


Requêtes Spark SQL et fonctions DataFrame : qu'est-ce qui offre de meilleures performances ?
Considérations sur les performances des requêtes Spark SQL par rapport aux fonctions DataFrame
Lors de l'optimisation des performances de Spark, les développeurs sont souvent confrontés à la décision d'exécuter ou non requêtes utilisant des requêtes SQL SQLContext ou des fonctions DataFrame. Les deux approches offrent leurs propres forces et faiblesses, mais en fin de compte, le choix dépend des préférences personnelles et des exigences spécifiques de l'application.
Similarité des performances
Contrairement à ce que l'on pourrait supposer, il n'y a pas de différence de performances significative entre les requêtes SQL et les fonctions DataFrame. Les deux méthodes utilisent le même moteur d'exécution et les mêmes structures de données, garantissant des performances équivalentes.
Avantages et inconvénients de chaque approche
SQLContext SQL Requêtes
-
Avantages :
- Peut être plus concis et plus facile à comprendre
- Portable dans plusieurs langues
- Peut accéder à certaines fonctionnalités non disponibles via les fonctions DataFrame (par exemple, les UDF sans Spark wrappers)
-
Inconvénients :
- Plus difficile pour la construction programmatique
- Sécurité de type réduite
DataFrame Fonctions
-
Avantages :
- Construction programmatique plus facile
- Fournit un certain niveau de type sécurité
-
Inconvénients :
- Peut être plus verbeux
- Pas aussi portable que SQL requêtes
Conclusion
En fin de compte, la meilleure approche dépend des préférences du développeur et des exigences spécifiques de l'application. Les requêtes SQL offrent certains avantages tels que la concision et la portabilité, tandis que les fonctions DataFrame offrent des capacités de programmation améliorées et une sécurité de type. Quelle que soit l'approche choisie, les deux méthodes exploitent le même moteur d'exécution sous-jacent, garantissant des performances équivalentes.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
