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SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则

SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。...，那么就会把过滤交给底层数据源来完成，这就是SparkSql中的谓词下推（至于哪些数据源能高效完成数据的过滤以及SparkSql是又如何完成高效数据过滤的则不是本文讨论的重点）。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用，在SparkSql中则有特定的规则，以左外连接查询为例，规则如下： ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果

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sparksql 中外连接查询中的谓词下推处理

谓词下推 基本概念：谓词下推（predicate pushdown）属于逻辑优化。优化器可以将谓词过滤下推到数据源，从而使物理执行跳过无关数据。...在使用Parquet或者orcfile的情况下，更可能存在文件被整块跳过的情况，同时系统还通过字典编码把字符串对比转换为开销更小的整数对比。...究其原因，是因为在sparksql中，把以上的查询解析成了如下的子查询： [1505293913863_2083_1505293913921.jpg] 3.2....： 第一步：左表id为1的行在右表中可以找到，但是此时仅仅满足join条件，在使用where条件判断这条连接后数据时，发现右表的id不满足RT.id>1的条件，所以这条join结果不保留(注意，这里是不保留...好了，接下来看看右表join后条件下推的情况： 第一步：使用RT.id>1过滤右表，过滤后右表只剩一行id为2的行 第二步：左表id为1的行在右表中没有，此时左表值保留，右表值为null 第三步：

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤，则是本系列文章要分析和讨论的重点。...4.内连接查询中的谓词下推规则 假设我们有两张表，表结构很简单，数据也都只有两条，但是足以讲清楚我们的下推规则，两表如下，一个lefttable,一个righttable： ?...在这个查询中，join后条件依然是使用OR连接两表的过滤条件，不同的是，join中条件不再是id相等，而是value字段相等，也就是说过滤条件字段恰好就是join条件字段。...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连接两表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    ，提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。...那么谓 词 下 推第二层含义，即何时完 成数 据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表 数 据进行过 滤再和其他表连 接还是在先把多表进行连接再对连 接后的临 时表进 行过滤 4.内连接查询中的谓词下推规则...在这个查询中，join后条件依然是使用OR连接两表的过滤条件，不同的是，join中条件不再是id相等，而是value字段相等，也就是说过滤条件字段恰好就是join条件字段。...大家可以自行采用上边的分步法分析谓词下推和不下推时的查询结果，得到的结果是相同的。我们来看看上边不能下推时出现的情况在这种查询里会不会出现。...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连 接两 表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？

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    大数据 | SparkSQL连接查询中的谓词下推处理(二)

    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，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表： ? 我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下: ?...接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。 1.左表join后条件下推 查询语句如下： ? 前文有提到，对于join后条件，如果放在join操作后执行，是可以作为正确结果进行比对的。...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心...下期预告：《存储引擎们都是如何完成高效数据过滤的？》 在本系列文章中，我们知道了分布式SQL中的一些谓词下推规则。

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    语言完成Sql查询，同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。...那么谓词下推第二层含义，即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中，是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤，则是本系列文章要分析和讨论的重点。...4.内连接查询中的谓词下推规则 假设我们有两张表，表结构很简单，数据也都只有两条，但是足以讲清楚我们的下推规则，两表如下，一个lefttable,一个righttable： ?...在这个查询中，join后条件依然是使用OR连接两表的过滤条件，不同的是，join中条件不再是id相等，而是value字段相等，也就是说过滤条件字段恰好就是join条件字段。...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连接两表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？

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    大数据 | SparkSQL连接查询中的谓词下推处理(二)

    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，不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表： ? 我们以左外连接查询为例，先总结规矩如下: ?...接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。 1.左表join后条件下推 查询语句如下： ? 前文有提到，对于join后条件，如果放在join操作后执行，是可以作为正确结果进行比对的。...可以看出，在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果，而这种错误结果又不易发觉，所以使用时要格外小心...下期预告：《存储引擎们都是如何完成高效数据过滤的？》 在本系列文章中，我们知道了分布式SQL中的一些谓词下推规则。

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    Spring Cloud Gateway路由规则的匹配和优先级（一）

    当一个请求到达网关时，网关会按照路由规则中定义的谓词进行匹配，匹配成功后将请求转发到对应的服务。...路由谓词Spring Cloud Gateway提供了多种路由谓词，包括以下几种：Path Route Predicate：基于请求的路径进行匹配，支持Ant风格的路径表达式，如/foo/**。...Query Route Predicate：基于请求的查询参数进行匹配，支持正则表达式，如name=foo.*。...Method Route Predicate：基于请求的方法进行匹配，如GET、POST等。Header Route Predicate：基于请求头进行匹配，如Host、User-Agent等。...id指定了该路由规则的唯一标识符，uri指定了该路由规则的目标URI，predicates指定了路由谓词，这里使用了Path路由谓词。

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    论文研读-数据共享-大数据流分析中的共享执行技术

    物化每个查询，并作为单独的查询执行计划进行持续刷新并不高效并且不可扩展。本文针对并行执行的多个查询，提出一个全局执行计划，并最大限度减少运算符之间的scan、运算和操作之间流动的记录数量。...我们提出了用于创建和维护物化视图的共享执行技术，以支持业务数据分析查询。利用多个业务数据分析查询中的供行来支持大数据流的可扩展性和高效处理。本文重点介绍了用于选择谓词、分组、聚合计算的共享执行技术。...介绍了全局执行计划如何在分布式流处理系统（INGA，构建在Storm之上）中运行。在INGA中，我们能够支持2500个物化视图，该视图通过利用查询之间的共享结构使用237个查询构建。...能够使用深度为21的单个全局查询执行计划树来运行所有的237个查询。 思考： 其实就是将多个并行的查询执行计划合并成一个全局的执行计划。...图2中，将3个SQL整个到一个全局执行计划中，一次数据流输入，执行3个SQL。全局执行计划使用heap数据结构来表示，使用节点表示操作符。

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    SQL谓词 LIKE

    LIKE可以在任何可以指定谓词条件的地方使用，如本手册的谓词概述页面所述。 LIKE谓词支持以下通配符: _ - 任何单个字符 % - 由0个或多个字符组成的序列。...(根据SQL标准，NULL不被认为是一个0字符的序列，因此不被这个通配符选中。) 在动态SQL或嵌入式SQL中，模式可以将通配符和输入参数或输入主机变量表示为连接的字符串，如示例部分所示。...返回NULL字段使用IS NULL。 ESCAPE子句 ESCAPE允许在模式中使用通配符作为文本字符。...这可以通过改善整体选择性和/或下标边界选择性来提高查询性能。 但是，当使用不同的值多次调用同一个查询时，应该避免使用这种方法，因为这将导致为每个查询调用创建一个单独的缓存查询。...下面的动态SQL示例返回与前一个示例相同的结果集。 注意如何在LIKE模式中使用连接操作符指定输入参数(?)

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    mnist图片缺失 97%的像素，mnist add准确率84%；及15位的加法训练

    然而, 最近的 SOTA DPPL 方法仅允许有限的条件概率查询, 并且不提供真正的联合概率估计的能力。在我们的工作中, 我们建议在 DPPL 中轻松集成易处理的概率推理。...为此, 我们介绍了 SLASH, 这是一种新颖的 DPPL, 它由神经概率谓词 (NPP) 和逻辑程序组成, 通过答案集编程联合起来。...NPP 是一种新颖的设计原则, 允许将所有深度模型类型及其组合统一表示为单个概率谓词。...在这种情况下, 我们引 入了一种新颖的 +/‐ 符号, 用于通过调整谓词的原子符号来回答各种类型的概率查询。...我们在 MNIST 添加的基准任务以及 DPPL 的新任务(如缺失数据预测、 生成学习和具有最先进性能的集合预测) 上评估 SLASH, 从而展示了我们方法的有效性和通用性。

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    SQL谓词 IN

    返回NULL字段使用IS NULL。 可以在任何可以指定谓词条件的地方使用IN，如本手册的谓词概述页面所述。 相等测试 IN谓词可以用作多个相等比较的简写，这些比较用OR操作符连接在一起。...,"End of data" } 子查询比较 可以在子查询中使用IN谓词来测试列值(或任何其他表达式)是否等于任何子查询行值。...这可以通过改善整体选择性和/或下标边界选择性来提高查询性能。 但是，当使用不同的值多次调用同一个查询时，应该避免使用这种方法，因为这将导致为每个查询调用创建一个单独的缓存查询。...在动态SQL中，可以将%INLIST谓词值作为单个主机变量提供。 必须将IN谓词值作为单独的主机变量提供。 因此，更改IN谓词值的数量将导致创建一个单独的缓存查询。...%INLIST接受一个谓词值，一个包含多个元素的%List; 更改%List元素的数量不会导致创建一个单独的缓存查询。 %INLIST还提供了一个数量级的SIZE参数，SQL使用它来优化性能。

    1.8K11

    HarmonyOSNext 端云一体化（4）

    如 查询班级年龄大于30的同学等。 查询条件解释 谓词，用来代替或者展示其客体性质、特征或者客体之间关系的词项。 这些查询条件在端云一体中解释中叫做谓词。云数据库中提供丰富的谓词查询来构建查询条件。...查询条件谓词一览 关键字 说明 equalTo 表示等于的条件判断，用于查询中筛选出与指定值相等的数据 notEqualTo 表示不等于的条件判断，筛选出与指定值不相等的数据 beginsWith 表示以某个值开头...and 逻辑与，用于连接多个条件，只有所有条件都满足时整个逻辑表达式才为真 谓词使用示例 equalTo 查询id为20的数据 this.condition.equalTo("id", 20) notEqualTo...比如：查询name=book的前2条数据 总结 本章主要介绍了HarmonyOSNext端云一体化中的数据库查询条件操作： 介绍了查询条件中的谓词概念，它用于展示或描述数据的性质、特征或关系 详细列举了常用的查询谓词...，包括基本查询和复杂的组合查询 说明了谓词可以根据实际需求灵活组合使用，以实现更复杂的查询功能

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    解读 Optimizing Queries Using Materialized Views:A Practical, Scalable Solution

    条件二：补偿谓词在视图中可正确计算 通过条件一校验，可得到如下三种视图补偿谓词： 等值连接补偿谓词：如示例中 (o_orderdate = l_shipdate) 范围补偿谓词：如示例中 ({l_partkey..., p_partkey} <= 160) 和 (o_custkey = 123) 剩余补偿谓词：如示例中 (l_quantity * l_extendedprice > 100) 所有补偿谓词都必须在视图上可应用...除此之外，视图还需满足上一节的验证条件。为满足初始假定查询与视图的表引用相同，从概念上将额外表 追加到查询中，并使用视图消除额外表时相同的外键连接方式，将额外表与查询原始表进行连接。...这是安全的，但也有一定的局限性，在实际中，仅要求保证查询中实际使用的行满足这一点即可，而无需所有行。 示例，假设视图由表 和表 通过 连接而成，其中 为 外键， 为 主键。...整理如下，可以看出规律： 都以视图元素作为键构建格索引(Lattice Index)； 都以查询元素作为搜索键； 搜索指针与蕴含条件相关，如果查询元素⇒视图元素，则使用超集指针，若视图元素 ⇒查询元素，

    92242

    深入理解 QueryDSL 的 BooleanBuilder：构建复杂逻辑表达式

    深入理解 QueryDSL 的 BooleanBuilder：构建复杂逻辑表达式 在 Java 的查询构建库 QueryDSL 中， BooleanBuilder 是一个非常有用的工具类。...结果为：field1 = "value1" AND field2 = "value2" andAnyOf 方法 BooleanBuilder andAnyOf(Predicate... args) 将当前谓词与多个谓词中的任意一个进行逻辑...AND field2 = "value2") OR field6 = "value6" orAllOf 方法 BooleanBuilder orAllOf(Predicate... args) 将当前谓词与多个谓词中的所有进行逻辑...String predicateString = builder.toString(); 二、案例 为了更好地理解 BooleanBuilder 的使用，我们将通过几个完整的案例来展示如何在实际应用中利用这个类构建复杂的查询条件...通过链式调用，开发者可以轻松地组合多个条件，从而生成复杂的查询逻辑。在实际应用中，它常用于构建动态查询条件，根据不同的业务需求生成相应的 SQL 语句。

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    Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息带谓词选择率Selectivity

    END，cast()或 + 、-、* 、/ 加减乘除运算符的调用 一个SQL解析过程 一般数据库查询处理流程： SQL查询提交后，数据库对SQL进行重写优化（可选），对SQL进行词法分析...Calcite通过Java CC将SQL解析成未经校验的AST Validate. 校证Parser步骤中的AST是否合法,如验证SQL scheme、字段、函数等是否存在; SQL语句是否合法等....在SQL中的谓词，是被应用在Where从句、Having从句和Join 关联ON从句中或其他布尔值表达式中。谓词分为等值谓词、非等值谓词、常量谓词、AND连接谓词、OR连接谓词、函数谓词。...例如，SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO = 123456;查询员工表，员工编号为123456的员工的所有信息。...(DEPTNO AS DEPTNO2, DNAME) 员工表和部门表两张表作为Input RelNode输入表达式，然后两张表使用部门编号进行内关联INNER JOIN： SELECT

    1.3K20

    CMU 15-445 -- Query Optimization - 10

    System R 的 optimizer 中的一些理念至今仍在使用。...这些规则通常试用于所有查询，如： Predicate Pushdown（谓词下推）: Predicate Pushdown指的是将查询中的谓词操作尽早地推送到数据源或存储引擎进行执行，以减少处理的数据量...例如，如果一个查询包含多个谓词条件（如WHERE子句），谓词下推会尽可能早地将这些条件下推到存储引擎执行，以减少返回给查询引擎的数据量。这样可以减少IO和计算开销，并提高查询性能。...和 Projections 以外，许多操作没有通用的规则，如 Join：Join 操作既符合交换律又符合结合律，等价关系代数表达式数量庞大，这时候就需要一些成本估算技术，将过滤性大的表作为 Outer...Table，小的作为 Inner Table，从而达到查询优化的目的。

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