大表join优化，大表哥优化设置？

本篇文章给大家谈谈大表join优化，以及大表哥优化设置对应的知识点，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』、大小表关联,怎么关联才好
• 『贰』、如何进行hive优化
• 『叁』、数据库的多表大数据查询应如何优化?
• 『肆』、Spark利用广播变量简化大表和小表的join操作
• 『伍』、oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化
• 『陆』、案例:MySQL优化器如何选取索引和JOIN顺序

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，比较好大表join优化的关联方式是使用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，其大表join优化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。

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$11，2，0）。回车后下拉公式，就可以根据工号显示姓名大表join优化了。在金额中输入公式=VLOOKUP（A2，$E$2：$G$11，3，0）。

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，大表join优化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。

可以用技巧来实现。首先，如图在E2输入B2，在E5输入B3，选中E2：E7，下拉。然后按CTRL+H，在查找替换中输入B，在替换内容中输入=B，全部替换。完成。

如何进行hive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。

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。

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。

数据库的多表大数据查询应如何优化?

『壹』、缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来大表join优化的数据先放入缓存中大表join优化，下次查询时大表join优化，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。

『贰』、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优化他方面还能简化优化器的工作。

『叁』、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。

『肆』、案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

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大表join优化的时候。如果直接使用 rddA join rddB大表join优化，这种性能是很差大表join优化的。而使用大表join优化了broadcast大表join优化，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。

『陆』、在Spark 发布 AQE 之前，开发者可以利用 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 配置项对数据关联操作进行主动降级。

oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化

『壹』、如果视图并不是需要实时刷新，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。

『贰』、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。

『叁』、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。

『肆』、而是表扫描，这当然很耗时间了！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，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。

『伍』、--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。

『陆』、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。

案例:MySQL优化器如何选取索引和JOIN顺序

JOIN大表join优化的第一个表可以是：A或者B；如果第一个表选取大表join优化了A大表join优化，第二个表可以选取B；如果第一个表选取了B大表join优化，第二个表可以选取A；因为前面的排序，B表的found records更少，所以JOIN顺序穷举时的第一个表先选取B（这个是有讲究的）。

索引查询 建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

d，c）的索引则都可以用到，a，b，d的顺序可以任意调整。=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立（a，b，c）索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

根据条件排除记录。如果有多个索引可共选取的话，MySQL通常选取能找到最少记录的那个索引。做表连接查询时从其他表中检索记录。想要在指定的索引字段 key_col 上找到它的 MIN（） 或 MAX（） 值。

相反，MySql 会扫描所有记录，即要查询 1000。以索引将查询速度提高 100 倍。索引分单列索引和组合索引单列索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。

如果查询能够匹配多个索引，MySQL一般会使用能够过滤出结果最少的索引。join操作时从其他表捞数据。在join时，如果声明关联的列类型和大小相同，MySQL在使用索引时能够更加高效。

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