多表join优化，inner join优化多表查询？

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本文目录一览：

• 『壹』、mysql多表联合查询优化
• 『贰』、Hive数据倾斜优化:两个亿级表join
• 『叁』、SQL三表联合查询的语句如何优化?
• 『肆』、MySQL中3表join流程分析
• 『伍』、hive的Hive常用优化方法

mysql多表联合查询优化

『壹』、使用联合（UNION）来代替手动创建的临时表 MySQL从0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。

『贰』、\ 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。\ 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。\ 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

『叁』、这么多的join你应该是在数据库设计的时候表结构设计的不够好 - 建议采用后台数据同步的方式批量将数据整合进一张表中后定期刷新数据来平衡性能上的需求。

『肆』、括号外面的表）字段。连接查询的优势是可以看到多个表的所有字段，但缺点是不管查什么数据，首先要多个表的连接，然后再在这基础上做查询过滤。在传智播客官方网站视频库都看过关于这个的介绍，还有很多免费视频。

『伍』、在进行性能优化时，我们可以考虑使用STRAIGHT_JOIN。多表联接在上面的所有例子中，我都是使用的两个表之间的联接，而更多时候，我们在工作中，可能不止要联接两张表，可能要涉及到三张或者更多张表的联接查询操作。

Hive数据倾斜优化:两个亿级表join

查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数多表join优化，6亿左右多表join优化，做distinct之后多表join优化，只有5亿。大约有1亿重复数据。

二）不同数据类型关联产生数据倾斜 场景：用户表中user_id字段为int多表join优化，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。

进行表的join这种业务操作时，经常会产生数据倾斜。 原因就是这些业务数据本就存在key会分布不均匀的风险，所以我们join时不能使用普通的join（reduce端join）或者可以使用普通join，但是是优化后的。

即MapJoin，这避免多表join优化了 Shuffle，从而避免了数据倾斜，主要是在参数的地方做设置 确实无法减少数据量引发的数据倾斜 解决方法：这类问题最直接的方式就是调整reduce所执行的内存大小。

Hive 支持常用的 SQL Join 语句，例如内连接、左外连接、右外连接以及 Hive 独有的 map 端连接。其中 map 端连接是用于优化 Hive 连接查询的一个重要技巧。先准备三张表。

这种场景经常发生在维表的连接，小表（10000条一下的纪录条数），直接塞内存吧，map join大法可解。某些特殊场景，例如排查问题时，拿到几个ID要去海量的数据里捞行为日志，也可用map jion大法解。

SQL三表联合查询的语句如何优化?

一： 数据查询语言（ DQL：Data Query Language）：其语句多表join优化，也称为“数据检索 语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。

**LIMIT语句**：使用LIMIT语句来限制返回的行数，可以减小网络传输的数据量。**SQL语句优化**：对SQL语句进行优化，例如避免在查询中使用NOTIN和操作符，尽可能使用EXISTS而非IN，避免在WHERE子句中使用函数或计算。

考虑数据库的优化器。避免SELECT*FROMtable语句，并标识字段。\r\n\r\n在SQL语句中，如果由where条件筛选的数据库记录更准确，那么where条件应该向前移动。\r\n\r\n4。查询时尽可能使用索引覆盖。

通常，通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找 出执行查询和Update语句的最佳路径时， ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结 多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是，它提供了主键 （primary key）的唯一性验证.。

更多网友多表join优化你好，SQL优化的一些方法对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。

MySQL中3表join流程分析

总行数=100+4000+20000=24100。 从这个结果来看多表join优化，join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果多表join优化，再与 t2 进行 join 得出结果。

CROSS JOIN联接（交叉联接）CROSS JOIN对两个表执行FROM语句（笛卡尔积）操作，返回两个表中所有列多表join优化的组合。如果左表有m行数据，右表有n行数据，则执行CROSS JOIN将返回m*n行数据。CROSS JOIN只执行SQL逻辑查询语句执行的前三步中的第一步。

表A有n1行，m1列多表join优化；表B有n2行，m2列；则表A和表B“对接”之后，就会有多表join优化：n1*n2行；m1+m2列。

内连接（inner join）：只返回两个表中共同存在的数据，即两个表中都有的数据。语法：SELECT ... FROM table1 JOIN table2 ON condition。

查询最大条数：SELECT * FROM t_left_tab a LEFT JOIN t_right_tab b ON 1=1；查询结果：总结 A 数据库左连接和右连接的区别：主表不一样。

hive的Hive常用优化方法

压缩job的中间结果数据和输出数据，可以少量CPU时间节省出很多空间。

可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。

解决方法1中 log读取两次，job是2。 解决方法2中 job数是1 。这个优化适合无效 id （比如 -99 ， ”， null 等） 产生的倾斜问题。

对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选取，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选取：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩； ORC支持三种压缩选取：NONE，ZLIB，SNAPPY。

大家好呀，这节课学习 HiveSQL 的常用优化技巧。由于 Hive 主要用来处理非常大的数据，运行过程由于通常要经过 MapReduce 的过程，因此不像 MySQL 一样很快出结果。

通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格格式nonstrict。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3钟类型的查询。

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