效率上来说exists比in要好,尽量少用in和not in。在大容量数据里是绝对不能使用not in来查询的,很容易死机,我原来的在数据量极大的情况下使用过not in结果给服务器带来了很大的负载。 网友3: 1.用EXISTS替代IN 在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXIST...
1、普通的join(left,inner等)(common/shuffle/reduce join) 最普通的join,会产生shuffer,且这个会在reduce端做join 2、map join 大小表关联 小表的阈值控制 set hive.mapjoin.smalltable.filesize = 25123456 ; -- 大约25M 1. (1)写法 select /*+MAPJOIN(b)*/count(1) from a -- 大表 join b -- ...
1>mapjoin首先会通过本地MapReduce Task将要join的小表转成Hash Table Files,然后加载到分布式缓存中 2>Mapperh会去缓存中读取小表数据来和Big Table数据进行join 3>Map直接给出结果 优点: 没有shuffle/Reduce过程,效率提高 缺点:由于小表都加载到内存当中,读内存的要求提高了 hive中专门有个参数来设置是否自动将...
selecta.user_namefrom(selectdistinctuser_namefromuser_tradewhereyear(dt)="2017")ajoin(selectdistinctuser_namefromuser_tradewhereyear(dt)="2018")bona.user_name=b.user_nameleftjoin(selectdistinctuser_namefromuser_tradewhereyear(dt)="2019")conb.user_name=c.user_namewherec.user_nameisnull; 3、...
这和标准SQL刚好相反,标准SQL是从右向左的顺序进行Join操作的。因此在Hive SQL中,我们都是把小表写在左边,这样可以提高执行效率。 Hive支持使用/*+STREAMTALBE*/语法指定哪张表是大表,例如下面的SQL,指定dept为大表。如果不使用/+STREAMTALBE/语法,Hive认为最右边的表是大表。
左半开连接是内连接的优化,当左边表的一条数据,在右边表中存在时,Hive就停止扫描。因此效率比 join 高。 左半开连接的 select 和 where 关键字后面只能出现左边表的字段,不能出现右边表的字段。 Hive 不支持右半开连接。 2.6、JOIN笛卡尔积 笛卡尔积是一种连接,表示左边表的行数乘以右边表的行数。
sql中的连接查询有inner join(内连接)、left join(左连接)、right join(右连接)、full join(全连接)left semi join(左半连接)五种方式,它们之间其实并没有太大区别,仅仅是查询出来的结果有所不同。 (1)重要的放在前面,union和full join on的区别,“full join on 列合并和 union 行合并”: ...
inner join在 【on 子句】 和 【where子句】 中的过滤条件都会谓词下推。2 left join 示例SQL：...
2、左连接(left join,查询在表1但不在表2中的数据经常使用左连接的 is NULL) 进行左连接之后,以左表为全集,返回能够匹配上的右边表的匹配结果,没有匹配上的则显示NULL。 拓展: right join:以右表为全集,返回能够匹配上的左边表的匹配结果,没有匹配上的则显示NULL,可以由left join改写出同样的结果。