第二步:使用 LEFT JOIN 替代NOT IN的一个有效方法是使用LEFT JOIN结合WHERE子句来筛选结果。 SQL 查询示例 SELECTo.order_id,o.order_amountFROMorders oLEFTJOINcanceled_orders cONo.order_id=c.order_idWHEREc.order_idISNULL; 1. 2. 3. 4. 注释: 我们通过左连接 (LEFT JOIN) 将orders和canceled_orders...
目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid。 in查询 如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下: select login.uid...
使用NOT EXISTS NOT EXISTS子句在Hive中通常比NOT IN更高效,因为它在子查询中检查是否存在匹配行,而不是将结果集加载到内存中。 sql -- 优化后的查询 SELECT * FROM table1 t1 WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM table2 t2 WHERE t1.column1 = t2.column2); ...
FAILED: SemanticException [Error 10052]:Instrict mode, cartesian productisnotallowed. If you really wanttoperform the operation,sethive.mapred.mode=nonstrict 从2 中的观察得知我们在 on 后面跟 join 条件,走的是 reduce side join,如果你在 where 后跟则是走 Cartesian product,但是这里单条 sql 又没法...
union all两端的SQL都分别可以顺利执行,但是union all到一起就不行。推测是在union all的过程中自动触发了向量化执行优化,尝试将两端的SQL group by的结果拼接到一起组成batch,过程中编译器突然发现聚合函数之外本来应该只有六个字段,即KEY._col0~KEY._col5,有5个键。而此时眼前却分明还有一个distinct出来的KEY....
(2)优化SQL(完成相同的目标,使用子查询避免数据出现倾斜而导致性能问题) select sex, count(1) as age_num from( select sex, age, count(1) as num group by sex, age ) a; 4、使用left join替代not in完成取A表中没有但B表中有的数据
1.创建两个桶表,发桶字段是连接字段 2.2个表的分桶个数呈倍数关系 3.将原来的表数据写入桶表里面,在SQL脚本用桶表替换原来的表 开启相关参数 ---开启桶表的map端join优化 set hive.optimize.bucketmapjoin=true 1. 2. 4.3 SMB JOIN 优化方法
目前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含一个字段,uid。 in查询如果要查询当天登陆的注册用户,需要用in查询,hive sql如下:select login.uid from ...
在Hive SQL中,可以通过创建索引来加速查询操作。通过在关键字段上创建索引,可以减少数据扫描和过滤的时间,提高查询性能。 优化案例 优化前: SELECT * FROM table WHERE region = 'A' AND status = 'ACTIVE'; 优化后: CREATE INDEX idx_region_status ON table (region, status); ...
mysql运行结果: hive提示:Semantic Exception: Line 1:24 Expression not in GROUP BY key 'su' (state=42000,code=40000) 原因:1.Hive不允许直接访问非group by字段; 解决: 1.对于非group by字段,可以用Hive的collect_set函数收集这些字段,返回一个数组;使用数字下标,可以直接访问数组中的元素,比如:collect_se...