是一种在Google Cloud平台上使用的数据处理工具,它提供了强大的分析能力和大规模数据处理能力。在BigQuery中,Group by语句用于对数据进行分组聚合操作,而1分钟间隔指的是按照每分钟的时间间隔进行分组。 具体而言,Group by 1分钟间隔可以用于对时间序列数据进行聚合分析。例如,假设我们有一个包含时间戳和数值的数据...
①给app_account字段加索引。 ②给sql语句后面加order by null。 ③调整where条件里字段的查询顺序,有索引的放前面。 ④给所有where条件的字段加组合索引。 ⑤用子查询的方式,先查where条件里的内容,再去重。 测试环境和现网环境数据还是有点不一样的,我贴一张现网执行sql的图(1分钟。。。): 六、最终解决方...
按小时分组SELECT COUNT(*),FROM_UNIXTIME(dt) FROM sub_date GROUP BY FROM_UNIXTIME(dt, '%Y-%m-%d %H')# 按分钟分组SELECT COUNT(*),FROM_UNIXTIME(dt) FROM sub_date GROUP BY FROM_UNIXTIME(dt, '%Y-%m-%d %H:%i')# 按天分组SELECT COUNT(*),FROM_UNIXTIME(dt) FROM sub_date...
最后再对比下改前后的执行计划: 改之前(查询要1分钟左右): 改之后(查询只要几百毫秒): 原作者: dijia478 原文链接:记一次神奇的sql查询经历,group by慢查询优化(已解决) 原出处:博客园 侵删
后面应该加上 order by null;避免无用排序,但其实对结果耗时影响不大,还是很慢。 思路二: where条件太复杂,没索引,导致查询慢,但我给where条件的所有字段加上了组合索引,也还是没用。 思路三: 既然group by慢,换distinct试试??(这里就是本篇博客里说的神奇的地方了) ...
本文主要介绍 SQL(Structured Query Language)中 GROUP BY 语句的相关知识,同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。 1 概述 GROUP BY 语句通常用于配合聚合函数(如 COUNT()、MAX() 等),根据一个或多个列对结果集进行分组。 从字面上来理解,GROUP 表示分组、BY 后接字段名,表示根据某个字段进行分组。
在Access中不可以使用“order by 数量之和 desc”,但在SQL Server中则可以。 5、Group By中Select指定的字段限制 示例3 select 类别, sum(数量) as 数量之和, 摘要 from A group by 类别 order by 类别 desc 示例3执行后会提示下错误,如下图。这就是需要注意的一点,在select指定的字段要么就要包含在Group...
记一次神奇的sql查询经历,group by慢查询优化 一、问题背景 现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下: 我在测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。 简单来说,就是查询一定条件下,都有哪些用户的。很简单的sql,可以看到,查询耗时为37秒。
SQL的语句中具有分组功能的是GROUP BY和PARTITION BY,它们都可以根据指定的列为表分组。区别仅仅在于,GROUP BY在分组之后会把每个分组聚合成一行数据。 例如,有下面这样一张存储了几个团队及其成员信息的表。 Teams 对这张表使用GROUP BY或者PARTITION BY,可以获取以团队为单位的信息。无论使用哪一个,都可以将原来...