所以我正在做一些应该很简单的事情,但显然它不在Spark中。
如果我在MySQL中运行以下查询,查询将在一秒钟内完成:
SELECT ua.address_id
FROM user u
inner join user_address ua on ua.address_id = u.user_address_id
WHERE u.user_id = 123;
但是,在HiveContext (1.5.1)下运行相同的查询需要超过13秒。添加更多的联接会使查询运行很长时间(超过10分钟)。我不知道我在这里做错了什么,怎么才能加快速度。
这些表是加载到Hive上下文中的MySQL表,因为临时tabl
我搜索了我所有的谷歌链接紫色,并没有找到解决我的问题。
据我所知,MySQL不是短路,而是where子句中的或运算符。许多搜索结果解释了为什么会发生这种情况,但这实际上无助于解决我的问题。
我们正在运行MySQL版本的5.7.36。
以下是查询中性能差异的结果:
使用OR子句查询(2 s 761 ms):
select count(*) from account_transaction
where (true or description like '%')
and datetime between '2022-05-19 00:00:0
我对索引和计划不熟悉,所以我不得不寻求一些帮助。
我有一个表,其中保存了以下属性:
id text NOT NULL
t timestamp NOT NULL
cost int NOT NULL
我对数据库的查询是:
SELECT AVG(cost)
FROM my_table
WHERE my_to_char(t) = 'Sunday '
;
以上查询的返回时间约为4秒。
因此,为了提高查询的性能,我在my_to_char(t)上创建了一个索引。
但事实证明,结果恰恰相反。查询现在在30秒内返回。
但是,查询计划器选择使用索引,而不是进行顺序扫描。
首先,索引如何比
我有200 GB的生产数据库。日常准备的查询计划计数为8K。由于非参数查询,这些计划大多是不必要的。软件开发人员正在进行这方面的工作。
当大量非参数化查询被发送时,一些查询的计划将被删除。新计划有时是不正确的,并导致查询超时。我们清除查询计划的缓存以解决问题。
📷
每日数据变化计算在600k-1m之间(插入-更新-删除)。因此,对某些表的统计信息进行了修改。我认为当统计数据更新时,它会产生错误的计划。
我改变了一些设置:
SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC OFF
SET AUTO_UPDATE_STATISTICS OFF
我每天晚上都用ola.halleng
我使用的数据库管理系统是MySQL(MariaDB)。
该计划如下:
CREATE TABLE MyTable (
ID INT PRIMARY KEY,
TEXT VARCHAR(200),
VALUE DECIMAL(15,2) )
该表有3亿行或更多行。
我希望通过从文本中提取值(例如,SELECT VALUE FROM MyTable WHEN TEXT LIKE '%any keywords%'; SQL) (结果将显示在web上)从以下两个进程中获得结果
绘制概率密度图
用K-均值算法对值进行聚类
是否可以仅使用SQL获得上述结
以下查询在MySQL 5.0.67中执行0.3秒,在MySQL 5.1.56中执行3.0秒。为什么在更高的版本中会慢十倍?
(数据库是从5.0.67导出的,并导入到5.1.56中,因此结构相同。)
SET @num :=0, @current_shop_id := NULL, @current_product_id := NULL;
#this query limits the results of the query within it by row number (so that only 10 products get displayed per store)
SELECT * FR