SELECTet.os_name,ut.device_idASuser_device_idFROMtob_apps_allASetANYLEFTJOIN(SELECTdevice_id,hash_uidFROMusers_unique_allWHERE(tea_app_id=268411)AND(last_active_date>='2022-08-06'))ASutONet.hash_uid=ut.hash_uidWHERE(tea_app_id=268411)AND(event='app_launch')AND(event_date='2022-08-...
(2)为每一个账户添加join_use_nulls配置,左表中的一条记录在右表中不存在,右表的相应字段会返回该字段相应数据类型的默认值,而不是标准SQL中的Null值 (3)JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边,ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录...
LEFT JOIN visits_v1 AS b USING (UserID, UserID) //返回优化后的语句: SELECT UserID, UserID, VisitID, URL, b.UserID FROM hits_v1 AS a ALL LEFT JOIN visits_v1 AS b USING (UserID) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. ...
首先不管是 LEFT 还是 RIGHT,当 A 表和 B 表进行 JOIN 的时候,ClickHouse 都会将 B 表加载到内存,然后遍历 A 表数据,查询 B 表中有没有能与之关联上的数据,因此这就引出了第一个优化的原则:当大小表 JOIN 的时候,要保证小表在右侧。 -- hits_v1 的数据量要远大于 visits_v1,然后我们来 JOIN 试一...
EXPLAINSYNTAXSELECTa.UserID,a.UserID,b.VisitID,a.URL,b.UserIDFROMdatasets.hits_v1ASaLEFTJOINdatasets.visits_v1ASbUSING(UserID,UserID)//返回优化后的语句:SELECTUserID,UserID,VisitID,URL,b.UserIDFROMdatasets.hits_v1ASaALLLEFTJOINdatasets.visits_v1ASbUSING(UserID) ...
(3)JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边,ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在,所以右表必须是小表 (4)批量写入数据时,必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量,在写入之前最好对需要导入的数据进行排序。无序的数据或者涉...
(3)JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边,ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在,所以右表必须是小表 (4)批量写入数据时,必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量,在写入之前最好对需要导入的数据进行排序。无序的数据或者涉...
(3)JOIN操作时一定要把数据量小的表放在右边,ClickHouse中无论是Left Join 、Right Join还是Inner Join永远都是拿着右表中的每一条记录到左表中查找该记录是否存在,所以右表必须是小表 (4)批量写入数据时,必须控制每个批次的数据中涉及到的分区的数量,在写入之前最好对需要导入的数据进行排序。无序的数据或者涉...
本期分享ClickHouse中join查询的实践原理,旨在帮助大家有针对性地调整算法以优化查询速度。ClickHouse的join实现主要包括哈希join和排序join两大类。哈希join有三种实现方式:普通哈希join、并行哈希join和grace hash join,各自有不同的优缺点。排序join分为全排序join和部分排序join两种。还有一种direct join,适用于特殊情况...