这个sql的执行步骤如下： 1、查询出来d表中的某个id字段包含多个id值的所有的数据（因为此表是1-n的关系，所以需要去重，仅需要拿到不重复的id才可以继续下一个步骤）；可以看到此步骤我把查询出来的多个值的结果给生成的了一个子表名为sss；
Flink SQL可以指定空闲状态（即未更新的状态）被保留的最小时间 当状态中某个 key对应的 状态未更新的时间达到阈值时， 该条状态被自动清理。
可选DISTINCT子句出现在SELECT关键字之后、可选TOP子句和第一个SELECT-ITEM之前。
今天下午的源码课，主要是对上两次课程中留的作业的讲解，除了几个逻辑执行计划的优化器外， 重点是planAggregateWithOneDistinct（有一个count distinct情况下生成物理执行计划的原理）。
这几天在看 Flink SQL 内置优化参数的功能和原理，虽然网上会有一些文章介绍，这里还是自己做一个整体的总结和思考，方便自己以后的回顾。
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。
https://gp-docs-cn.github.io/docs/ref_guide/config_params/guc-list.html#enable_bitmapscan
带着这两个问题找答案。接下来，我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。
元旦前一周到现在总共接到9个sparksql相关的优化咨询，这些案例中，有4个和count(distinct)有关。
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：
1.概述 在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。
Hive性能优化 1.概述 继续《那些年使用Hive踩过的坑》一文中的剩余部分，本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看Hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ 数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 sum,
提到复杂查询，MYSQL 头疼的旅程就开始了，当然优化的方法和其他的数据监控也不大同，MYSQL的语句优化属于发散性思维，只要你能用上的方法都可以，可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
杨廷琨，网名 yangtingkun 云和恩墨技术总监，Oracle ACE Director，ACOUG 核心专家 只要增加了DISTINCT关键字，Oracle就会对随后跟着的所有字段进行排序去重。以前也经常发现由于开发人员对SQL不是很理解，在SELECT列表的20多个字段前面添加了DISTINCT，造成查询的执行异常缓慢，基本上很难在ORA-1555错误出现之前得到查询的结果，甚至有些SQL会产生ORA-7445错误。所以在给开发人员培训的时候还着重介绍了一下DISTINCT的功能以及不正确地使
在极易同质化的今天，流量竞争着实激烈，提高用户留存的重要性不言而喻，且存量用户的获客成本远远低于拉新成本。
昨天和朋友交流，联想起Oracle的两个特性，approx_count_distinct 和 SQL in Silicon，从软件到硬件，从典型SQL入手的优化，Oracle一步一步走向细节和性能的极致。 在Oracle 12c中，有一个新的函数被引入进来 - approx_count_distinct 。这个函数的作用是，当我们进行Count Distinct计算时，给出一个近似值。 TOM说，这个函数会带来5x ~ 50x的性能提升，精度可以达到97%以上。在不需要绝对精确的返回值时，这个函数可以发挥其
我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。
DISTINCT实际上和GROUP BY操作非常相似，只不过是在GROUP BY之后的每组中只取出一条记录而已 所以，DISTINCT的实现方式和GROUP BY基本相同，同样可以通过索引扫描来实现，当然，在仅使用索引无法完成DISTINCT时，MySQL只能通过临时表来完成。但是，DISTINCT并不须要进行排序。也就是说，当只进行DISTINCT操作的Query仅利用索引无法完成操作时，MySQL会利用临时表来做一次数据的“缓存”，但不会对临时表中的数据进行filesort操作 示例 EXPLAIN S
key 分布不均匀 业务数据本身的欠缺性 建表设计方法不对 有些 SQL 难免会有一下数据倾斜不可避免 表现的形式： 任务完成进度卡死在99%，或者进度完成度在100%但是查看任务监控，发现还是有少量（1个或几个）reduce 子任务未完成。因为其处理的数据量和其他 reduce 差异过大。单一reduce 的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
很明显，这个语句在8.0.25版本运行出的结果与我们给定where条件不符，我们要查询关于“张三”的记录，结果返回的结果是”李四“的，很明显的一个bug，但是到8.0.26版本这个问题得到了修正。
【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。 SQL语句如下： SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
在默认情况下，相同的visit_type 的pv_id 会被分配到同一个reducer中处理，如果某个visit_type的数据量特别大，那么对应的reducer执行耗时会比较久或者可能会发生OOM，因此常规优化方式是：
线上mysql数据库爆出一个慢查询，DBA观察发现，查询时服务器IO飙升，IO占用率达到100%， 执行时间长达7s左右。
•一、算法介绍•二、数据模型•三、计算关键词上下文聚合相似性•四、关键词上下文聚合性能测试•五、计算聚合相似性CYPHER优化•六、词对计算聚合相似性•七、并发计算聚合相似性CYPHER优化二•八、词对计算CYPHER脚本生成为过程 •8.1 进一步优化查询 •8.2 将查询安装为过程 •8.2.1 上下文Jaccard系数相加 •8.2.1 上下文Jaccard系数求平均 •8.2.2 过程使用以及返回值说明•九、分析研报关键词列表的聚合相关性 •9.1 词列表分析 •9.2 词列表分析优化
DETR 的出现掀起了一波端到端检测器的高潮，各种结构下 FCN（DeFCN， OneNet 等），R-CNN（Sparse R-CNN 等），DETR （DETR，Deformable DETR，DINO 等）都出现了对应的端到端检测器。
近期收到慢日志监控报警，在慢日志平台查看，主要瓶颈在于几条创建临时表的SQL语句，占用了大量的临时空间，需要优化。
并将DISTINCT与JOIN，SELECT，GROUP BY，HAVING和ORDER BY语句相结合。
去重指标作为业务分析里面的一个重要指标，不管是在OLAP存储引擎还是计算引擎都对其实现做了大量工作，在面对不同的数据量、指标精确性要求，都有不同的实现方式，但是总体都逃脱不了硬算、两阶段方式、bitmap、hll等这些实现。本文将分析Split Distinct Aggregation实现原理与使用代码方式实现其功能。
1.3 优化思路：既然将要执行的查询是按照 dt, strategy, ab_group, source 这4个字段分组， 那么在建表的时候，就按这四个字段中的N个（1 或 2 或 3 或4）个字段组合分区，直接让 count(distinct xx) 之类的查询定位到“更少的数据子集”，其执行效率就应该更高了（不需要每个子任务均从 7.7亿+ 的数据中(去重)统计)。
一共3张表knowledge, knowledge_question, knowledge_answer，数据在6000~10000之间。
AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型，AVG返回DOUBLE; 否则，它返回NUMERIC。
福哥答案2020-09-11：#福大大架构师每日一题# [Hive调优及优化的12种方式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq) 1
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。
最近在刷LeetCode中数据库题目时，有一道排名题目，用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现，想想也算是有趣。
SUM返回与expression相同的数据类型，但有如下异常:TINYINT、SMALLINT和INTEGER返回的数据类型都是INTEGER。
在数据库中，DISTINCT 关键字用于查询去重后的结果集。它用于从查询结果中去除重复的行，只返回唯一的行。
但是，MySQL实际执行查询的顺序与书写顺序不同。MySQL优化器会根据内部算法和数据统计信息来决定最佳的执行顺序。以下是MySQL查询语句各个子句的实际执行顺序：
Hive SQL基本上适用大数据领域离线数据处理的大部分场景。Hive SQL的优化也是我们必须掌握的技能，而且，面试一定会问。那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。
任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。 单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
可选的TOP子句出现在SELECT关键字和可选的DISTINCT子句之后，以及第一个选择项之前。
Hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
limit优化：若为limit 999999 10 则为从第一行起定位至999999行，然后再扫描处后10行，相当于全表扫描，性能很低。 若id为自增，则可以用id>行数 limit 条数。因为这种方式利用了id索引直接定位到行数，然后再扫描条数，相当于一个range扫描。 如：Select * from artist limit 100000,10 可优化为： select * from artist a join (select id from artist limit 100000,1
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