使用Spark进行大数据分析的高级查询技巧

在大数据分析中，使用Spark进行分页查询是一项重要的技术。例如，可以通过类似于以下SQL语句来实现：select * from (select rownum no,e. from (select * from emp order by sal desc) e where rownum=3; select * from (select rownum no,e. from (select * from emp order by sal desc) e) where no>=3 and no。这种方法可以有效地处理大数据集合，保证查询效率和数据分页的准确性。

第三章中的基础查询包括以下内容：普通用户连接方式为Conn scott/tiger，超级管理员连接为Conn “sys/sys as sysdba”，断开连接使用Disconnect命令，并保存SQL到文件c:\1.txt，使用Ed命令编辑SQL语句，运行SQL语句用@ c:\1.txt。查询命令包括Desc emp用于描述Emp表结构，Select * from tab查看该用户下的所有对象，Show user显示当前用户信息。在sys用户下查询Emp表时，应使用Select * from scott.emp命令，否则会报错。此外，第3.2节介绍了SQL的基本概念，全称为结构化查询语言，是标准的数据库查询语言。1986年10月，美国ANSI对SQL进行了规范，成为关系数据库管理系统的标准语言（ANSI X3. 135-1986），并得到国际标准组织的支持，尽管各种数据库系统对SQL规范进行了一些调整和扩展，因此不同的数据库系统之间的SQL语句可能不完全通用。SQL语句分为DML语句（数据操作语言）如Insert、Update、Delete、Merge，DDL语句（数据定义语言）如Create、Alter、Drop、Truncate，DCL语句（数据控制语言）如Grant、Revoke，以及事务控制语句如Commit、Rollback、Savepoint。

16.8、使用Spark进行大数据分析时的索引问题是一个重要的课题：1. 一个表的查询语句是否可以同时使用两个索引？2. 如果可以，其实现原理是怎样的？3. 查询效率如何？代价如何？在额外开销等方面有何影响？答案如下：1. 一个表的查询语句可以同时使用两个索引。例如：在表t(x,y,z)上分别建立了索引index1,index2,index3，当执行查询select * from t where x=1 and y=2时，将分别使用index1和index2。2. 索引是数据库中独立于表存在的对象，用于对基表进行排序（默认为B树索引，即二叉树排序方式）。3. 使用索引的查询效率通常高于全表扫描（table access full），但会占用额外的数据库空间，并增加维护成本。建议在经常查询x=?和y=?时，使用组合索引index(x,y)以提升效率。需要注意的是，在使用组合索引index(x,y,z)时，查询条件中出现的x,xyz,yzx可以使用该索引，但y,yz,z则不能。详细内容请参考原文。

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大数据分析平台Spark在“蘑菇云”行动中发挥了关键作用。

利用Spark和Shark技术，可以有效地转换大数据，这些技术在intel内部的讲义中详细介绍。

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