（比如连接等），可以事先将用户要使用的查询结果通过视图定义在数据库中，这样人们在进行查询时只需查看视图即可，简化了用户的操作，同时使得数据同源数据分离，提高了安全性。...但可以对源表的单个列进行更新操作。 3.能通过视图进行修改源表的视图必须引用的是源表而不是聚合函 数、计算列等。...引入索引之后，索引将表中的某个列或几个列的值进行排序，为每个列建立索引，在查找时直接通过索引就可找到所要的值，效率较高。...：索引中的顺序和实际列在数据库中的物理存储顺序一致 2.非聚集索引：与上面相反，sql默认情况下的配置 索引的定义及使用： 对于索引的使用，只需要知道在哪些情况下定义索引即可，定义之后，系统自动维护索引...索引使用情况： 1.有大量记录且查询频繁但更新很少的列 2.值较多的属性列 3.有大量记录的聚集函数列 索引的定义： 语法： create [unique|clustered|nonclustered
针对 Distinct 类聚合，同时多个指标都是相同的聚合类型和 Key 时，只是聚合条件不同，可以使用 FILTER 代替 CASE WHEN，能够减小对于状态的访问以及状态的存储大小。...通过聚合函数，结合之前状态，进行结果计算 将新的结果值写入到状态后端中 当数据量非常大时，由于每条记录都需要经过上面三个步骤，同时还涉及到序列化和反序列化，所以此时这种场景下，实时作业的吞吐量以及 RocksDB...("table.exec.mini-batch.size", "5000"); 1.2 Mini Batch 适用场景 个人认为 Mini Batch 参数开启的适用场景有两点： 应用场景为无界流非窗口聚合时...当外层聚合逻辑遇到撤回记录时，会减去撤回消息记录 key 的相关结果值，然后在根据新发送的记录进行统计，所以就可能导致结果抖动，尤其在大促期间，大屏实时统计类任务，这种会造成业务方的疑问和担心，为什么结果值变小了...，多个桶有分散在不同的 TaskManager，可以确定的是，user_id 相同的记录肯定会到同一 TaskManager 上面进行进行聚合。
int out,@id varchar(20)’为拼成的动态sql内的参数列表 @cou out,@id为为动态sql内参数列表提供值的外部参数列表 那么它们之间有什么区别呢？...中Varchar也可以的，但是我打了Sp3补丁后就不行了，必须为Nvarchar ２.动态Sql的参数列表与外部提供值的参数列表顺序必需一致，如： N’@count int out,@id varchar...@cou,@id对应@id 如果不一致，必须显式标明，如： N’@count int out,@id varchar(20)’, @id＝@id, @count=@cou out ３.动态SQl的参数列表与外部提供参数的参数列表参数名可以同名...[ @param1 = ] ‘value1’ 参数字符串中定义的第一个参数的值。该值可以是 Unicode 常量，也可以是 Unicode 变量。必须为 stmt中包含的每个参数提供参数值。...使用 OUTPUT 参数 以下示例使用 OUTPUT 参数将由 SELECT 语句生成的结果集存储于 @SQLString 参数中。
排序-order by 聚合函數 count（）統計函數，統計滿足指定字段值的個數 max 計算最大值 min計算最小值 sum計算和：查詢滿足條件的記錄，指定的列的值的總和 avg求平均值 日期函數和字符串函數...在SQL中提供了一些可以查詢的記錄的列進行計算的函數---聚合函數 count（）統計函數，統計滿足指定字段值的個數 統計學生總數 select count(ID) from student;...-----+ 日期函數和字符串函數 日期函數 當我面向日期類型的列添加數據時，可以通過字符串類型賦值，（字符串格式必須為yyyy-MM-dd hh-mm-ss） 如果我們想要獲取當前時間添加到日期類型的列...select 分組字段/聚合函數 from 表名 [where 條件] [group by 分組列名 having 條件]【排序order by】 select后使用*顯示對查詢結果進行分組之後，顯示每組的第一條記錄...（這種顯示是無意義的） select后通常顯示分組字段和聚合函數（對分組後的數據進行統計求和平均值等） 語句執行順序，1.先根據where條件衝數據庫查詢數據2.group by對查詢數據進行分組3.執行
用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。...，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的reducer上。...并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...五、存储方式和压缩方式 大数据场景下存储格式压缩格式尤为关键，可以提升计算速度，减少存储空间，降低网络io，磁盘io，所以要选择合适的压缩格式和存储格式,存储方式和压缩方式之前已经讲过，这里不再描述。
未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜， Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。 开启 LocalGlobal 优化后，先进行本地聚合，再进行全局聚合。...开启Split Distinct LocalGlobal优化针对普通聚合（例如 SUM 、 COUNT 、 MAX 、 MIN 和 AVG ）有较好的效果。...原理介绍 为了解决COUNT DISTINCT 的热点问题，通常需要手 动改写为两层聚合（增加按 Distinct Key取模的打散层）。...多维DISTINCT 使用Filter 在某些场景下，可能需要从不同维度来统计count distinct ）的结果 （比如统计 uv 、app 端的 uv 、 web 端的 uv 可能 会使用如下...Flink SQL 优化器可以识别同一唯一键上的不同 FILTER 参数。
图片未开启 LocalGlobal 优化，由于流中的数据倾斜， Key 为红色的聚合算子实例需要处理更多的记录，这就导致了热点问题。...开启Split DistinctLocalGlobal优化针对普通聚合（例如 SUM 、 COUNT 、 MAX 、 MIN 和 AVG ）有较好的效果。...原理介绍为了解决COUNT DISTINCT 的热点问题，通常需要手 动改写为两层聚合（增加按 Distinct Key取模的打散层）。...多维DISTINCT 使用Filter在某些场景下，可能需要从不同维度来统计count distinct ）的结果 （比如统计 uv 、app 端的 uv 、 web 端的 uv 可能会使用如下 CASE...Flink SQL 优化器可以识别同一唯一键上的不同 FILTER 参数。
用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。 ...有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的reducer上。...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce...在可能的情况下，combine的目的就是聚合并精简数据。 19、抽样和范围分区(数据倾斜) 可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值。...21、为倾斜Key打上随机数(数据倾斜) 把导致倾斜的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如:N'select name from test' 第二:每个参数定义由参数名称和数据类型组成,可传递多个参数 第三:[ OUT | OUTPUT ]指示参数是输出参数 第四:动态Sql的参数列表与外部提供值的参数列表顺序必需一致...第五:一旦使用了 '@name = value' 形式之后，所有后续的参数就必须以 '@name = value' 的形式传递。...*/ 如果我需要实现根据Name（非必填项）和CreateTime时间范围（非必填项）进行查询列表和总条数（为什么总需要总条数呢，如果查询分页的话可以参考这个需求+ROW_NUMBER()实现） CREATE...output /*查询列表*/ set @SQL=N'select name,num,CreateTime from test '+@where; exec sp_executesql @SQL
我们在刚开始学习hive的时候,都知道hive可以降低程序员的学习成本和开发成本,具体表现就在于可以将SQL语句转换成MapReduce程序运行。...用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。...并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
为方便查询慢日志，TiDB 提供了内存映射表 INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERY ，并在 TiDB Dashboard 中提供专门的界面用于搜索和查看慢查询日志。...这些工具通常以某种聚合的方式输出结果，使结果更加清晰易懂。借鉴这些工具的思路，笔者开发了一条常用的慢日志分析 SQL，以更便捷地处理慢查询日志。...1 慢日志聚合查询 SQL-- 慢查询日志，聚合查询WITH ss AS(SELECT s.Digest ,s.Plan_digest,count(1) exec_count,sum(s.Succ) succ_count...既然是聚合查询，为什么不直接用 statements_summary_history 表呢？...为读者提供了一种实际而有效的慢查询日志分析思路。
持久化函数不是由系统提供的，是存储在 Catalog 中，它在不同会话的生命周期内都有效。...总结这几个事项主要包含以下步骤： 首先需要继承 Flink SQL UDF 体系提供的基类，每种 UDF 实现都有不同的基类 实现 UDF 执行逻辑函数，不同类型的 UDF 需要实现不同的执行逻辑函数...中，eval 是没有返回值的，这一点是和标量函数不同的，Flink TableFunction 接口提供了 collect(T) 来发送输出的数据。...的 ⭐ 必须实现以下几个方法： ⭐ Acc聚合中间结果 createAccumulator()：为当前 Key 初始化一个空的 accumulator，其存储了聚合的中间结果，比如在执行 max()...非 static 的 ⭐ 必须实现以下几个方法： ⭐ Acc聚合中间结果 createAccumulator()：为当前 Key 初始化一个空的 accumulator，其存储了聚合的中间结果，比如在执行
用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。...并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。...第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。...hive.exec.dynamic.partition=true; ②设置为非严格模式（动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区
N,不然会报错：过程需要类型为 'ntext/nchar/nvarchar' 的参数 '@params set @sql = 'select * from Person.Person where FirstName...'''' 这种情况下，需要先将sql拼凑后的结果放入一个变量中，然后使用 exec sp_executesql 执行；或者使用入参的方式来实现。...N'@FName varchar(20), @PersonType varchar(10)', @FName2, @PeronType 3. sp_executesql要求动态Sql和动态Sql参数列表必须是...Nvarchar, 动态Sql的参数列表与外部提供值的参数列表顺序必需一致，且不能使用变量。...4. exec 查询不能使用sql外面定义的变量，查询的结果也不容易进行使用。而exec sp_executesql 可以使用入参和出参的方式很方便的获取或者返回内容。
这里的逻辑是当聚合函数按照具有唯一性属性的一列或多列分组时，下层算子输出的每一行都是一个单独的分组，这时就可以将聚合函数展开成具体的参数列或者包含参数列的普通函数表达式，具体的代码实现在 rule_aggregation_elimination.go...Query 可以将聚合函数展开为包含参数列的内置函数的查询： select count(a) from t group by t.pk; 被等价地改写成： select if(isnull(a), 0...另外提一点，对于大部分聚合函数，参数的类型和返回结果的类型一般是不同的，所以在展开聚合函数的时候一般会在参数列上构造 cast 函数做类型转换，展开后的表达式会保存在作为替换 LogicalAggregation...` 本身存在 join condition ，那么聚合提升后聚合算子的输入（连接算子的输出）就会和在子查询中时聚合算子的输入不同，导致聚合算子结果不正确。...当 `t1.pk` 满足唯一性后，每一行 outer plan 的记录都对应连接结果中的一个分组，所以其聚合结果会和在子查询中的聚合结果一致，这也解释了为什么聚合提升后需要按照 `t1.pk` 做分组。
根据计算方式的不同，Hive 中的自定义函数主要分为三类：UDF、UDAF 和 UDTF。...与 UDF 不同，UDAF 通常需要在多行数据上进行聚合操作，因此其输入参数中包含多行数据。在 HiveQL 查询语句中，可以使用 UDAF 函数对查询结果进行聚合操作。...与 UDF 和 UDAF 不同，UDTF 生成的不是一个单独的值，而是一个表，因此其输出参数需要包含多个行数据。...第一个MR Job中，Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...SequenceFile SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持，，存储方式为行存储，其具有使用方便、可分割、可压缩的特点。
数据格式优化 Hive提供了多种数据存储组织格式，不同格式对程序的运行效率也会有极大的影响。 Hive提供的格式有TEXT、SequenceFile、RCFile、ORC和Parquet等。...ORC优化是对RCFile的一种优化，它提供了一种高效的方式来存储Hive数据，同时也能够提高Hive的读取、写入和处理数据的性能，能够兼容多种计算引擎。...如果有更多的阶段可以并行执行，那么job可能就越快完成。 通过设置参数hive.exec.parallel值为true，就可以开启并发执行。...在第一个MapReduce中，map的输出结果集合会随机分布到reduce中，每个reduce做部分聚合操作，并输出结果。...这样处理的结果是，相同的Group By Key有可能分发到不同的reduce中，从而达到负载均衡的目的； 第二个MapReduce任务再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到reduce
Weisfeiler-Lehman（WL）测试为分析GNN的表达能力提供了重要工具。Xu等人在2019年证明，当且仅当聚合函数和更新函数构成单射映射时，GNN的表达能力与1-WL测试等价。...逼近误差与模型深度的权衡 泛函逼近理论为理解GNN深度与性能的关系提供了严格工具。...这一通用分解定理为设计新型聚合函数提供了理论指导。...北航团队提出的GNN+框架通过引入动态门控机制，在保持局部聚合优势的同时，将有效感受野扩展了3-7倍，为理解邻域聚合的泛函特性提供了新的实验范本。...理论基石的价值重估 邻域聚合的泛函逼近理论为解决图结构数据中的信息融合提供了严谨的数学保证。通过将离散的图节点关系映射到连续的函数空间，GNN实现了从局部拓扑结构到全局语义理解的跨越。
2、存储过程的用法 1）存储过程的创建语法 create procedure 存储过程名(参数列表) begin 存储过程体(一组合法有效的sql语句) end 2）对创建语法的理解 ① 参数列表...select * from admin$ 结果如下： 4.带in模式的存储过程 1）案例：创建存储过程实现，根据部门编号，查询对应的部门名称。...@boyname,@usercp$ 结果如下： 6.带inout模式的存储过程 1）案例1：传入a和b两个值，最终a和b都翻倍并返回。...set @m=10$ set @n=20$ call myp6(@m,@n)$ select @m,@n$ 结果如下： 7.存储过程的案例解析 1）创建存储过程或函效，实现传入用户名和密码，插入到...2）创建储过程或函数，实现传入女神编号，返回女神名称和女神电话。 3）创建存储存储过程或函数，实现传入两个女神生日，返回大小。 1）创建存储过程或函效，实现传入用户名和密码，插入到admin表中。
此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的表的优化。 一....2.2 空key转换 有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表a中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的...并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。 开启Map端聚合参数设置 1....第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中，从而达到负载均衡的目的...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。
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