hash运算 更多内容
  • HLL函数和操作符

    哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述:对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval 示例: 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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  • 表结构设计

    找到合适的分布列,优先选择性能更好的Hash分布。 选择分布列 采用Hash分布方式,需要为用户表指定一个分布列(distribute key)。当插入一条记录时,系统会根据分布列的值进行hash运算后,将数据存储在对应的DN中。 所以Hash分布列选取至关重要,需要满足以下原则:

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • SQL查询最佳实践

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下:

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  • 表设计最佳实践

    on表。 哈希(Hash)表将表中某一个或几个字段进行hash运算后,生成对应的hash值,根据DN实例与哈希值的映射关系获得该元组的目标存储位置。对于Hash分布表,在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源,大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围(Ra

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  • 案例:调整查询重写GUC参数rewrite

    c2 -> Hash Join Hash Cond: (t.c2 = s1.c2) -> Seq Scan on t -> Hash

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  • SQL查询最佳实践

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下:

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  • HLL函数和操作符

    哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述:对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval 示例: 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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  • HLL函数和操作符

    哈希函数 hll_hash_boolean(bool) 描述:对bool类型数据计算哈希值。 返回值类型:hll_hashval 示例: 1 2 3 4 5 gaussdb=# SELECT hll_hash_boolean(FALSE); hll_hash_boolean

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  • SQL查询最佳实践

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • SQL查询优秀实践

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • SQL语句改写规则

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • SQL查询最佳实践

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有null值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 建表语句如下:

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  • SQL查询最佳实践

    JOIN来实现,而NOT EXISTS则可以通过HASH ANTI JOIN来实现。在join列不存在NULL值的情况下,NOT EXISTS和NOT IN等价。因此在确保没有NULL值时,可以通过将NOT IN转换为NOT EXISTS,通过生成HASH JOIN来提升查询效率。 建表语句如下:

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  • 经验总结:SQL语句改写规则

    join来实现,而not exists则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在NULL值的情况下,not exists和not in等价。因此在确保没有NULL值时,可以通过将not in转换为not exists,通过生成hash join来提升查询效率。 如下所示,如果t2

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  • 二进制函数和运算符

    二进制函数和运算符 二进制运算符 || 运算符执行连接。 二进制函数 length(binary) → bigint 返回binary的字节长度。 select length(x'00141f');-- 3 concat(binary1, ..., binaryN) → varbinary

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  • 特性支持场景

    支持多种数据类型,包括:整型数据、字符型数据、浮点型数据、时间型数据等。 支持算术表达式计算(+、-、*、%、/、|、&),条件表达式运算(<、<=、>、>=、<>、between/and、In等),逻辑运算(or、and、not等),一般函数(字符函数、整型函数、时间函数等),聚合函数(count/sum/avg/min/max)等等。

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  • 查看数据倾斜状态

    key)。当插入一条记录时,系统会根据分布列的值进行Hash运算后,将数据存储在对应的DN中。对于数据量比较大的表建议采取Hash分布策略。 Roundrobin方式:表的每一行被轮番地发送给各个DN,因此数据会被均匀地分布在各个DN中。对于数据量比较大的表,如果Hash分布找不到一个合适的分布列,建议采用Roundrobin分布策略。

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  • 逻辑运算符(logical operator)

    逻辑运算符(logical operator) 逻辑运算符共支持以下三种类型: "not": <condition> "allOf": [<condition>, ..., <condition>] "anyOf": [<condition>, ..., <condition>]

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