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ClickHouse使用姿势系列之分布式JOIN

对ClickHouse而言,非常有必要对分布式JOIN实现作深入研究。 在介绍分布式JOIN之前,我们看看ClickHouse 单机JOIN是如何实现的。 1....当以集群模式提供服务时候,分布式JOIN查询就无法避免。这里的分布式JOIN通常指,JOIN查询中涉及到的left_table 与 right_table 是分布式表。...通常,分布式JOIN实现机制无非如下几种: Broadcast JOIN Shuffle Join Colocate JOIN ClickHouse集群并未实现完整意义上的Shuffle JOIN,实现了类...分布式JOIN最佳实践 在清楚了ClickHouse 分布式JOIN查询实现后,我们总结一些实际经验。...根据“相同JOIN KEY必定相同分片”原理,我们将涉及JOIN计算的表,按JOIN KEY在集群维度作分片。将分布式JOIN转为为节点的本地JOIN,极大减少了查询放大问题。

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    ClickHouse分布式IN & JOIN 查询的避坑指南

    关于JOIN查询 对于分布式JOIN查询而言,其执行逻辑和 IN查询是一样的,它们唯一的区别是分发的语句不同,例如: 当执行 IN子句的时候,是将IN子句提取,发起分布式查询: GLOBAL IN...FROM test_query_local WHERE repo = 200 当执行JOIN子句的时候,是将右表提取,发起分布式查询: SELECT * FROM test_query_all AS..., repo FROM default.test_query_local 所以分布式JOIN查询我就不再演示图例了,参照IN子句的即可。...好了,现在总结一下,当执行分布式JOIN 或者IN 查询的时候,会碰到几种问题: 查询不全,由于分片的数据不均,会出现查询数据不全的问题,所以JOIN表 和 IN子句 也要使用 _all 分布式表;...查询放大,由于JOIN表 和 IN子句 也是 _all 分布式表,所以每个分片又会向其他远端的分片发起分布式查询,最终的查询次数是 N 的平方(N=分片数量); 解决思路,使用 GLOBAL IN

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    SQL基础【十五、join、Inner join、Left join、Right join、Full join

    Join 数据库中的表可以通过键将彼此联系起来,主键是一个列,在这个列中的每一行的值都是唯一的,在表中,每个主键的值都是唯一的,这样就可以在不重复每个表中的所有数据的情况下,把表间的数据交叉捆绑在一起。...来连接两张表 Select u.user_name,u.user_age,r.room_name from user as u join room as r on u.room_id = r.room_id...and r.room_name='room of boy' Inner join Inner joinjoin 用法一致 Select u.user_name,u.user_age,r.room_name...from user as u inner join room as r on u.room_id = r.room_id and r.room_name='room of boy' Left join...user Full join room 2:Room在左边 Select * From room full join user 注意:SQL错误码1054表示没有找到对应的字段名;错误码1064表示用户输入的

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    sql连接查询(inner join、full join、left join、 right join

    sql连接查询(inner join、full join、left join、 right join) 一、内连接(inner join) 首先我这有两张表 1、顾客信息表customer ?...c.id = o.customer_id sql语句也可以这样写: select c.customer_name, o.create_time, o.money from customer c inner join...内连接的过程: 将符合条件的记录组合起来,放在一张新表里面 二、左连接(left join) 需求:查询哪个顾客(customer_name)在哪一天(create_time)消费了多少钱(money)...sql语句: select c.customer_name, o.create_time, o.money from customer c left join orders o on c.id =...、 从结果可以很清楚的明白右连接的含义: 将右边表的所有记录拿出来,不管右边表有没有对应的记录 四、全连接(full join) 这里要注意的是mysql本身并不支持全连接查询,但是我们可以使用UNION

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    SQL中关于Join、Inner Join、Left Join、Right Join、Full Join、On、 Where区别

    前言:   今天主要的内容是要讲解SQL中关于Join、Inner Join、Left Join、Right Join、Full Join、On、 Where区别和用法,不用我说其实前面的这些基本SQL...Inner Join(内连接查询): 概念:与Join相同,两表或多表之间联立查询数据,因此我们在使用多表join查询的时候既可以使用where关联,也可以是inner join关联查询 select...Left Join(左连接查询): 概念:以左表中的数据为主,即使与右表中的数据不匹配也会把左表中的所有数据返回 select * from Students s left join Class c...Right Join(右连接查询): 概念:与Left Join的用法相反,是以右表中的数据为主,即使左表中不存在匹配数据也会把右表中所有数据返回 select * from Students s right...ON的使用无论是左右内全都使用到了On来进行关联: 对于Inner Join 的作用就是起到了与where相同的作用条件筛选: select * from Students s inner JOIN

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    left join 、right join 、inner join之间的区别

    left join(左联接) 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行,即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行。...inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行(在表中存在至少一个匹配时,INNER JOIN 关键字返回行) 表A记录如下: aID     aNum 1     a20050111...是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的....B表记录不足的地方均为NULL. right join sql语句如下: select * from A right join B on A.aID = B.bID 结果如下: aID     aNum...的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充. inner join sql语句如下: select * from A inner join B on A.aID = B.bID

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    sql之left join、right join、inner join的区别

    left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录  right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接)...     2006032403 4     2006032404 8     2006032408 -------------------------------------------- 1.left join...是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的....B表记录不足的地方均为NULL. -------------------------------------------- 2.right join sql语句如下:  select * from A...使用 LEFT JOIN 运算来创建一个左边外部联接。左边外部联接将包含了从第一个(左边)开始的两个表中的全部记录,即使在第二个(右边)表中并没有相符值的记录。

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    PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer和Join操作

    [源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer和Join操作 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(11) ---...(1)------历史和概述 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下...) [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 [源码解析] PyTorch分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用 [源码解析...] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store [源码解析] PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel...0xFF 参考 pytorch分布式系列3——分布式训练时,torch.utils.data.distributed.DistributedSampler做了什么?

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