问题一:对于ODPS中的UNION操作,执行计划是怎样的?
对于ODPS中的UNION操作,执行计划是怎样的?
参考回答:
对于ODPS中的UNION操作,执行计划是多个MAP任务加上一个REDUCE任务。无论是对两张表还是多张表(X张)进行UNION操作,都只需要一个REDUCE任务来进行去重和合并。这与Hive不同,Hive在对多张表进行UNION操作时会产生更多的REDUCE任务。
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问题二:在ODPS中,为什么直接使用UNION就可以达到最优的执行计划?
在ODPS中,为什么直接使用UNION就可以达到最优的执行计划?
参考回答:
在ODPS中,直接使用UNION就可以达到最优的执行计划,是因为ODPS已经对UNION操作进行了优化。它会自动处理数据的去重和合并,而不需要用户额外添加GROUP BY等聚合操作来增加复杂性。
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问题三:请给出一个使用UNION合并两张表数据的SQL示例。
请给出一个使用UNION合并两张表数据的SQL示例。
参考回答:
使用UNION合并两张表数据的SQL示例如下:
sql SELECT cst_id, cst_info FROM @cst_info_a WHERE dt = '${bizdate}' UNION SELECT cst_id, cst_info FROM cst_info_b WHERE dt = '${bizdate}';
这个查询会将@cst_info_a和cst_info_b两张表中符合条件的数据合并,并自动去重。
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问题四:COUNT(DISTINCT ...) 的效率如何?
COUNT(DISTINCT ...) 的效率如何?
参考回答:
COUNT(DISTINCT ...) 的效率取决于数据分布、表的大小、查询的复杂性以及数据库系统的优化能力。在某些情况下,它可能不是最高效的,但在其他情况下,通过数据库系统的优化,它的性能可以得到显著提升。
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问题五:在探查资产信息表中近5天的用户数时,使用 COUNT(DISTINCT ...) 和优化的 GROUP BY 方法,哪个更高效?
在探查资产信息表中近5天的用户数时,使用 COUNT(DISTINCT ...) 和优化的 GROUP BY 方法,哪个更高效?
参考回答:
在探查资产信息表中近5天的用户数时,直接使用 COUNT(DISTINCT cst_id) 通常更高效,因为数据库系统(如ODPS)可能已经对此类查询进行了优化。从执行计划和运行时间来看,直接使用 COUNT(DISTINCT cst_id) 比使用优化的 GROUP BY 方法更快,资源消耗更少。
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