今天给各位分享大表join大表优化的知识，其中也会对大表join大表优化方案进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 『壹』、Spark利用广播变量简化大表和小表的join操作
- 『贰』、oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化
- 『叁』、数据库的多表大数据查询应如何优化?
- 『肆』、大小表关联,怎么关联才好
- 『伍』、Hive数据倾斜优化:两个亿级表join
- 『陆』、如何进行hive优化
Spark利用广播变量简化大表和小表的join操作
『壹』、比如对于大小表进行笛卡尔积的时候。如果直接使用 rddA join rddB，这种性能是很差的。而使用了broadcast，将小表broadcast出去，与大表的每个partition进行join，性能会高很多。
『贰』、针对Spark DataFrame/DataSet的join，可以通过broadcast join和bucket join来避免shuffle操作。
『叁』、Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。
『肆』、广播变量允许程序员将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。
『伍』、当您想从小表而不是大表中选取完整的数据集时，spark并不强制广播连接。当您更改连接序列或转换为equi连接时，spark会很高兴地强制执行广播连接。
oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化
如果视图并不是需要实时刷新大表join大表优化，也就是说可以存在一定的滞后；或者视图基表刷新并不频繁，那么可以考虑物化视图，这样的话，是在后台操作的，当然物化视图一样慢，但是查询的时候感觉不到，除非正好赶上物化视图刷新。
如果已经存在索引，建议你先重建索引先，因为大数据表的索引维护到了一个阶段就是乱的，一般建议重建。建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。
创建存储过程，将第一次left join关联查询出来的数据存储到临时表，再次进行关联查询试试。若依然很慢，之后可以对作出的两次单纯的表关联查询进行检查，检查单条SQL语句的查询速度，找到慢的问题，再去优化。
而是表扫描，这当然很耗时间了大表join大表优化！经过反复试验都是如此，后来只好改变查询将获取A表的字段放到子查询中执行，才避免了速度变慢。对应此种情况，大表join大表优化我们一般要改变查询语句，或者增加索引，以使查询走索引，这样才不会效率低下。
--3）增加外关联符号（+）最后，关于多表关联，表关联条件必须使用AND关键字，否则无效。用你做成的SQL文检索，哪怕5个表都只有10条数据也会检索出1万件结果，如果各个表数据超过100件，你的检索结果集会是天文数字。
表之间连接的字段创建联合索引了么？另外连接条件的先后顺序也很重要。那个连接条件可以过滤掉不符合条件的数据那个字段连接条件应该在最后。如果数据量比较大，而且对数据的实时性要求不高，那么建议用oracle的物化视图来做。
数据库的多表大数据查询应如何优化?
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先_问缓存。假设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。
张表100个字段。。分表，然后用表外连接查询可以调高查询效率，也可以用复合查询，不过复合查询效率没有外连接查询效率高，但是sql语句写起来方便。如果数据量不是上百万级别的，推荐用复合查询。
Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。
大小表关联,怎么关联才好
使用mapjoin。通过查询CSDN博客了解到，在大小表关联时，比较好的关联方式是使用mapjoin，可以大大提高查询性能。使用MapJoin需要满足以下条件：一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整的拷贝。
首先打开建好的Excel表格，新建两个sheet表格。第二个工作表需要运用到第一个表格的数据。
可以使用VLOOKUP，举个例子，假设表1的数据在A2：C100中，表2的A2中输入了“甲”，B2中输入 =VLOOKUP（A2，Sheet1！A：C，2，）C2中输入 =VLOOKUP（A2，Sheet1！A：C，3，）试试看。
Hive数据倾斜优化:两个亿级表join
查看filter_log表strpicdownloadimgmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有5亿。大约有1亿重复数据。
设置上述参数即可。若是其他情况的group优化，可借鉴hive.groupby.skewindata参数。有数据倾斜的时候进行负载均衡，当hive.groupby.skewindata设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
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。
Hive数据倾斜的原因通常包括硬件配置不当、数据倾斜、分区表设计不合理、数据倾斜和分区表设计不合理等。
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。
如何进行hive优化
『壹』、可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto大表join大表优化的值为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。
『贰』、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
『叁』、如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。group by维度过小： 采用sum（） 与group by的方式来替换count（distinct）完成计算。
『肆』、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。
『伍』、而使用不同方法写出来的 HiveSQL 语句执行效率也是不一样的，因此为了减少等待的时间，提高服务器的运行效率，大表join大表优化我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。
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