field = table2
欄位號=表3
圖4 建立大的Hash表共享資料另外,對PostgreSQL而言,反倒是基於其folk出來的一些資料庫產品先於它做了並行查詢的特性,可以學習參考:Postgres-XC的分散式框架GreenPlum的MPP架構CitusDB的分散式Vite
生成 Plan fragment圖 7StarRocks Optimizer 的輸出是一棵分散式物理執行計劃樹,但並不能直接被 BE 節點執行,所以需要轉換成 BE 可以直接執行的 PlanFragment
——2階段聚合【3】大表join大表發生資料傾斜大表拆分,傾斜部分單獨處理中間表分桶排序後join舉例:假設有有兩張表table_a表是一張近3個月買家交易明細表,欄位如下,資料量較大buyer_id(買家id)seller_id(賣家id
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的資料倉庫軟體專案,用於提供資料查詢和分析
隱藏刪除 drop view 檢視名索引索引是資料庫的物件之一,索引是透明的,對於表的使用沒有區別作用: 加快查詢|檢索速度索引相當於目錄索引不是任何都有用, 大量資料的查詢才有效果, 如果做增刪等操作,添加了索引反而會降低效率,索引也是對
(一般不會這麼操作)Kafka cluster:Kafka由多個broker組成,一個broker作為一個例項(節點)Kafka叢集可以儲存多種型別的資料,是由多個topic進行分類的一個topic其實就是一個佇列每個topic可以建立一個
拆分 join 再 union思路很簡單,就是將一個 join 拆分成 傾斜資料集 Join 和 非傾斜資料集 Join,最後進行 union:對包含少數幾個資料量過大的 key 的那個 RDD (假設是 leftRDD),透過 sampl
計數一行: 程式碼層面,將會在 evaluate_join_record 函式中對所讀取的行進行評估,看其是否應當計入 count 中 ( 即是否要 count++ )
Using filesort這是因為排序時沒有使用左表的欄位索引,我們可以強制使用左表作為主表,就可以使用索引了STRAIGHT_JOIN 替換 inner join,就可以解決問題總的來說STRAIGHT_JOIN只適用於內連線,因為le
那麼此SQL的並行執行計劃如下圖所示:從計劃中可以看出orders表會做並行掃描,由32個workers執行緒來執行,每個worker只掃描orders表的一部分資料分片,然後與customer表按o_custkey做index looku
RF演算法分析上面透過一個SQL示例簡單演示了整個RF演算法在broadcast hash join中的操作流程,根據流程對該演算法進行一下理論層次分析:RF本質:透過謂詞( bloomfilter)下推,在儲存層透過bloomfilter
時間轉換成字串型時間,oracle是to_char(sysdate,‘YYYY-MM-DD’),mysql是date_format(now(),‘%Y-%m-%d’)
外連線格式1:左外連線:select*from 表名1 left join 表名2 on 連線條件格式2:右外連線:select*from 表名2 right join 表名2 on 連線條件注意:1) 左外連線以左邊的表為主表,
那麼NIO,就不一樣了,它並不會一個位元組/字元地從資料來源拿資料,它採用了緩衝塊的設計,讀取與寫入均只與緩衝塊打交道,而且一個單執行緒的程式可以有一個選擇器,上面註冊了多個流,只要有一個可用,他就可以進行IO
隱藏刪除 drop view 檢視名索引索引是資料庫的物件之一,索引是透明的,對於表的使用沒有區別作用: 加快查詢|檢索速度索引相當於目錄索引不是任何都有用, 大量資料的查詢才有效果, 如果做增刪等操作,添加了索引反而會降低效率,索引也是對
假設我們繪製了圖1所示半圓,我們現在需要將其變為圓,我們可以這麼做:圖1第一步:在CAD命令列中輸入快捷鍵“J”,之後回車