执行

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Hive 并发执行
在 Hive 中,一条 SQL 语句可能包含多个 Job,默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系,可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下,可以并发执行的 Job 数量为 8。
MapReduce执行阶段
Map阶段:读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段:对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段:对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用:- Hadoop:MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive:使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase:使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。
SQL语句执行
在SQL环境中执行指定语句。
执行上例的策略
执行策略:1. 表扫描后再过滤(R为聚簇),代价为B(R),200次磁盘I/O。2. 使用x索引和索引扫描找出x=1的元组,再过滤这些元组检测y=2且z
Oracle 执行计划
Oracle 执行计划是一个文档,其中包含有关 Oracle 如何执行查询的详细信息。
Sql执行顺序详解
随着数据库技术的不断发展,SQL语句的执行顺序及其优化策略也日益重要。将详细探讨SQL语句的执行顺序、优化技巧以及实用的SQL使用建议。
Oracle数据库SQL性能优化:执行计划步骤执行顺序
执行计划中的步骤不是按照编号顺序执行的,Oracle首先执行树形图中作为叶子的步骤(如3、5、6)。然后逐层执行父步骤。具体顺序为:1. 执行步骤3,逐行将结果返回给步骤2。2. 对步骤3的每一行,执行步骤5,将ROWID返回给步骤4。3. 执行步骤4,将结果返回给步骤2。4. 执行步骤2,将步骤3和步骤4的一行合并,返回给步骤1。5. 执行步骤6,如果有结果,返回给步骤1。6. 执行步骤1,如果有步骤6返回的行,将步骤2的行返回给用户。
SQL优化技巧提高执行效率的优化器与执行计划
在执行SQL语句之前,Oracle的优化器首先分析语句的执行计划,然后按照最优的执行路径进行操作。优化器采用两种主要方式:基于规则的优化(RBO)和基于代价的优化(CBO)。RBO依据预设规则执行,例如利用索引;CBO则基于实际成本评估,如CPU和内存消耗。Oracle10g推荐使用CBO,而取消了对RBO的支持。
Symbol计算图的执行
Symbol计算图执行 在深度学习框架中,Symbol计算图是一种表示计算过程的图结构。在执行阶段,需要绑定具体数据到占位符上,才能进行实际计算。
SQL执行详解(优化版)
本次优化更新了访问路径中索引扫描部分,其他内容如执行计划分析、执行顺序分析、10046事件和10053事件分析保持不变。优化内容以更详细的方式呈现。