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火山引擎在行为分析场景下的clickhouse join优化_字节跳动数据平台的博客-多极客编程

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群背景火山引擎增长分析DataFinder基于ClickHouse来进行行为日志的分析,ClickHouse的主要版本是基于社区版改进开发的字节内部版本。主要的表结构:事件表:存储用户行为数据,以用户ID分shard存储。--列出了主要的字段信息CREATE TABLE tob_apps_all( `tea_a

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IN和EXISTS谁效率更高-多极客编程

in和exists被频繁使用在sql中,虽然作用是一样的,但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭,下面我们就通过一组测试来看,到底什么场景下,使用哪个效率更高。测试数据B 表 大表大约300000行数据CREATE TABLE `B` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `B_id` int NOT NULL, `value` varchar(20) NOT

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面向关系数据库的智能索引调优方法-多极客编程

面向关系数据库的智能索引调优方法​​​人工智能技术与咨询​​​ 来源:《软件学报》 ,作者邱 涛等摘 要:数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节,从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志,它们先从查询日志中得到候选索引,再利用人工设计的模型选择索引,从而调节索引.然而,从查询日志中产生出的候选索引可能并

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【Druid】查询过程,选择物化视图逻辑-多极客编程

目标这篇文章解答两个问题1、一次查询,多个物化视图都可以满足查询条件,会选择哪个物化视图2、查询优化过程中,怎么把一次Query拆分成多个子查询一次查询过程,会调用DataSourceOptimizer.optimize()方法进行优化。TopNQuery/TimeseriesQuery/GroupByQuery类型的查询,会查找符合条件物化视图进行查询优化。自然会有开头的两个疑问:查询优化的过程

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运维发布系统原型设计-多极客编程

最近准备搞个运维发布系统,原型正在设计中。。

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oracle 查询不走索引的范例分析-多极客编程

like 后%位置不走索引问题 create table t2 as select * from dba_objects;——创建表 create index idx_t2_name on t2(object_name);——创建索引 set autotrace on ——开启执行计划跟踪 select * from t2 where object_name like 'DE%';——走索引 se

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