


Warum erhöht sich mein Hive „COUNT(*)' nach der Filterung nach Nicht-Null-Werten?
*Hives „COUNT()“ liefert nach dem Filtern unerwartete Ergebnisse**
Die Verwendung der COUNT(*)
-Funktion von Hive kann manchmal zu überraschenden Ergebnissen führen. Stellen Sie sich eine Tabelle „mytable“ mit einer Spalte „master_id“ vor.
Eine erste Zählabfrage ergibt 1.129.563 Zeilen:
SELECT COUNT(*) AS c FROM mytable;
Das Filtern nach „master_id“-Werten ungleich Null erhöht die Anzahl jedoch unerwartet auf 1.134.041:
SELECT COUNT(*) AS c FROM mytable WHERE master_id IS NOT NULL;
Das ist rätselhaft, insbesondere weil eine Abfrage, die nach Nullwerten für „master_id“ sucht, Null zurückgibt:
SELECT COUNT(*) AS c FROM mytable WHERE master_id IS NULL;
Der Grund für die Diskrepanz
Diese Inkonsistenz ist darauf zurückzuführen, dass Hive sich bei der Abfrageoptimierung auf Tabellenstatistiken verlässt. Die anfängliche COUNT(*)
-Abfrage, der eine WHERE
-Klausel fehlt, verwendet möglicherweise geschätzte Statistiken anstelle eines vollständigen Tabellenscans. Das Hinzufügen der WHERE
-Klausel erzwingt einen vollständigen Tabellenscan, was zu einer präzisen und höheren Zeilenanzahl führt.
So erhalten Sie genaue Zählungen
Um genaue Ergebnisse zu gewährleisten, ziehen Sie diese Lösungen in Betracht:
-
Statistikbasierte Optimierung deaktivieren: Verhindern Sie, dass Hive Statistiken zur Abfrageoptimierung verwendet:
SET hive.compute.query.using.stats=false;
Nach dem Login kopieren -
Tabellenstatistiken manuell aktualisieren: Verwenden Sie den Befehl
ANALYZE TABLE
, um die Tabellenstatistiken zu aktualisieren:ANALYZE TABLE mytable COMPUTE STATISTICS;
Nach dem Login kopieren -
Automatische Statistikerfassung aktivieren: Hive so konfigurieren, dass Statistiken während
INSERT OVERWRITE
Vorgängen automatisch aktualisiert werden:SET hive.stats.autogather=true;
Nach dem Login kopierenDurch die Implementierung einer dieser Methoden können Sie sicherstellen, dass Ihre
COUNT(*)
Abfragen stets genaue Zeilenzahlen zurückgeben.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erhöht sich mein Hive „COUNT(*)' nach der Filterung nach Nicht-Null-Werten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
