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Mysql - join 优化
MMR 解决的不是 join 优化，而是回表优化: mutil-range read , 正如他的名字一样，优化的是离散范围的读，具体是优化在 主键上离散范围的读 如果是从辅助索引读取符合条件的 优化： Batch Key Access ，正和她的名字一样，是批量的用一堆主键 去 读取主键索引。 )情况下用不上的 join buffer，每读一行驱动表，就将连接字段放入 join buffer 然后将 join buffer 传给 MMR ，MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键 那么被驱动表这张大表将被扫描多次 Buffer Pool 的内存页的缓存机制是 前 8/5 是young 区域，后 8/3 是 old 区域，内存页 LRU 淘汰机制下，新读入的内存页不会马上到 young 区的头部，因为不能保证这个内存页确实是 热数据 所以只能把他放到 old 的头，如果被驱动表是大表，8/3放得下的话没问题，但是如果放不下，则会挤掉 young 区，如果 young 有热点数据也会被挤掉
91020发布于 2020-12-02 - 来自专栏大数据学习与分享
Hive Join优化
在阐述Hive Join具体的优化方法之前，首先看一下Hive Join的几个重要特点，在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化： 1.只支持等值连接 2.底层会将写的HQL语句转换为MapReduce ，并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3.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 具体的优化建议： 1.合理的设置 中设置jvm被重用的次数，参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 2.对于任务重没有依赖关系的阶段开启并发执行，设置属性：set hive.exec.parallel=true 3. 原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算 6.对于经常join的表，针对join字段进行分桶，这样在join时不必全表扫描 7.小表进行mapjoin 如果在join 任务重需要执行insert overwrite table t_y select * from t_x;和 insert overwrite table t_z select * from t_x; 可以优化成
1.2K11发布于 2020-08-10 - 来自专栏大数据学习与分享
Hive Join优化
在阐述Hive Join具体的优化方法之前，首先看一下Hive Join的几个重要特点，在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化： 1.只支持等值连接 2.底层会将写的HQL语句转换为MapReduce ，并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3.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 具体的优化建议： 1.合理的设置 中设置jvm被重用的次数，参数mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 2.对于任务重没有依赖关系的阶段开启并发执行，设置属性：set hive.exec.parallel=true 3. 原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算 6.对于经常join的表，针对join字段进行分桶，这样在join时不必全表扫描 7.小表进行mapjoin 如果在join 任务重需要执行insert overwrite table t_y select * from t_x;和 insert overwrite table t_z select * from t_x; 可以优化成
2.4K20发布于 2020-07-31 - 来自专栏码的一手好代码
HIVE:JOIN原理、优化
hive的一些join操作以及hivejoin操作的优化 1. Join原理 ? 各种Join操作 2.1 Inner Join(内连接) SELECT u.name, o.orderid FROM my_user u [INNER] JOIN my_order o ON u.uid SELECT * FROM my_user u LEFT SEMI JOIN my_order o ON u.uid = o.uid; 3. Join优化 在正常生产环境下，上述Join操作虽然通用，但是会很浪费时间，因为不仅需要Map阶段，还需要Reduce阶段整合数据，所以上述Join操作也称作（Reduce Side Join） my_order o ON u.uid = o.uid; -- 方式二：设置hive.auto.convert.join = true，这样hive会自动判断当前的join操作是否合适做map join
3.9K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏HaC的技术专栏
35 | join语句优化
BNL 算法在大表 join 的时候性能就差多了，比较次数等于两个表参与 join 的行数的乘积，很消耗 CPU 资源。 本文章介绍对这两个算法的优化。 这种情况对应的，是冷表的数据量小于整个 Buffer Pool 的 3/8，能够完全放入 old 区域的情况。 相比于优化前的 join 语句需要做 10 亿次条件判断来说，这个优化效果还是很明显的。 优化的方向就是给被驱动表的关联字段加上索引； 基于临时表的改进方案，对于能够提前过滤出小数据的 join 语句来说，效果还是很好的； BNL算法优化： BNL算法，如果读取的是冷表，而且量比较大，循环读取 BNL算法有3个问题，1 多次扫描被驱动表，占用磁盘io， 2 判断join会耗费大量的cpu资源， 3 会热数据淘汰，影响buffer pool的命中率
1.1K10发布于 2020-12-30 - 来自专栏陶士涵的菜地
SELECT STRAIGHT_JOIN优化join查询技巧
在优化join查询的过程中 需要理解MySQL对多表连接的处理方式，首先MySQL优化器要确定以谁为驱动表，也就是说以哪个表为基准，在处理此类问题时，MySQL优化器采用了简单粗暴的解决方法：哪个表的结果集小 ，就以哪个表为驱动表，当然MySQL优化器实际的处理方式会复杂许多。 MySQL优化器选择小表作为驱动表，但是当我们的排序字段是在大表里，于是乎不可避免的出现了「Using filesort」，「Using temporary」 这样效率会慢很多 当使用inner join 时，我们可以使用 SELECT STRAIGHT_JOIN xxx字段，xxxx字段 ，来强制使用左边的表作为主表，这样就能应用到索引了 默认速度很慢，是这样的
1K20发布于 2021-10-29 - 来自专栏Java识堂
join 语句怎么优化？
TABLE single_table ( id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, key1 VARCHAR(100), key2 INT, key3 VARCHAR(100), key_part1 VARCHAR(100), key_part2 VARCHAR(100), key_part3 VARCHAR(100), (key3), KEY idx_key_part(key_part1, key_part2, key_part3) ) Engine=InnoDB CHARSET=utf8; create table t1 like single_table; create table t2 like single_table; 如果直接使用 join 语句，MySQL优化器可能会选择表 t1 或者 t2 作为驱动表 当然这个结论的前提是可以使用被驱动表的索引」 「总而言之，我们让小表做驱动表即可」 「当 join 语句执行的比较慢时，我们可以通过如下方法来进行优化」 进行连接操作时，能使用被驱动表的索引 小表做驱动表
1.6K21编辑于 2022-05-19 - 来自专栏shysh95
MySQL Join深度优化
values(i, i, i); set i=i+1; end while; end;; delimiter ; call idata(); 什么是Multi-Range Read（MRR）优化 Multi-Range Read优化的目的是尽量使用顺序读盘。 read_rnd_buffer中 将read_rnd_buffer中的id进行递增排序 排序后的id数组，依次到主键id索引中查记录，并作为结果返回 如果read_rnd_buffer放满了，就需要先执行2-3步 show global variables like 'read_rnd_buffer_size'; 如果需要稳定使用MRR优化的时候需要执行一下命令(现在的优化器策略判断消耗的时候会更倾向于不使用 如果需要发挥MRR的优势，就需要多取一些值然后再去表t2对比，存储这些值的区域我们可以使用BNL算法中的join_buffer。 BKA算法就是优化后NLJ算法（增加了MRR的优势）。
68510编辑于 2022-04-07 - 来自专栏桥路_大数据
Hive Join方式与优化
Left Semi-Join Hive支持的Join方式有Inner Join和Outer Join，这和标准SQL一致。除此之外，还支持一种特殊的Join：Left Semi-Join。 所以在SQL语句中，大表放在join后面，会有很好的优化效果，或者可以直接标注为StreamTable，来指定进行stream的表。 SELECT /*+ STREAMTABLE(a) */ a.val, b.val, c.val FROM a JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1) MapJoin Hive在执行Join时，可以使用MapJoin，将小表直接加载到Map作业中，以减少Shuffle开销。 SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.key, a.value FROM a JOIN b ON a.key = b.key
1.1K20发布于 2021-01-06 - 来自专栏凯哥Java
mysql 如何优化left join
今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录： select c.* from hotel_info_original 抱着解决这个问题的决心今天又翻看了一遍MySQL官方文档 关于优化查询的部分，看到了这样一句：这里的一个问题是MySQL能更高效地在声明具有相同类型和尺寸的列上使用索引。 连接类型已经由index优化到了ref，如果将hotel_type申明为not null可以优化到eq_ref，不过这里影响不大了，优化后这条sql能在0.01ms内运行完。 那么如何优化left join： 1、条件中尽量能够过滤一些行将驱动表变得小一点，用小表去驱动大表 2、右表的条件列一定要加上索引（主键、唯一索引、前缀索引等），最好能够使type达到range及以上 （ref,eq_ref,const,system） 3、无视以上两点，一般不要用left join~~！
11.8K41发布于 2019-06-28 - 来自专栏Spark学习技巧
详解hive的join优化
hive Optimizer的改进 注意，本文讨论的hive join优化器是从hive 0.11.0版本起添加的， 本文描述了Hive查询执行计划的优化，以提高join效率并减少对用户提示的需求。 Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器： Join过程中加入有表可以存于内存。 在新的优化中： 该表会作为哈希表加载到内存中 只需要扫描较大的表 事实表在内存中的占用空间较小 星型模型join 许多情况下不再需要提示。 优化程序会自动选择map join。 星型join优化 决策支持系统或数据仓库的简单模型是星型模型，其中事件在大型事实表中收集，而较小的支持表（维度表）用于描述数据。 优化自动join转换 当自动join启动了，query中就不需要map-join的提示了。
4.1K10发布于 2020-08-07 - 来自专栏性能与架构
Mysql Join语句的优化
尽可能减少Join语句中Nested Loop的循环总次数 最有效的办法是让驱动表的结果集尽可能地小，这也正是在本章第二节中所提到的优化基本原则之一——“永远用小结果集驱动大结果集” 比如，当两个表（表 优先优化Nested Loop的内层循环 不仅在数据库的Join中应该这样做，实际上在优化程序语言时也有类似的优化原则。 内层循环是循环中执行次数最多的，每次循环节约很少的资源，就能在整个循环中节约很多的资源 3. 保证Join语句中被驱动表的Join条件字段已经被索引 其目的正是基于上面两点的考虑，只有让被驱动表的Join条件字段被索引了，才能保证循环中每次查询都能够消耗较少的资源，这也正是内层循环的实际优化方法 当无法保证被驱动表的Join条件字段被索引且内存资源充足时，不要太吝惜Join Buffer的设置 在Join是All、Index、range或index_merge类型的特殊情况下，Join Buffer
2.2K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
维表 JOIN 涉及的主要优化阶段包含 temporal_join_rewrite、logical、physical 等。 Flink SQL 维表 JOIN 的优化 维表 JOIN 的常见问题 维表 Join 的默认策略是实时、同步查询维表，每条流数据到来时，在 Flink 算子中直接访问维表数据源来进行关联。 )} 优化点 3：批量关联 维表 JOIN 时，攒一批数据以后调用维表的批量查询接口，进行批量关联，可以减少 RPC 的调用次数，提高吞吐量。 总结 本文简述了 Flink SQL 维表 JOIN 的用法与原理，分析了维表 JOIN 遇到的主要问题，并提供了多种维表 JOIN 的优化思路与具体实现方案。 流计算 Oceanus 针对常见的 JOIN 场景也有自己独特的性能优化，欢迎大家体验 1 元试用[3]，也欢迎阅读流计算 Oceanus 的专栏文章[4] 。
4.7K32编辑于 2022-05-30 - 来自专栏Spark学习技巧
Spark join种类(>3种)及join选择依据
hashjoin join是作为业务开发绕不开的SQL话题，无论是传统的数据库join，还是大数据里的join。 Spark 3.1以后的spark版本对sortmergejoin又进一步优化了。 conf.autoBroadcastJoinThreshold * conf.numShufflePartitions 并且该表bytes乘以3要小于等于另一张表的bytes： a.stats.sizeInBytes * 3 <= b.stats.sizeInBytes 那么这张表就适合分治之后，作为每个分区构建本地hashtable的表。 3.不满足广播，也不满足ShuffledHashJoin，就判断是否满足SortMergeJoin。条件很简单，那就是key要支持可排序。
1.3K30发布于 2021-03-05 - 来自专栏后端从入门到精通
Semi-join使用条件，派生表优化 (3)—mysql基于规则优化（四十六)
前面说了子查询里有no/any/all不能用limit，group by，order by等，他会被查询优化器优化掉，子查询可能会物化转成内连接semi-join查询，物化就是会吧子查询看做一个表，如果数据太大 子查询注意事项&semi-join(2)—mysql基于规则优化（四十五) Semi-join适用 不是所有的都适用内连接 SELECT ... s2.key3的索引查询了，这样不是更快吗？ key3 AS d_key3 FROM s2 WHERE key1 = 'a' ) AS derived_s1 WHERE d_key3 = 'a'; 那么我们派生表如何优化呢？ s2 ON derived_s1.key1 = s2.key1 WHERE s2.key2 = 1; 我们也可以优化成这样 SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2
86820编辑于 2022-07-26 - 来自专栏陶士涵的菜地
使用STRAIGHT_JOIN 优化inner join查询排序索引问题
项目里有条sql语句使用inner join 语句 但是在增加了order by 左表.字段 desc 后效率非常慢 查询explain 如下： 左表字段last_follow_time是有索引的， 替换 inner join，就可以解决问题 总的来说STRAIGHT_JOIN只适用于内连接，因为left join、right join已经知道了哪个表作为驱动表，哪个表作为被驱动表，比如left join就是以左表为驱动表，right join反之。 而STRAIGHT_JOIN就是在内连接中使用，而强制使用左表来当驱动表，所以这个特性可以用于一些调优，强制改变mysql的优化器选择的执行计划。 （也就是说STRAIGHT_JOIN实际上是INNER JOIN的强制指定左表作为驱动表，而不是让mysql优化器去判断和选择）
2.5K20发布于 2021-10-29 - 来自专栏光城(guangcity)
Join优化技术之Runtime Filter
1.背景 Runtime Filter又称为Dynamic Filter，其目的在于通过在join的probe端提前过滤掉那些不会命中join的输入数据来大幅减少join中的数据传输和计算，从而减少整体的执行时间 简单来说就是利用小表的Join keys基于大表Join keys构造过滤器，来减少大表的数据读取。 SELECT * from fact_table A JOIN dimension_table B WHERE A.join_key = B.join_key; 但是实现层面的困难在于如何将Runtime Impala Remote模式 Impala local表示生成的RF不需要通过网络传输就可以直接应用，典型的情况时BROADCAST HASH JOIN的时候，JOIN和左表的HDFSTableScan 无论如何，当在优化期间围绕计划树移动一个或另一个时，需要保持 DFS 到 DF 的关系。 因此，最终实现手段是提供一个DynamicFilterSource算子作为通信管道。
1.3K10编辑于 2022-12-02 - 来自专栏《活动征集》
常见的查询优化策略：JOIN优化与子查询优化！
不过，别急，今天咱们来聊聊如何在这种看似复杂的场景中，巧妙地使用 JOIN 和子查询优化，达到减少不必要的数据扫描，提高查询效率的目标。 JOIN优化：如何高效地连接多张表？ 优化建议： 在使用JOIN时，优先选择INNER JOIN，只在需要保留某一边表的所有行时才考虑LEFT JOIN或RIGHT JOIN。2. ️ 优化建议： 确保JOIN条件中的字段具有索引，特别是用于连接的字段。如果连接的字段没有索引，SQL引擎就会走全表扫描的路，让查询速度慢得让你想放弃数据库生活。3. 优化建议： 当子查询使用IN时，考虑用EXISTS替换，特别是子查询返回的数据量较大的时候。3. 总结：性能优化，永远在路上！ 今天我们聊了关于JOIN优化和子查询优化的那些事儿，掌握这些技巧，你就可以让你的SQL查询飞起来！
1.2K21编辑于 2025-04-21 - 来自专栏大数据SQL
Impala-查询调优：join 优化
本篇章继续Impala查询机制相关的探索和学习，本篇主要讲解join优化器的优化原理和思路。 连接优化 join操作指的是多个表的连接操作，包括内连接、左连接、右连接和全连接等。 从查询语句到最终的查询执行，impala(优化器)主要进行了如下操作： 确定连接顺序：decide what's the join order 确定连接策略：decide which join strategy 如果未执行stats, 在生成查询计划的时候会报以下warning: image.png 连接查询语句： select * from T1 inner join T2 inner join T3 on join T2 inner join T3 on t1.id = t2.id and t2.id = t3.id +------------------------------------------- 依据单节点查询计划，构造如下图所示的left-tree结构 image.png Impala优化器首先找到容量最大的表T1，与所有的表进行比较，找到最小的表T2，连接之后可以生成最小的中间结果
3.7K30发布于 2021-01-13 - 来自专栏大数据应用技术
Hive中Join优化的几种算法
Common Join Common Join 是最稳定且默认的Join算法，通过 MR Job 完成 Join 。 ## 对应逻辑优化器是MapJoinProcessor set hive.auto.convert.join = true; ## 刷入内存表的大小(字节) 25M = 2G set hive.mapjoin.smalltable.filesize bigTable ON smallTable.key = bigTable.key; /*+mapjoin(a,b,c)*/ /*+mapjoin(a)*/ 3. Bucket Map Join Bucket Map Join 是 Map Join 的升级版，适用于大表和大表的 Join 关联。 # bucket map join优化，默认值是 false set hive.optimize.bucketmapjoin=false; ## bucket map join 优化，默认值是
63710编辑于 2024-07-25
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