'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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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

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.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.
