2. 常见的COUNT DISTINCT优化方法 2.1 使用索引 为查询中的列创建索引可以显著提高查询性能,特别是当这些列在WHERE子句或GROUP BY子句中使用时。然而,需要注意的是,索引对COUNT DISTINCT的性能提升可能有限,因为DISTINCT操作仍然需要扫描索引或表来找到不同的值。
开发中,使用了30d的数据,超过了上千亿的数据量,且有各种复杂的处理逻辑,单地区单任务运行时间超过6个小时,需要对任务进行优化 核心思路 需求逻辑中有大量的去重计数逻辑,原实现中使用count(distinct xxx) 进行计算,对这部分进行优化 select count(if(b1_flag=1,a,null)) as a_num1, count(if(b3_flag=1,a...
当distinct一个字段时,这里会将group by的字段和distinct的字段组合在一起作为map输出的key,value设置为1,同时将group by的字段定为分区键,这一步非常重要,这样就可以将GroupBy字段作为reduce的key,在reduce阶段,利用mapreduce的排序,输入天然就是按照组合key排好序的。根据分区键将记录分发到reduce端后,按顺序取出组...
也就是将count distinct 转换为 group by 操作,第一层根据visit_type,pv_id分组,第二层根据visit_type 直接求和即可,使数据分布更加均匀。但是 这种方式在第二层group by 也可能会产生大量的数据shuffle操作,可以再次优化: 代码语言:javascript 复制 select visit_type,sum(cnt)from(SELECTvisit_type,count(distinct...
为减少COUNT(DISTINCT ...)的计算时间,可以采用以下几种优化策略: 1. 使用 Approximate Count Distinct Hive 提供了近似计数的功能,通过approx_count_distinct()函数,可以在大幅度减少计算时间的同时获得接近真实的独立值数量。 SELECTapprox_count_distinct(column_name)FROMtable_name; ...
SELECTuser_id,COUNT(DISTINCTproduct)ASproduct_countFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYproduct_countDESC; 1. 2. 3. 4. 通过添加索引,查询语句将会更快地执行,从而提高性能。 方法二:使用缓存 另一种优化多字段count distinct查询的方法是使用缓存。我们可以将查询结果缓存在内存中,避免每次查询都需要耗费大量的时间。
简述优化调优[(Count(Distinct)去重统计] ? 在Hive中,优化调优是提高查询性能和数据处理速度的重要手段。对于去重统计(Count(Distinct))这种操作,可以通过以下几种方式进行优化: 使用桶表:桶表可以将数据按照特定的列值范围或哈希算法分成若干个桶,每个桶包含一部分数据。在去重统计之前,可以先对需要去重的列进行哈希...
,count(distinct entity_id) as entity_id ,count(distinct billing_status_code) as billing_status_code from c_detail where cal_dt='2020-03-30'; 因为count(disticnt)需要去重操作,需要将所有数据放到同一task去重,只会产生一个reduce task。如果数据量过大,成为性能瓶颈 ...
处理万亿级数据的Count-Distinct任务时，优化策略是关键。首先，对于单字段去重，如pv_id，原始的SQL可能会因数据量大而影响性能。通常的优化方法是通过分组避免过多数据shuffle。例如，先按visit_type和pv_id进行group by，再求和计数，但这可能导致第二层group by操作的shuffle量大。进一步优化是使用hash...
当数据集比较小的时候,我们也可以使用groupBy来计算count distinct,而不需要 Shuffle。 示例代码: # 使用 groupBy来计算 distinctdistinct_count=df.groupBy("name").count().count()print(f"Count Distinct Using Group By:{distinct_count}") 1. 2. ...