数据量太大会不会有问题？ probeSide 表匹配 buildSide 表的时候是单线程匹配还是多线程匹配？如果是多线程匹配，那么如何分配匹配的数据呢？...return e } 运行Hash Join 执行器 在构建完 HashJoinExec 之后就到了获取数据的环节，TiDB 会通过 Next 方法一次性从执行器里面获取一批数据，具体获取数据的方法在...buildSide表中数据，放入到 buildSideResultCh 中； 从 buildSideResultCh 中读取数据构建 rowContainer，rowContainer 相当于 hash...落盘；hash表是存放到 rowContainer的hashTable中； probeSide 表匹配 buildSide 表的时候是单线程匹配还是多线程匹配？...匹配是多线程匹配的，默认concurrency是5；它们之间传递数据是通过 channel 来传递数据，各自在获取数据的时候会根据自己的线程id从 probeResultChs 数组中获取 channel
但是鉴于Python的动态特性，它仍然能够受益于DataSet API（如，你可以通过一个列名从Row里获取这个字段 row.columnName），类似的还有R语言。...DataFrame是DataSet以命名列方式组织的分布式数据集，类似于RDBMS中的表，或者R和Python中的 data frame。...Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 3.小文件定期合并可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作...此时，如果直接通过Hive或者其他工具对该Parquet表进行修改导致了元数据的变化，那么Spark SQL缓存的元数据并不能同步更新，此时需要手动刷新Spark SQL缓存的元数据，来确保元数据的一致性...它的工作方式是循环从一张表（outer table）中读取数据，然后访问另一张表（inner table，通常有索引），将outer表中的每一条数据与inner表中的数据进行join，类似一个嵌套的循环并且在循环的过程中进行数据的比对校验是否满足一定条件
ORM提供了对数据库的映射，不⽤sql直接编码，能够像操作对象⼀样从数据库获取数据。 ORM的缺点 ORM的缺点是会牺牲程序的执⾏效率和会固定思维模式。...，而是deleted_at 会更新删除时间 db.Delete(&uu) } 使用gorm必须要先创建好数据库 gorm会自动创建数据表，且表结构可以动态变化 gorm创建的表命名方式为 代码中结构体命名的转换...`UpdatedAt`将会是当前时间 DeletedAt 如果模型有 DeletedAt 字段，调⽤ Delete 删除该记录时，将会设置 DeletedAt 字段为当前时间，⽽ 不是直接将记录从数据库中删除...，默认值 会被用于 填充值为 零值 的字段 查询 检索单个对象 GORM 提供了 First、Take、Last 方法，以便从数据库中检索单个对象。..., 42).Rows() // SELECT COALESCE(age,'42') FROM users; 还可以看一看 智能选择字段 Order 指定从数据库检索记录时的排序方式 db.Order(
[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配，从而确定join的最终执行策略，并且策略的选择会按照执行效率由高到低的优先级排列。...，我们也可以通过直接在Spark SQL中显示使用hint方式（/*+ BROADCAST(small_table) */），直接指定要广播的表，源码如下： private def canBroadcastByHints...right.stats.hints.broadcast // 最终会调用broadcastSide broadcastSide(buildLeft, buildRight, left, right) } 无论是通过表大小进行广播还是根据是否指定...build table，则将根据表的统计信息，确定physical size较小的表作为build table（即使两个表都被指定了hint） smallerSide } else if (...若join类型InnerLike（关于InnerLike上面已有介绍）对量表直接进行笛卡尔积处理若 上述情况都不满足，最终方案是选择两个表中physical size较小的表进行广播，join策略仍为BNLJ
所以我决定写个自己的文章来介绍SQL JOINs. 详细说明 接下来我将讨论七种你可以从两个关联表中获取数据的方法， 排除了交叉JOIN和自JOIN的情况。...这是最简单、最容易理解、最常用的JOIN方式。 内连接查询返回表A和表B中所有匹配行的结果。...它会返回两个表中所有行，左表A匹配右表B，右表B也匹配左表A （没有匹配的就显示null了）。...Outer Excluding JOIN 会返回所有表A和表B中没有匹配的行。我还没有遇到要用到这种情况的，但是其他的JOIN，用的比较频繁。...1，2，3为teacher表独有数据，4，5，6为公有数据，7，8，9为teacher_card表独有数据 INNER JOIN SELECT t.tid, t.name, tc.tid AS tcid
在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。 示例 1：查询分层 DataFrame 假设有以下表，它表示了一家公司的组织结构。...交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。下表说明了将表 df1 连接到另一个表 df2 时交叉连接的结果。...示例 2：创建产品的库存 此示例的目标是获取服装店的库存，可以通过任意的SKU（这里是颜色）获得组合。...这个示例数据种两个 DataFrame 都没有索引所以使用 pandas.merge() 函数很方便。
，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。...---- Query Processing 如上图所示，通常一个 SQL 会被组织成树状的查询计划，数据从 leaf nodes 流到 root，查询结果在 root 中得出。...operator 本身实现一个循环，每次调用其 child operators 的 next 函数，从它们那边获取下一条数据供自己操作，这样整个 query plan 就被从上至下地串联起来，它也称为...Batch OLAP Materialization Bottom-Up Entire Tuple Set OLTP ---- Access Methods access method 指的是 DBMS 从数据表中获取数据的方式...100条数据和两个二级索引,students 在不同 attributes 上的分布可能如下所示： Scenario #1：使用 dept 的 index 能过滤掉更多的 tuples Scenario
可以用同样的方式变成N-to-N的模式，而不需要关联表(Join table) 缺点：需要两次查询才能获取many部分的详情(可通过反规范化(denormalizing)来适当优化) One-to-Squillions...单个N中冗余引用one 优点：方便从单个N查到One 缺点：必须同时更新两边的引用，也就是无法通过原子更新(atomic update)完成双向引用 反规范化(denormalizing) Many...-> One：One的数组中不只引用ObjectID，还冗余保存其他的N中的字段。...不要害怕应用程序级别的连接(application-level joins): 正确使用索引和projection specifier，它不会比关系型数据库中的服务端join(server-side joins...最终，如何对数据建模完全取决与业务中数据的访问模式。根据查询和更新数据的方式来设计你的数据模型。
Joins 预加载 join派生表(Derived Table) Scan 小结 ---- 环境搭建 package main import ( "gorm.io/driver/mysql" "...nil { panic("failed to connect database") } return db } ---- 检索单个对象 GORM 提供了 First、Take、Last 方法，以便从数据库中检索单个对象...当查询数据库时它添加了 LIMIT 1 条件，且没有找到记录时，它会返回 ErrRecordNotFound 错误 // 获取第一条记录（主键升序） db.First(&user) // SELECT...First 和 Find 等方法中。...FROM users WHERE name = 'jinzhu' OR (name = 'jinzhu 2' AND age = 18); ---- 选择特定字段 我们可以选择select某几个字段，从数据库返回
1.2 重写外键 要定义一个 belongs to 关系，数据库的表中必须存在外键。...GORM同时提供自定义外键名字的方式，如下例所示。...has one 相关的用法 2.6 预加载 GORM 可以通过 Preload、Joins 预加载 has one 关联的记录，查看 预加载 获取详情 2.7 自引用 Has One type User...会在两个 model 中添加一张连接表。...Association("Languages").Replace(Language{Name: "DE"}, languageEN) 5.4.4 删除关联 如果存在，则删除源模型与参数之间的关系，只会删除引用，不会从数据库中删除这些对象
JOIN是一种通过使用每个表通用的值来组合来自一个或多个表的列的方法。JOINS是一项关键技能，也是一个常见的面试问题，可帮助您完成复杂数据库的大量工作。...回到 JOINS，让我们看看下面的数据集以了解它们的工作原理： 例如，您想要一个包含所有用户和事件表数据的表 为此，您将使用外连接。...现在，如果您想要一个包含所有用户数据并且仅包含这些用户已执行的操作的表，该怎么办？不在用户表中的其他用户执行的操作不应包含在内？ 您可以使用左连接将表连接在一起。...右连接尽可能组合公共维度上的列（前 N 列），返回第二个/右表中的所有行以及第一个/左表中的匹配行。 举一个例子 多表查询是SQL查询中的一个重要环节，用于从两个或更多表中查询相关数据。...这是通过两种方式实现的，一种是使用JOIN，另一种是使用子查询。 现在假设我们有两个表：一个是员工表 Employees ，另一个是部门表 Departments。
join的执行方式。...// for the last default broadcast nested loop join smallerSide } } 该方法先根据表的统计信息找出左表和右表中...是否可构造本地HashMap Shuffle hash join过程中，如果数据量不大，就可以用本地哈希表保存Shuffle中间结果，提高效率。...以右表为例，还需要满足以下3个条件： 右表能够作为build table； 能够从右表构建本地HashMap； 右表的数据量比左表小很多（即muchSmaller()方法），“很多”在代码中规定为3倍。...若上述情况全部不满足，最后的方案是选择两个表中数据量较小的那个广播，即回到Broadcast nested loop join策略。可以预见，这两种情况的效率都是非常低的，要尽量避免。
检查要连接的表的所有行之后，将扫描缓冲区。 缓冲区中没有被标记的每一行，通过NULL补充进行扩展（【要连接的表】的列设为NULL）。...（join buffer），然后根据buffer中的数据批量地与内表的数据进行匹配，进而减少内层循环的扫描次数。...BKA算法为缓冲区中的所有行构建用于访问要连接表（内表）的键值。 键值通过Multi-Range Read（MRR）接口提交给数据库引擎。...MRR利用键值在索引中执行查找，并获取由这些键找到的连接表的记录（回表）。 返回匹配的数据给客户端。...- 根据键值（primary key）顺序从基表中返回数据（回表） 通过MRR可以减少随机磁盘读的次数，实现对基本表数据的更有序的扫描。
之后我们注意到，数据流工具通过增加各自的“类管道”的数据传输方式，避免了将中间结果物化到分布式文件系统中的额外损耗，但最外侧的输入和输出仍然是在 HDFS 上。...容错 MapReduce 通过频繁的（每次 MapReduce 后）刷盘，从而可以避免重启整个任务，而只重新运行相关子任务就可以从其故障中快速恢复过来。...数据流工具通过尽可能的减少中间状态的刷盘（当然，shuffle 之后还是要刷的），并将其尽可能的保存在内存中，但这意味着一旦出现故障就要从头重算。...Broadcast hash joins 小表广播。如果 join 中的一个表数据量很小，可以完全加载进内存的哈希表里，则不用对其进行分片。...Partitioned hash joins 分桶哈希。如果两个待 join 输入使用相同的方式进行分片（相同的 key、相同的哈希函数和分区数），则广播哈希算法可以在每个分区内单独应用。
•偶尔查询也可能运行地足够快，但你的问题可能是一个网络相关的问题，因为大量的详细数据通过网络发送到报告服务器。 •当使用一个面向列的DBMS时，只有你选择的列会从磁盘读取。...在开发过程中，你可能将表添加到查询中，而这对于SQL代码返回的数据可能不会有任何影响。一旦SQL运行正确，我发现许多人不会回顾他们的脚本，不会删除那些对最终的返回数据没有任何影响和作用的表。...通过移除与那些不必要表的JOINS操作，你减少了大量数据库必须执行的流程。有时，就像移除列一样，你会发现你减少的数据又通过数据库返回来了。...移除外部连接查询 这说起来容易做起来难，它取决于改变表的内容有多大的影响。一个解决办法是通过在两个表的行中放置占位符来删除OUTER JOINS操作。...假设你有以下的表，它们通过定义OUTER JOINS来确保返回所有的数据： ? 解决办法是在customer表的行中增加一个占位符，并更新sales表中的所有NULL值到占位符。 ?
（即所有通过其连接条件的组合行），加上外部表中连接条件与其他表的任何行都不匹配的每一行的一个副本。...由于时间属性是准单调递增的，因此 Flink 可以从其状态中移除旧值而不影响结果的正确性。 基于时间的JOIN 基于事件时间的JOIN 基于时间的JOIN允许对版本化表进行连接。...这意味着可以通过更改元数据来丰富表并在某个时间点检索其值。 时间连接采用任意表（左输入/探测站点）并将每一行与版本化表（右输入/构建端）中相应行的相关版本相关联。...与区间连接相比，临时表连接没有定义记录连接的时间窗口，即旧行不存储在状态中。 Lookup Join 查找连接通常用于使用从外部系统查询的数据来丰富表。...Orders 表中包含来自 MySQL 数据库中的 Customers 表的数据。
如果你进项访问一小部分记录，相比索引查找，全表扫描操作会非常的重。然而，在分析型查询中（参见事务型还是分析型），针对一个非常大的数据集进行聚集性运算非常常见。...本书中讨论的 join 多是最常见的 join 类型——等值 join（equi-joins），即有关联的两个记录在某个列（如 ID）上具有相同的值。...因此，一个更好的方式是将所需数据库数据的一个副本拿到（如，从数据库的备份中通过 ETL ，Extract-Transform-Loading 的方式导入）用户行为数据所在的分布式文件系统。...Crunch 中的分片连接（shared join）也使用类似的技术，但需要显式地指定热点 key，而非通过采样来自动获取。...从另外一个角度理解，就是将小数据集广播到了所有相关 Mapper 机器上。 哈希（hash）：即在将小数据集在内存中组织为哈希表。
使用 查询构造器 也是通过一个 DB 门面，但是，在这里我们需要通过 table() 方法指定一个表名。之后的操作就全都是针对这个指定的表名了。接下来，我们就可以通过链式调用的方式进行数据库的操作。...最后，我们还有一个获取单个数据的方法 find() ，它和 delete() 很类似，只需要一个主键 ID 就可以了。...我们又发现了一个设计模式在 Laravel 框架中的应用，意外不意外，惊喜不惊喜！ 连表查询 普通的连表查询的使用还是非常简单的，我也就不多说了，下面的代码中也有演示。...好了，你可以继续查看这个类中的其它方法，可以发现 where() 、join() 这类的方法返回的都是 this ，通过这种返回 自身对象 的方式就可以继续链式调用，通过它们，我们就可以不断的为这个类中相对应的属性添加内容...这篇文章中，我们又看到了 建造者模式 的应用，以及了解到了 链式调用 是如何实现的。而且更重要的是，我们也确认了 查询构造器 确实在底层还是使用的 原始SQL 的方式执行的。
如下是gorm的jion： 而且下列代码中，product表还可以再查project表，project表已经和最开始的cart表没有关系了。...也就是表A——表B——表C，表A和表C没有关系，通过表B可以查表C。这种关联很厉害。 gorm必须使用select将要查的字段映射，否则返回不了值。...如果要实现查询返回结果到嵌套结构体里，就得建表的时候，表结构体里嵌套其他表（结构体），那样，用preload预加载，可以得到嵌套结构体的结果。...，不是从表名 // 5.必须是gorm建立的表才能这样用，beego orm建立的表无效 // 注释：Has Many一对多的外键、引用 // 1.默认外键是 模型的类型（type）加上其 主键（ID...，不是从表名 // 5.必须是gorm建立的表才能这样用，beego orm建立的表无效 // User 有多张 CreditCard，UserID 是外键 // type User struct {
在做完了，transformations_to_nested_joins 后，我们看看语句又到了哪一步, where 条件，这里显示的是我们的where条件是一个等值的并且是固定的方式进行的查询， 这其中包含...下面标志清楚JOIN 的字段之间的关联性， 并且很清楚的标志清楚依赖的两个表，并且也告知了 JOIN 的方式 NESTED_LOOP 的方式，从 employees 中选一条，与salaries 的所有记录进行一对一的比对...下面就开始展示计划了，从下面的信息中，我们语句判断查询的方式走主键，并且走EQ 方式，不使用 MYSQL的 mrr （不知道什么是MRR 的可以百度一下） ?...而通过下面的截图我们可以看到，做一个join 要包含创建一个 tmp_table,位置在内存中，并且给这块的内存的行评估是要放置 1118481行数据 后面我们还有一个order by要处理，通过 filesort...以上的信息获得是通过 MYSQL optimizer_trace 功能来获取的，具体的获取方式如下，（由于这样操作会消耗系统性能，强烈不建议默认开启，并且在生产系统上禁用，仅仅为分析问题使用） 打开优化
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