今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName...， 因为测试的时候是一天中的两条数据， 没有不同的日期，所以当日以为是正确的 ，然而第二天写入数据了，要取出数据，却发现没有数据， 返回空的行， 以为都是代码又有问题 了，找了半天都没有 ，仔细看看了存储过程中的代码...，发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 ， 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...分析是这样的 查询到的最大天数是2013-03-18这条数据。第三行。 而时间最带的是21:12:21 是第二条数据 这样与的结果就是没有交集，为空了。 后来通过 查找课本和询问他人。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在做嵌套查询时，如果嵌套的条件在另一张表中没有数据，则会报错。这时候可以用： ifnull(max(xx),”) 来进行处理。字符串也可以比较大小。
很显然，需要用连接查询，学生的情况存放在student表中，学生的选课情况存放在Study表中，所以查询实际涉及Student和Study这两个表。...自然连接：在等值连接中把目标中重复的属性列去掉的连接查询 下面考虑用自然连接实现上述例子： SELECT Student.Sno,SName,SSex,Sdept,Cno,GradeFROM Student...,StudyWHERE Student.Sno=Study.Sno 结果： 自身连接查询：当查询的结果涉及同一个表中两个或以上的列时，考虑用自身连接查询 例2：查询每一门课的间接先行课（即先行课...嵌套查询又称子查询，是指在父查询的where条件语句中再插入一个子查询语句，连接查询都可以用子查询完成，反之不然。...一层层嵌套，由已知得到未知。
SQL> ? 另外一个同事B对这个表做一些简单查询操作，但是他不知道同事A的没有提交INSERT语句，如下所示，查询时间用了大概5秒多（这个因为构造的数据量不是非常大的缘故。...这个主要是因为ORACLE的一致性读需要构造cr块，产生了大量的逻辑读的缘故。相关理论与概念如下： 为什么要一致性读,为了保持数据的一致性。...如果一个事务需要修改数据块中数据，会先在回滚段中保存一份修改前数据和SCN的数据块，然后再更新Buffer Cache中的数据块的数据及其SCN，并标识其为“脏”数据。...当其他进程读取数据块时，会先比较数据块上的SCN和进程自己的SCN。...如果数据块上的SCN小于等于进程本身的SCN，则直接读取数据块上的数据； 如果数据块上的SCN大于进程本身的SCN，则会从回滚段中找出修改前的数据块读取数据。通常，普通查询都是一致性读。
有时间我们在使用in或者or进行查询时，为了加快速度，可能会经常这样来使用sql之间的拼接，然后直接导入到一个in中，这种查询实际上性能上还是可以的， 例如如下： update keyword set...where taskid in ('"+CollUtil.toString(list, "','")+"') " 当然这个in里面包含的是一些列的数据（）但是如果这些数据中包含一些sql比较敏感的关键词或者符号就会出现...sql注入，例如如果in查询中出现一个关键词为（百度' ）这个单引号在sql中就是比较敏感的字符，这就会导致你的这条语句执行失败。...，可能会因为字段的长度不同，速度肯定都会不同。...，我们平常在使用这种性能不是太好的查询是也要注意分组进行，如果不这样，MySQL可能会报一些packet过大的异常或者请检查你的版本异常，如果你发现你的sql语句没有问题，这时你就该应该注意到这个问题了
10; 业务需要，LIKE 的时候必须使用模糊查询，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！...为什么呢？...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。
使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。...explain sql语句 explain select * from employee; explain执行计划输出中的各个列的详解 id 描述：select查询的序列号,包含一组数字，该组数字表示查询中执行...（SQL所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上，而无需访问实际的行记录，出现这个 表示该条SQL语句性能较好） 示例截图： using index示例截图如下： 图片 using where using...join buffer的内存块来加快查询速度，也就是我们所讲的基于块的嵌套循环算法。...（需要进行嵌套循环计算 出现这个 表示该条SQL语句性能较低，需要进行优化） 打个比方：内层和外层的type均为ALL，rows均为4，需要循环进行4*4次计算。
在当今数据驱动的时代，数据库的操作和查询性能对于企业的业务运营至关重要。当面对复杂的业务逻辑和大规模的数据时，实现复杂条件的多表关联查询并确保高效的性能成为了数据库开发者和管理员面临的重要挑战。...多表关联查询是在关系型数据库中获取全面和准确数据的常见操作。然而，当条件变得复杂，涉及多个表的多个字段以及各种逻辑运算时，查询的性能可能会急剧下降。...过多或不当的索引可能会导致数据插入和更新操作的性能下降。因此，需要根据表的大小、数据分布以及查询的频率来权衡索引的创建。 另外，子查询的运用在某些情况下也可以优化复杂查询。...在实际开发中，我们可以通过查看查询的执行计划来分析和优化性能。执行计划展示了数据库是如何执行查询操作的，包括表的扫描方式、索引的使用情况以及数据的连接顺序等。...总之，在 SQL 中实现复杂条件的多表关联查询并提高性能需要综合考虑多个因素，包括连接方式的选择、索引的优化、子查询的运用、数据库配置以及对执行计划的分析。
Spark中的Shuffle过程是什么？为什么它在性能上很关键？ 在Spark中，Shuffle是指将数据重新分区的过程，通常在数据的重新分区和聚合操作中发生。...Shuffle过程是Spark中性能关键的一部分，它对于作业的性能和可伸缩性有着重要的影响。 Shuffle过程包括两个主要的阶段：Map阶段和Reduce阶段。...如果网络带宽和存储系统的吞吐量不足，会导致Shuffle过程的性能瓶颈。 磁盘IO：Shuffle过程中的Reduce阶段通常需要将大量的数据写入到磁盘中，这对于磁盘的性能和容量要求较高。...如果磁盘的写入速度不足或容量不足，会导致Shuffle过程的性能下降。 数据倾斜：在Shuffle过程中，数据的分区和聚合可能会导致数据倾斜的问题，即某些分区的数据量远远大于其他分区。...Shuffle过程在这个例子中是性能关键的一部分，因为它涉及到数据的传输、排序和合并操作。
与其它基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口包含更多关于数据和计算的结构信息，Spark SQL会利用这些额外信息执行优化。...Data Sources——一般Spark的数据源是文本文件或Avro文件，而Spark SQL的数据源却有所不同。...支持UDF 支持并发查询和作业的内存分配管理（可以指定RDD只存内存中、或只存磁盘上、或内存和磁盘都存） 支持把数据缓存在内存中 支持嵌套结构 Impala： 支持Parquet、Avro...Schema RDD是一个由Row对象组成的RDD，附带包含每列数据类型的结构信息。Spark SQL复用Hive的元数据存储。...交互式查询，例如：OLAP查询。 Spark SQL： 适用场景： 从Hive数据仓库中抽取部分数据，使用Spark进行分析。
，阿里云的同学提供了EMR版本的Delta，在开源版本的基础上进行了功能和性能上的优化，诸如：SparkSQL/Spark Streaming SQL的集成，自动同步Delta元数据信息到HiveMetaStore...嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。 5....解决方案：如下图，我们实现了用户通过SQL自定义配置repartition列的功能，简单来说，用户可以使用SQL，把数据量过大的几个埋点，通过加盐方式打散到多个partition，对于数据量正常的埋点则无需操作...阿里云的同学也在持续在做Merge的性能优化，比如Join的分区裁剪、Bloomfilter等，能有效减少Join时的文件数量，尤其对于分区集中的数据更新，性能更有大幅提升，后续我们也会尝试将Delta...3.持续观察优化Delta表查询计算性能，尝试使用Delta的更多功能，比如Z-Ordering，提升在即席查询及数据分析场景下的性能。
GROUP BY 后 SELECT 列的限制 标准 SQL 规定，在对表进行聚合查询的时候，只能在 SELECT 子句中写下面 3 种内容：通过 GROUP BY 子句指定的聚合键、聚合函数（SUM...为什么 GROUP BY 之后不能直接引用原表（不在 GROUP BY 子句）中的列 ？ 莫急，我们慢慢往下看。...通过上图，相信大家也都能看到，这里不做更深入的讲解了，有兴趣的可以去查相关资料。 为什么聚合后不能再引用原表中的列 很多人都知道聚合查询的限制，但是很少有人能正确地理解为什么会有这样的约束。...SQL 的世界其实是层级分明的等级社会，将低阶概念的属性用在高阶概念上会导致秩序的混乱，这是不允许的。此时我相信大家都明白：为什么聚合后不能再引用原表中的列 。...总结 1、SQL 严格区分层级，包括谓词逻辑中的层级（EXISTS），也包括集合论中的层级（GROUP BY）； 2、有了层级区分，那么适用于个体上的属性就不适用于团体了，这也就是为什么聚合查询的
3.2 湖上查询分析 首先我们简单介绍下Spark读取Iceberg表的流程，Spark引擎分析和优化SQL语句得到物理执行计划，在DataSource端进行任务执行时会将SQL涉及到的列和过滤条件下推到...（目前已经超过1000列，还在持续增加中），并且顶级列只有21个，所以是一个复杂的嵌套类型的表结构。...B、表的Schema中有很多字段是嵌套类型的，但是在Spark 2.X版本对嵌套类型的谓词下推和列剪枝支持的不是很好，在实际的查询中发现读了很多不必要的数据。...针对问题B，目前天穹的Spark 3.1.2已经可以很好的支持的嵌套类型的谓词下推和列剪枝了，我们在Spark 3.1.2上跑同样的query，对比Spark 2.4.6有6倍的性能提升。...在大数据处理中优化SQL查询的重要手段就是谓词下推和列剪枝以此来减少不需要的数据读取，在BroadCastHashJoin中由于维度表已经存在于每个计算进程中了，所以我们可以利用维度表对事实表做文件过滤
之前有写一篇 SparkSql不同写法的一些坑(性能优化) 里面的第二种情况： myudf是自定义的函数，如果我们这么用的话，这个函数会执行三遍。...之前的做法是： SET spark.sql.optimizer.excludedRules=org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.CollapseProject...这里用的是rand()函数，内查询用rand() as helpcol ，外查询用if(helpcol列上就可以，这个只是保证外查询和内查询有这个非...deterministic的重合列，这样在这个模块的查询语句中CollapseProjet优化器就失效了。...ps：关于表达式的确定性（deterministic）的理解，可以看这篇 Spark sql Expression的deterministic属性 下面看这种用法执行计划上的效果： 在我们的这个案例上
总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件为有序的 所以索引失效 再进一步，假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序的...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...MPP 在SQL on Hadoop系统中，有两种架构: 基于某个运行时框架，然后套上sql层，来构建查询引擎，典型案例是Hive； 仿照过去关系数据库的MPP架构，从头打造一个一体化的查询引擎。...在最近Cloudera做的benchmark中，虽然Impala仍然一路领先，但是基于Spark的Spark SQL完全不逊色于Presto，基于Tez的Hive也不算很差，至少在多用户并发模式下能超过...在最近我们做的Impala2.0测试中，顺便测试了存储格式的影响。parquet相比sequencefile在压缩比上达到1:5，查询性能也相差5-10倍，足见列存储一项就给查询引擎带来的提升。...近似查询：count distinct（基数估计）一直是sql性能杀手之一，如果能接受一定误差的话可以采用近似算法。
Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...（对于同名但不同类型的列，Spark SQL会尝试规约出一个公共类型。） ?...对此，Spark SQL的JSON数据源作出的处理是，将出现的所有列都纳入最终的schema中，对于名称相同但类型不同的列，取所有类型的公共父类型（例如int和double的公共父类型为double）。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。
Why（为什么）：执行计划可以帮助你理解查询的性能问题，例如为什么查询运行缓慢或返回错误结果。...这些术语在执行计划中经常出现，了解它们的含义可以帮助你更好地理解和分析查询的执行计划。需要注意的是，实际的执行计划可能会根据查询的复杂性和查询优化器的版本而有所不同。...Nested Subquery（嵌套子查询）：对应 SQL 语句中的嵌套子查询，用于获取多行多列的子查询。...如果执行计划中的估计行数和实际行数相差较大，可以考虑更新统计信息或使用查询提示来改进查询优化器的估计准确性。 避免隐式数据类型转换：执行计划中的数据类型转换可能会影响查询的性能。...如果查询中存在隐式数据类型转换，可以考虑使用显式数据类型转换或修改查询语句来避免不必要的数据类型转换。 避免使用函数和表达式：执行计划中的函数和表达式的使用可能会影响查询的性能。
什么是Spark SQL？ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 ?...所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ Spark SQL的特点 1）易整合 ? 2）统一的数据访问方式 ?...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...性能上比RDD要高，主要原因： 优化的执行计划：查询计划通过Spark catalyst optimiser(Spark的优化器)进行优化。 ? 比如下面一个例子: ? ?...而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。 简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ? 什么是DataSet?
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