本文主要介绍spark join相关操作. 讲述spark连接相关的三个方法join,left-outer-join,right-outer-join,在这之前,我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比. 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders orders表有两个字段,订单id

前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能. Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中,会根据: abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配,从而确定join的最终执行策略

在大数据处理场景中,多表Join是非常常见的一类运算.为了便于求解,通常会将多表join问题转为多个两表连接问题.两表Join的实现算法非常多,一般我们会根据两表的数据特点选取不同的join算法,其中,最常用的两个算法是map-side join和reduce-side join.本文将介绍如何在apache spark中实现这两种算法.(1)Map-side JoinMap-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中.该算法可以将j

今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null    这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记

注:该MySql系列博客仅为个人学习笔记. 同样的,使用goods表来练习子查询,表结构如下: 所有数据(cat_id与category.cat_id关联): 类别表: mingoods(连接查询时作测试) 一.子查询 1.where型子查询:把内层查询的结果作为外层查询的比较条件 1.1 查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现) :mysql> SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC L

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章,通过文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来. 假设我们有两张表.Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的,如下所示:让我们看看不同JOIN的不同 A表 id nam

Oracle中join left,join right,inner join,(+) 等 博客分类: Oracle   建表create table TEST1create table TEST1(  t_id       VARCHAR2(21),  t_name     VARCHAR2(21),  t_mangerid VARCHAR2(21)) create table TEST2(  t_id   VARCHAR2(21),  salary NUMBER) test1 暂且叫员工表吧,

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

简介 我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge Join,Hash Join这三种物理连接中的一种.理解这三种物理连接是理解在表连接时解决性能问题的基础,下面我来对这三种连接的原理,适用场景进行描述. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,嵌套循环是三种方式中唯一支持不等式连接的方式,这种连接方式的

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join

简介 在SQL Server中,我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge Join,Hash Join这三种物理连接中的一种.理解这三种物理连接是理解在表连接时解决性能问题的基础,下面我来对这三种连接的原理,适用场景进行描述. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,这种连接方式的过程可以简单的用下图

嵌套循环连接(Nested Loop Join) 循环嵌套连接是最基本的连接,正如其名所示那样,需要进行循环嵌套,嵌套循环是三种方式中唯一支持不等式连接的方式,这种连接方式的过程可以简单的用下图展示: 图1.循环嵌套连接的第一步 图2.循环嵌套连接的第二步 由上面两个图不难看出,循环嵌套连接查找内部循环表的次数等于外部循环的行数,当外部循环没有更多的行时,循环嵌套结束.另外,还 可以看出,这种连接方式需要内部循环的表有序(也就是有索引),并且外部循环表的行数要小于内部循环的行数,否则查询分析器就

SQL中的连接可以分为内连接,外连接,以及交叉连接 . 1. 交叉连接CROSS JOIN 如果不带WHERE条件子句,它将会返回被连接的两个表的笛卡尔积,返回结果的行数等于两个表行数的乘积: 举例,下列A.B.C 执行结果相同,但是效率不一样: A:SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 B:SELECT * FROM table1,table2 C:select * from table1 a inner join table2 b A:select a

作者:VerySky 推荐:陈敬(Cathy) SQL查询优化 LEFT JOIN和INNER JOIN 1,连接了八个数据库表,而且全部使用LEFT JOIN,如下所示: Resource_Resources A LEFT JOIN Resource_Clients B ON A.ResourceId = B.ResourceId LEFT JOIN Resource_Files C on B.ClientId=C.ClientId LEFT JOIN Resource_ClientsMode

关联查询总结,left join 和 inner join 区别和优化 一直以来都没有细细的研究 left join 和 inner join,现在发觉要做优化还真的是要熟悉它们的区别才行. 原谅转载自:https://blog.csdn.net/empire_knight/article/details/82021648 left join 是做左外关联,主表内容都会显示:符合关联条件的附表内容才会显示出来. inner join 是内关联,没有主表附表的概念:两个表中,同时符合关联条件的数据

left join 是做左外关联,主表内容都会显示:符合关联条件的附表内容才会显示出来. inner join 是内关联,没有主表附表的概念:两个表中,同时符合关联条件的数据才会显示出来. left join 是 left outer join 的简写形式. join 是 inner join 的简写形式. 优化: 大家都知道,sql尽量使用数据量小的表做主表,这样效率高,但是有时候因为逻辑要求,要使用数据量大的表做主表,此时使用left join 就会比较慢,即使关联条件有索引.在这种情况下就

1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例...... 1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例如: select id,sum(num) from (select * from ta union all select * f

在SQL语言中,存在着各种Join,有Left Join, Right Join, Inner Join, and Natural Join等,对于初学者来说肯定一头雾水,都是神马跟神马啊,它们之间到底有着怎样的区别和联系呢,我们先用一张图片来说明:

inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 INNER JOIN 语法: INNER JOIN 连接两个数据表的用法: SELECT * FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 INNER JOIN 连接三个数据表的用法: SELECT * FROM (表1 INNER J