问题一:在探查资产信息表中近5天每天的用户数时,为什么直接使用 COUNT(DISTINCT ...) 的效率变低了?
在探查资产信息表中近5天每天的用户数时,为什么直接使用 COUNT(DISTINCT ...) 的效率变低了?
参考回答:
在探查资产信息表中近5天每天的用户数时,直接使用 COUNT(DISTINCT cst_id) 的效率变低,是因为查询现在需要根据 dt 进行分组,并且需要在每个分组内进行去重操作。这增加了计算的复杂性,导致每个task处理的数据量增大,从而降低了效率。
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问题二:当从数据源读取多个字段时,应如何优化 COUNT(DISTINCT ...) 的查询?
当从数据源读取多个字段时,应如何优化 COUNT(DISTINCT ...) 的查询?
参考回答:
当从数据源读取多个字段时,为了优化 COUNT(DISTINCT ...) 的查询,应将其改写为使用 GROUP BY 的方法。这样可以减少每个task处理的数据量,并提高查询效率。例如,可以使用子查询先对 cst_id 和其他字段进行分组,然后在外部查询中进行计数。
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问题三:能否给出一个优化写法的示例,用于探查资产信息表中近5天每天的用户数?
能否给出一个优化写法的示例,用于探查资产信息表中近5天每天的用户数?
参考回答:
优化写法的示例如下:
sql SELECT dt ,COUNT(cst_id) AS cst_cnt FROM ( SELECT dt ,cst_id FROM @pc_bill_bal WHERE dt BETWEEN '${bizdate-5}' AND '${bizdate}' GROUP BY dt ,cst_id ) base GROUP BY dt;
这个查询首先在子查询中对 dt 和 cst_id 进行分组,然后在外部查询中对每个 dt 分组进行计数,从而得到近5天每天的用户数。
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问题四:在资产池统计中,为什么使用多次join可能会导致性能问题?
在资产池统计中,为什么使用多次join可能会导致性能问题?
参考回答:
在资产池统计中,使用多次join可能会导致性能问题,因为join操作需要比较和匹配多个表中的记录,这通常会增加数据的读取量、中间数据的处理量以及资源的消耗。特别是当数据量很大、表很多或者关联键很多时,join操作的性能问题会更加突出。
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问题五:在统计用户的不同类型资产时,常规的join写法是怎样的?
在统计用户的不同类型资产时,常规的join写法是怎样的?
参考回答:
在统计用户的不同类型资产时,常规的join写法通常涉及使用full outer join或left join来连接包含不同类型资产的表,并通过coalesce函数来处理可能出现的空值。
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