ODPS SQL 优化总结

优化的摘要：SQL使用技能和绩效改进1 使用零处理：在判断条件下无效治疗期间，使用NVL功能或合并进行默认转换以避免无效影响判断的结果。
2 选择性列查询：在数据开发或在线任务中，必须提前剪切列，即使所有列都是必要的，也必须清楚地列出它们以减少读取无用的数据并防止因后续表结构的变化而造成的错误。
3 注意以下团队发展规范并合理地重复使用公共数据，例如通过临时表存储逻辑。
4 分区限制：ODPS表是一个分区表。
通常必须限制DS分区，以避免浪费由分区限制问题引起的任务资源。
5 使用限制：当请求或数据具有限制时，可以快速获取减少资源消耗所需的数据。
6 UDF NAUFRING函数：将UDF函数倒入子征值以提高效率。
7 行到列和行列：使用collect_set和横向视图函数来实现它，请参阅大个子的体验。
8 窗口函数的应用：使用row_number（）或max（struct（））以及其他方法来实现数据的排序或计算。
9 关联类型：主左协会，内部关联，右协会等，适应不同情况下的多个关联，并确保关联的类型是一致的。
1 0笛卡尔产品处理：对于必须用线路加倍的方案，创建尺寸表并使用笛卡尔产品的操作，或使用横向查看Sexpode方法。
1 1 提高卡的数量：通过调整分解图，使用 / * + split_size（8 ） * /进行调整，以优化产品表的效率。
数据偏差的优化策略：1 ）与小表相关的大表格：使用MAPJOINHINT调整中小型桌子的记忆大小，通过setodps.sql.mapjoin.memory.max.max.max，单元M。
3 ）帐户问题：首先删除数字，然后解决。
4 ）新的ODPS特征：注意MaxCompute（ODPS2 .0）的功能，并且性能的优化非常重要。
小表关联优化大表格：使用Dynamic_filter，调整 / * + Dynamic_filter（a，b） * /。
参数参数的优化：1 ）卡设置：调整ODPS.SQL.MAPPER.CPU，内存，Merimit.size，Size，Size，Suble，suble，suble and Suble和suble和根据任务的特征进行合理调整。
2 ）关节参数：调整ODPS.SQL.Joiner.Intances，CPU和内存，并调整关节任务的特征。
3 ）减少参数：调整ODPS.SQL.REDUCER.INTANCE，CPU，内存和优化任务的性能。
4 ）小文件融合参数：定义odps.merge.cross.paths，filesize.threshold，maxmerged.filesize.threshold，max.filenumber.per.Instance，max.filenumber.per.per.job。
5 ）与UDF相关的设置：调整ODPS.SQL.UDF.JVM.MEMORY，超时，Python.memory，Optimize.reux，strict.mode，以优化性能UDF。
MAPJOIN设置：使用odps.sql.mapjoin.memory.max调整小表的最大内存。
动态分区设置：使用setodps.sql.reshuffle.damicpt来控制动态分区的优化。
数据偏见：使用setodps.sql.groupby.skewindata和odps.sql.skewjoin来优化组操作并连接。
SQL优化情况：数据上数据的关联和优化：发现数据数据，热点和其他方法的数据分离，最后通过隐式转换解决了问题，以确保关联操作的准确性。
水桶解决了大表格和大表之间的关系：使用hashclusive分散数据，减少资源消耗并提高请求的有效性。
位图在多维摘要中的应用：位图用于实现重复数据删除和摘要，解决数据偏差问题并优化多维摘要模型的性能。
摘要：SQL优化是理解业务逻辑，合理使用工具和资源消耗控制的过程。
在满足商业需求的同时，我们正在寻找效率和成本优化。

不懂SQL优化？那你就OUT了 --- limit

讨论查询中的极限优化策略。
如果有必要指定结果集中的行数，则限制子句的使用可以避免获得整个结果集并获得有效的过程处理。
在某些情况下，使用单个参数的示例，Limitrow_count与具有的子句一起使用，MySQL以不同的方式管理查询方法。
使用订单时，线路返回顺序可能与有限制且无限制的问题不兼容。
对于具有相同值的行，服务器可以根据执行计划返回不同的订单。
它包含影响执行计划的限制，受到限制的普通问题可以返回不同的订单。
考虑与类别列，ID和评估的不确定系统查询的示例。
限制可以更改每个类别值中的行顺序。
解决各个参数顺序问题的方法可以保证，可以在“有限的且无限”的情况下包含相同的线条一致性，以阐明该顺序。
例如，为唯一值值订购特定类别值的行。
当使用两个参数（页）时，有必要首先访问大量不需要使用的数据，这是效率低下的，尤其是对于大表格。
测试数据样本上查询的偏移值为8 000000，执行时间：4 .5 秒。
优化方法首先使用WHERE子句过滤不必要的数据并查看所选行的数量。
优化后，执行的展览已得到显着改善。
提高效率的原因：使用主要密钥的指示。
使用ID不连续的条件并且分页数据可能不正确。
条件下的极限优化方法使用了子征优的优化，从而提高了效率将近3 8 倍。
子查询在索引上完成，该索引比数据文件操作更有效。
表的联接在效率方面与子查询页面相似。
在实际的应用程序中，建议使用1 00页内的基本付款方式，并使用1 00多页的子查询。
优化的想法：避免扫描大量数据。
原始文字来自Langwoyi教室。
有关更多信息，请查找官方的“ Longwo”帐户。

sql优化常用的15种方法

在SQL优化的1 5 种常用方法中，索引最有利的字段选择：索引是SQL优化的关键。
选择通常用作建立索引的查询条件的字段可以大大提高查询速度。
请勿在索引列上使用计算或功能。
这会导致指数失败并降低查询效率。
使用加入（加入）而不是子征服。
优化类似的语句：不要在通配符之前使用字符。
这将导致完整的表扫描。
有限的分页：对于具有大量数据的查询，有限的分页可以提高性能。
*避免选择语句：仅选择所需的字段来减少数据传输量。
较低的查询嵌套级别：多层嵌套查询增加数据库的负担，并尽可能简化查询结构。
使用描述分析查询：描述可帮助您了解查询的执行计划并确定性能瓶颈。
优化数据库设计：合理的数据库设计是SQL优化的基础，包括表结构，索引，分区等。
使用数据库缓存：数据库缓存机制使您可以降低磁盘访问并提高查询速度。
避免大型交易：大型交易占用更多的系统资源，并尝试将大型交易分为多个较小的交易。
使用预编译语句：预编译的语句可以减少SQL语句的解析时间并提高执行效率。
调整数据库参数：根据您的硬件环境和业务需求，合理调整数据库参数设置。
定期无助的数据：定期清理过期的或无效的数据可以减少数据库的大小并提高查询性能。
硬件升级：如果数据库性能达到瓶颈，请考虑升级硬件设备，例如增加内存，更快的存储等等。

sql优化常用的几种方法

改善SQL的常见方法：右索引，仅根据需要使用或避免使用临时表等相关数据索引。
唯一的索引是创建非重叠数据列的索引。
正确的索引允许更快地访问数据库，但可以导致许多索引。
训练认为，如果没有索引，治疗速度将变得非常慢。
2 仅相关数据索引以确定要恢复的数据的准确性。
使用订单 *并限制而不是选择 *。
设置数据库时，您应该使用所需的数据集，而不是整个数据集，尤其是当数据源非常大时，确定所需的数据集可以节省大部分时间。
3 根据您的需求使用或避免临时表。
如果可以简单地写出符号，请不要使临时表格变得复杂。
当然，如果数据具有需要多个查询的特定程序。
SQL 1 简介在SQL中，外部情况也称为视图，并提到了计划名称的全局情况。
内部情况是根据数据库模式自动执行的，并且通常不需要用户查询。
2 3 SQL数据控制功能：主要控制用户访问权限以确保系统安全。