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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 离散读取主键索引的情况 MMR 做的事情是 把得到的 主键先放在 read_rnd_buffer ，然后排序，然后再去主键索引读取 数据行，这样的话就能减少离散读 BKA 依赖于 MMR 进行 join 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 ，并且放到 read_rnd_buffer ，然后排序，再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响： 如果被驱动表是 大表，驱动表也比较大，能被分成几个 join buffer，
90720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 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 同时可能还需要设置以下两个参数： set hive.limit.row.max.size=10000;设置最小的采样容量 set hive.limit.optimize.limit.file=20;设置最大的采样样本数 这种优化方式存在一个缺点
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 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 同时可能还需要设置以下两个参数： set hive.limit.row.max.size=10000;设置最小的采样容量 set hive.limit.optimize.limit.file=20;设置最大的采样样本数 这种优化方式存在一个缺点
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 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 3.2 Bucket Map Join 但是当两张表都不是小表改怎么时，就需要使用Bucket Map Join Bucket Map Join 使用需求 两张表的连接字段必须为分桶字段 两张表的分桶数量必须相同或是倍数关系
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。 NLJ 算法加入join_buffer 优化后的 BKA 算法的流程： ? 注：如果 join buffer 放不下 P1~P100 的所有数据，就会把这 100 行数据分成多段执行。 解决： explain 是否使用了BNL算法，如果是则做优化，给被驱动表的join字段加上索引，把BNL算法转成BKA算法。 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
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？
Simple Nested-Loop Join 我们来看一下当进行 join 操作时，mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些？ 语句，MySQL优化器可能会选择表 t1 或者 t2 作为驱动表，这样会影响我们分析sql语句的过程，所以我们用 straight_join 让mysql使用固定的连接方式执行查询 select * join buffer ，说明连接操作是基于 「Block Nested-Loop Join」 算法 Index Nested-Loop Join 了解了 「Block Nested-Loop Join 「如果是 Block Nested-Loop Join 算法：」 当 join buffer 足够大时，谁做驱动表没有影响 当 join buffer 不够大时，应该选择小表做驱动表（小表数据量少，放入 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
1.5K21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。 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）。 MySQL8.0以后支持Hash Join了，如上图。
68310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 一般情况下参与联合查询的两张表都会一大一小，如果是join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会选择小表作为驱动表，但是left join一般用作大表去join小表，而left join本身的特性决定了 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
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。 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 在这种情况下，Join Buffer的大小将对整个Join语句的消耗起到非常关键的作用
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。 优化点 4：延迟关联 由于维表 JOIN 只能关联处理时间的快照，可能导致事实数据无法关联更新后的维度，造成关联失败。 对于这种场景，我们可以实现延迟关联功能。 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。
4.7K32编辑于 2022-05-30 - 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？ 在实际开发中，数据库中往往会涉及多表查询，JOIN操作就是连接这些表的一把利器。可是，想要在保证查询结果正确的同时，避免拖慢查询速度，就需要掌握一些常见的JOIN优化技巧。 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. ️ 确保JOIN条件的高效性 你应该清楚，JOIN操作的效率很大程度上依赖于连接条件是否高效。如果你的JOIN条件没有经过优化，数据库引擎可能会进行全表扫描，代价可想而知！ 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 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 代价（cost）最低的 是broadcast join还是partition join呢？ Hash join算法 本小节将以伪代码的形式描述Hash join算法的实现 // T1 inner join T2 on T1.id = T2.id //phase 1: 构建right-hand
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 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。 join的表通过sort merge join的条件，join是否会自动转换为sort merge join set hive.auto.convert.sortmerge.join=true; # # bucket map join优化，默认值是 false set hive.optimize.bucketmapjoin=false; ## bucket map join 优化，默认值是
62510编辑于 2024-07-25 - 来自专栏数据和云
MySQL-巧用Join来优化SQL
墨墨导读：本文是读者『小豹子加油』的投稿，通过举出唐僧师徒取经的例子，详述一则使用JOIN来优化SQL的案例。 优化not in子句 ---- 例子：找出取经组中不属于悟空朋友圈的人 +----+-----------+-----------------+-----------------------+ | id a.user_name is not null; 使用left join优化标量子查询 例子：查看取经组中的人在悟空朋友圈的昵称 +-----------+-----------------+--- 使用join优化聚合子查询 例子：查询出取经组中每人打怪最多的日期 +----+-----------+---------------------+-------+ | id | user_name | 我们可以将in的写法转换成join的方式 select c.*, d.* from user1 c join (select a.user_name from user1 a join user2 b
77110发布于 2019-08-22 - 来自专栏数据之美
一例 Hive join 优化实战
3、优化：reduce side join VS Cartesian product 如果你真的把这条语句放到 Hive 上执行，然后恰好你有张表还非常大，那么恭喜你。。。 而 hive 本身是对 union all 的 join 做了优化的，当多个 union all 子查询同一张表时，只扫描一次源文件，但这里为什么会三个子查询各扫描一次呢？ 可能是这里的 union all 子查询使用了 join 的缘故，导致 hive 的 union all 执行计划优化失效了。 关于这块怎么能优化成只扫描一次源文件，或者你有更好的优化方案，欢迎留言交流。 p=265 [5] 数据仓库中的SQL性能优化（Hive篇） http://www.zihou.me/html/2014/02/12/9207.html [6] Hive优化以及执行原理
3.2K91发布于 2018-02-24
腾讯云开发者
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