B2 ON B1.DATA=B2.DATA WHERE B1.[KEY]<10000 这里我们获取大表中Key列小于10000行的数据。 上述的执行语句,就引入了位图计算。 其实位图计算的目标很简单:
在我们实际的应用环境中,最常用的方式还是合并连接,但是有一种情况最适合哈希连接,那就是一个小表和大表进行联合操作,尤其适合哪种大表中存在大量重复值的情况下。 哈希算法真是个好东西! 参考文献 微软联机丛书
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BS系统疑难问题分析与调优 常见方法介绍 应用系统部署实施之后可能会出现一些部分功能模块不可用、系统运行缓慢、系统崩溃等莫名奇妙的问题,这些问题现象多种多样,导致问题的原因也并不相同,解决起来更是千
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事件型数据的应用组件。本篇文章是关于Apache Flume性能调优系列文章的第一部分。 在这篇文章中,我们将要讨论Flume调优时的两个基本概念:通道(Channel)和事务Batch Size(transaction
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应该一边倒地依赖索引进行查询,保证绝大多数的查询是秒级返回。尽量避免动用全表扫描,让全表扫描仅服务于非常有限的“生僻”查询!实现这种格局需要尽可能地保证索引轻量短小(尽量缩短字节),然后创建多倍于主数据的索引数据(我们基于配置创建索引的机制保证了增加一条索引的工作量是可以忽略不计的),让索引能覆盖绝大多数的查询。
参数设定来调整的,该参数即为: io.sort.mb 。当map的产生数据非常大时,并且把io.sort.mb调 大,那么map在整个计算过程中spill的次数就势必会降低,map task对磁盘的操作就会变少,如果map
这里多谈点,有很多童鞋没有深入了解索引和统计信息的作用前提下,在看过很多调优的文章之后,只深谙了一句话:调优嘛,创建索引就行了。 我不否认创建索引这种方式调优方式的作用性,但是很多时候关于建索引的技巧却不了解。更巧
这个查询计划没啥好介绍的,关于子查询的执行计划形成可以参照我的第二篇: SQL Server调优系列基础篇(常用运算符总结) 不过这里需要提示一下就是,关于流聚合和计算标量形成的结果值(AVG
我们知道这张表的该列里存在一个非聚集索引,所以在查询的时候要尽量使用,如果通过索引扫描的方式消耗就比价大了,所以SQL Server尽量想采取索引查找的方式,其实IN关键字和OR关键字逻辑是一样的。 于是上面的查询条件就转换成了: