InnoDB 使用「聚簇索引」,如上图所示,数据记录本身被存于主索引(一颗 B+Tree)的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录「按主键顺序存放」,因此每当有一条新的记录插入时,MySQL 会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB 默认为 15/16),则...
对比两个集群的具体表数据的异同, 发现 left join 的小表数据不一致, 在成功运行的 A 集群下, left join 的小表 hdfs 数据目录下是有数据的, 但是执行失败的 B 集群下, 该表 hdfs 数据目录下完全为空. 在调整两者数据一致后, 任务正常跑过. 3. 具体问题定位 3.1. 收集 jstack 在B 集群同步数据之前, ...
join是不可替换的,连接是从左到右,不管是LEFT或RIGHT join。 hive> SELECT a.val1, a.val2, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key) LEFT OUTER JOIN c ON (a.key = c.key); 1. 首先,连接a和b,扔掉a和b中没有匹配的key的行。结果表再连接c。这提供了直观的结果,如果有一个...
1、mysql的left join从两个表中联合查询数据,以左表为主,右表为辅。如果左表中有的内容右表中没有,则用null填充,这是大家都很容易理解的。 2、右边有重复数据(多条数据对应左边表一条数据)时,右边的数据会全部保留,导致最终的结果出现重复关联。这时就要根据实际情况把右表的记录去重,比如使用distinct 、group...
我这边分析是用spark分析的。提数据需要用hive sql提。这里我一开始使用的语句是 select b.* from A a left join B b on a.id=b.id and b.id is not null 因为我这边只需要对B表的数据进行分析所以只取了b.* 现象 发现最终结果出现非常多的重复数据,而且有的重复有的不重复 ...
主要包括两种比较常见的LEFT JOIN方式,一种是正常的LEFT JOIN,也就是只包含ON条件,这种情况没有过滤操作,即左表的数据会全部返回。另一种方式是有谓词下推,即关联的时候使用了WHERE条件,这个时候会会对数据进行过滤。所以在写SQL的时候,尤其需要注意这些细节问题,以免出现意想不到的错误结果。
如果没有谓词下推,上述SQL需要在完成join处理之后才会执行where条件过滤。在这种情况下,参与join的数据可能会非常多,从而影响执行效率。 使用谓词下推,那么where条件会在join之前被处理,参与join的数据量减少,提升效率。 在Hive中,可以通过将参数hive.optimize.ppd设置为true,启用谓词下推。与它对应的逻辑优化器是Predic...
LEFT OUTER JOIN语句表示左外连接,左外连接查询数据会包含左表中的全部记录,而右表中不符合条件的结果将以NULL的形式出现,如下所示: hive (hypers)> select t1.name,t2.coursename from student t1 left outer join course t2 on t1.stuid = t2.stuid; OK t1.name t2.coursename Rose C语言 Jack Java...
left join mid2 on base.index=mid2.index left join mid3 on base.index=mid3.index 数据倾斜 1.1 什么是数据倾斜 在mapreduce中,同一个key的value会分给同一个reduce来处理,如果个别key的数据过多,其他的key相对较少,那么就会出现数据倾斜,经常表现为进度长时间保持在99%,查看日志会发现只有少量几个reduce...