'WHERE master_id IS NOT NULL' 절을 추가하면 Hive에서 'COUNT(*)'가 증가하는 이유는 무엇입니까?
Hive 개수 예외: WHERE 절로 인해 개수가 증가합니다.
Hive 데이터 탐색 중 이상한 현상이 관찰되었습니다. 간단한 설명 select count(*) as c from mytable
을 사용하여 계산하면 결과는 1,129,563입니다. 그러나 select count(*) as c from mytable where master_id is not null
필터를 추가하면 개수가 예기치 않게 1,134,041개로 늘어났습니다.
추가 조사에 따르면 master_id
열에는 항상 null이 아닌 값이 포함되어 있는 것으로 나타났습니다. 이는 다음과 같은 질문으로 이어집니다. null 값 제외 조건을 구현하면 실제로 행 수가 증가한다는 것을 어떻게 설명할 수 있을까요?
가능한 설명: Hive 통계
답은 Hive 통계의 영향을 이해하는 데 있습니다. 기본적으로 Hive는 통계를 활용하여 쿼리를 최적화하고 성능을 향상시킵니다. 필터링 없이 select count(*) as c from mytable
쿼리를 실행할 때 Hive는 저장된 통계를 사용하여 개수를 추정할 수 있습니다. 그러나 이러한 통계가 항상 정확하거나 최신인 것은 아닙니다.
이 경우 통계에 따르면 master_id
열에 null 값이 포함된 행이 많이 있는 것으로 나타날 수 있습니다. master_id is not null
필터를 추가할 때 Hive는 통계를 재평가하여 대부분의 행에 null이 아닌 값이 포함되어 있음을 인식했습니다. 이로 인해 눈에 띄는 불일치가 제거되어 보다 정확한 계산이 가능해집니다.
문제 해결 방법
정확한 개수를 얻으려면 특히 크게 변경되었거나 최근에 분석되지 않은 테이블로 작업할 때 다음을 수행하는 것이 좋습니다.
-
통계 비활성화:
hive.compute.query.using.stats=false
을 설정하여 Hive가 통계를 사용하지 못하게 하고 전체 테이블 스캔을 강제 실행합니다. -
통계 수집: 테이블 통계를 수동으로 업데이트하고 정확성을 보장하려면
ANALYZE TABLE
명령을 사용하세요. -
자동 통계 수집 활성화:
hive.stats.autogather=true
와 같은 데이터 작업 중에 통계를 자동으로 수집하려면INSERT OVERWRITE
을 설정하세요.
위 내용은 'WHERE master_id IS NOT NULL' 절을 추가하면 Hive에서 'COUNT(*)'가 증가하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
