种生效形式 形式1: select a.id,a.value1,b.value2 from table1 a join (select b.* from table2 b whe

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目录:1.左表 join 后条件下推2.左表join中条件不下推3.右表join中条件下推4.右表join中条件不下推5.总结 在<SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)>中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析. 本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/YPN85WBNcnhk8xKjTPTa2g 作者:李勇 目录: 1.SparkSql 2.连接查询和连接条件 3.谓词下推 4.内连接查询中的谓词下推规则 4.1.Join后条件通过AND连接 4.2.Join后条件通过OR连接 4.3.分区表使用OR连接过滤条件 1.SparkSql SparkSql 是架构在 Spark 计算框架之上的分布式 Sql 引擎,使用 DataFrame 和 Dat

听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法

在 sql 语言中,where 表示的是过滤,这部分语句被 sql 层解析后,在数据库内部以谓词的形式出现: 在 sparkSQL 中,如果出现 where,它会现在数据库层面进行过滤,一般数据库会有索引,效率不会太低, sparkSQL 只读取过滤后的数据,大大减少数据量,提高效率,特别是提高 join 的效率 大致过程如图

一.表设计上的坑 1.字段设计 1.1 字段类型设计 尽量使用整型表示字符串: `INET_ATON(str)`,address to number `INET_NTOA(number)`,number to address 1.2 定长和非定长数据类型的选择 1.decimal不会损失精度,存储空间会随数据的增大而增大.double占用固定空间,较大数的存储会损失精度. 2.定长`char`,非定长`varchar.text`(上限65535,其中`varchar`还会消耗1-3字节记录长度,

一.索引基本知识 1.索引的优点 1.减少了服务器需要扫描的数据量 2.帮助服务器避免排序和临时表 例子: select * from emp orde by sal desc; 那么执行顺序: 所以有索引的话就不会创建零时表,临时表中,磁盘零时表比内存临时表更加的消耗性能. 3.将随机IO变成顺序IO 如何理解随机IO与顺序IO呢?如图: 这是一个磁盘,B是几何扇区(仅做标记,无特殊含义),A是磁道,C是扇区(sector,是物理读写的基本单位,通常是512字节),D由这样的多个扇区连在一起称

目录 索引技术名词 1.回表 2.覆盖索引 3.最左匹配原则 4.索引下推 5.谓词下推 索引技术名词 1.回表 注意: 1.如果依靠主键查询,叶子结点直接存储数据----主键B+树 2.如果依靠其他健查询查询,叶子结点存储主键值,再通过主键值查询数据.通过主键值查询数据的过程叫做回表----普通B+树字段查找主键,再到主键B+树查询数据 2.覆盖索引 1:select * from table1 where name='zhangsan' 2:select id from table1 whe

kudu之所以执行非常快速,可以用来替代HDFS和Hbase等,一个主要原因是,我们可以将普通SQL中的谓词推入kudu引擎,这样kudu查询数据会变的非常快: 将谓词评估推入Kudu引擎可以提高性能,因为它可以减少需要流回Spark引擎以进行进一步评估和处理的数据量. 通过Spark API当前支持谓词下推的谓词集包括: 等于(=) 大于(>) 大于或等于(> =) 小于(<) 小于等于(<=) 因此,Spark SQL中的这些语句会将谓词评估推向Kudu的存储引擎,从而提高整体

1. 索引操作 MySQL 索引 菜鸟 2. 索引类型 PRIMARY 唯一且不能为空:一张表只能有一个主键索引 INDEX 普通索引 UNIQUE 唯一性索引 FULLTEXT 全文索引:用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好.用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以 3. 聚集索引 VS 非聚集索引 3.1 区别 * 聚集索引:主键索引,索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序 * 非聚集索引(非主键索引,也称二级索引):除主键索引(普通索引.唯一索引.全文索引),

重点参考: MySQL索引原理及慢查询优化 (美团技术分享网站):原理.示例优化都写的很好. 索引很难么?带你从头到尾捋一遍MySQL索引结构,不信你学不会!:原理写的很好. [从入门到入土]令人脱发的数据库底层设计:很详细的底层原理 一定要仔细看其中讲的索引原理!!!本文中都是简单的总结. 参考: 为什么用了索引,查询还是慢? MySQL 索引必须了解的几个重要问题 数据库中查询记录时是否每次只能使用一个索引? 聚簇索引.非聚簇索引.回表:聚簇索引和非聚簇索引讲的很详细. 聚集索引.辅助索引.

索引是在存储引擎层实现的,且在 MySQL 不同存储引擎中的实现也不同,本篇文章介绍的是 MySQL 的 InnoDB 的索引. 下文将以这张表为例开展. # 创建一个主键为 id 的表,表中有字段 k,并且在 k 上有索引. create table T( `id` int(11) AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL, `name` varchar(16), `age` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), K

目录 MySQL复习 01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的? 连接器 查询缓存 分析器 优化器 执行器 02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的? 重要的日志模块:redo log 重要的日志模块:binlog 两阶段提交 小结 03 | 事务隔离:为什么你改了我还看不见? 隔离性与隔离级别 事务隔离的实现 事务的启动方式 04 | 深入浅出索引(上) InnoDB 的索引模型 索引维护 05 | 深入浅出索引(下) 覆盖索引 最左前缀原则 索引下推 MySQL复习 管理

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/39288715 2014年9月11日,Spark1.1.0忽然之间发布.笔者立即下载.编译.部署了Spark1.1.0.关于Spark1.1的编译和部署,请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 .       Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib,sparkSQL1.1.0主要的变动有: 增加了JDBC/ODBC Server(ThriftServer),

Hive简介 Hive是什么 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库平台. Hive是一个SQL解析引擎,将SQL转译成MapReduce程序并在Hadoop上运行. Hive是HDFS的一个文件目录,一个表名对应一个目录名,若该表是分区表,则分区值对应子目录名. Hive的历史由来 Hive体系结构 Hive在Hadoop中的位置 Hive设计特征 Hive 做为Hadoop 的数据仓库处理工具,它所有的数据都存储在Hadoop 兼容的文件系统中. Hive 在加载数据过程中不会对数据进行