大表join大表优化，大表update？

本篇文章给大家谈谈大表join大表优化，以及大表update对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 『壹』、大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)
• 『贰』、如何进行hive优化
• 『叁』、oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化
• 『肆』、数据库的多表大数据查询应如何优化?
• 『伍』、大小表关联,怎么关联才好

大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)

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。

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。

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。

二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

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，我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

**set hive.map.aggr=true；** 在map端中会做部分聚集操作，效率更高但需要更多的内存，可以根据自己企业的资源情况来设置， 如果我的脚本涉及到的数据量不大的话，我一般不会开启这个参数。

如何进行hive优化

『壹』、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。

『贰』、二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。

『叁』、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，我们需要在 HiveSQL 的语句上进行一些优化。

『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』、每个任务默认的reduce数目。典型为0.99 reduce槽数，hive将其设置为-1，自动确定reduce数目。

『陆』、set hive.groupby.skewindata=true； 我们看下，设置这两个参数为什么能解决 GROUP BY 的数据倾斜问题 set hive.map.aggr=true； （默认 ： true） 第一个参数表示在 Map 端进行预聚。

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大表join大表优化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。

数据库的多表大数据查询应如何优化?

『壹』、使用临时表加速查询 把表的一个子集进行排序并创建临时表大表join大表优化，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其大表join大表优化他方面还能简化优化器的工作。

『贰』、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

『叁』、使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

『肆』、数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

『伍』、二大表join大表优化：如果这些数据是变更的，可以通过时间来创建分区大表join大表优化；三：如果部分老数据都是不需要的数据（不常用），可以定期将老数据备份到其大表join大表优化他位置；四：如果是查询的话，可以通过分页查询的形式进行，不要一次性读取过多数据。

『陆』、如果是千万级别的表，不但要正确建索引，而且要定时手工进行收集统计信息维护，不建议系统自动维护，以免影响使用性能。如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。

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。

在excel中，点击“插入”工具栏。选取“超链接”功能。选取需要关联数据的表格后，点击“确定”即可完成。

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。

首先，我们创建两个工作表，并输入不同内容来演示，我需要把这两个工作表合并。我们同时打开这两个工作表。

电脑打开Excel表格。电脑打开Excel表格后，在姓名中输入公式=VLOOKUP（A2，$E$2：$G$11，2，0）。回车后下拉公式，就可以根据工号显示姓名了。在金额中输入公式=VLOOKUP（A2，$E$2：$G$11，3，0）。

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