MySQL 內 JOIN 的應用…

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「 Common use cases for the MySQL Join statement」這篇給的範例與把 MySQL 上常用到的幾種 JOIN 提出來分析，包括 index 與 explain. 另外在「 Managing hierarchical data with MySQL」也提到了要怎麼處理階層式資料.

MySQL源码:JOIN顺序选择的复杂度

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在看MySQL优化器代码过程中，这应该是相对较简单/代码较清晰的部分了. MySQL优化器有两个自由度：单表访问方式，多表顺序选择. 前文已经介绍过MySQL单表访问的一些考量(ref/range等)，本文将介绍JOIN在顺序选择上的复杂度分析. 当有多个表需要JOIN的时候，MySQL首先会处理两类特殊情况，一个是常数表，一个是由于外连接导致顺序依赖关系.

从一个MySQL left join优化的例子加深对查询计划的理解

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今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录：. 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录，所以想到了用left join的特性（返回左边全部记录，右表不满足匹配条件的记录对应行返回null）来满足需求，不料这个查询非常慢.

Hive中的join

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select a.* from a join b on a.id = b.id select a.* from a join b on (a.id = b.id and a.department = b.department). 在使用join写查询的时候有一个原则：应该将条目少的表或者子查询放在join操作符的左边.

mapreduce实例-Join连接 (reduce Side Join)

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//根据连接类型做不同处理. //设置不同map处理不同输入. 外键作为map输出的key,相同的外键值必然落在一个reduce中，在reduce端根据需要做不同形式的连接. 作者：liuzhoulong 发表于2013-9-5 21:35:16 原文链接. 阅读：83 评论：0 查看评论.

hive join 优化 --小表join大表

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在小表和大表进行join时，将小表放在前边，效率会高，hive会将小表进行缓存. 使用mapjoin将小表放入内存，在map端和大表逐一匹配，从而省去reduce. 在0.7版本后，也可以用配置来自动优化. 作者：smile0198 发表于2014-10-25 21:49:25 原文链接. 阅读：62 评论：0 查看评论.

Hive Join 优化翻译

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翻译自 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+JoinOptimization#LanguageManualJoinOptimization-AutoConversiontoSMBMapJoin. Join Optimization ----Join 调优.

Hive JOIN使用详解

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Hive是基于Hadoop平台的，它提供了类似SQL一样的查询语言HQL. 有了Hive，如果使用过SQL语言，并且不理解Hadoop MapReduce运行原理，也就无法通过编程来实现MR，但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句，通过使用类似SQL的语法，将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析，最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job.

MapReduce中的Join算法

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在关系型数据库中Join是非常常见的操作，各种优化手段已经到了极致. 在海量数据的环境下，不可避免的也会碰到这种类型的需求，例如在数据分析时需要从不同的数据源中获取数据. 不同于传统的单机模式，在分布式存储下采用MapReduce编程模型，也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.

Oracle的Filter,Nest loop,Merge sort join和Hash join(原创)

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按照Merge Sort Join连接的两表地位完全相同. 这种算法会把每个表按照连接列进行排序，生成两个排序集. 然后对两个排序集进行一次遍历便可以得到最终结果集. 这个算法的特点是，每个表都需要排序，排序后都需要遍历一次. 以下面的例子说明，Merge Sort Join的执行过程如下：. 1、根据tabs表的where条件，查找出符合条件的结果集.

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