UDF と完全外部結合: デカルト積の動作を理解する
Spark SQL では、SQL クエリ内でユーザー定義関数 (UDF) を利用すると、特に予期しない動作が発生する可能性があります。意図した完全外部結合ではなく、デカルト積が出現します。
デカルト積の原因UDF
UDF を使用する場合、Spark は UDF を任意の関数として扱い、評価のために考えられるすべての引数の組み合わせを考慮します。これには、すべてのペアを徹底的に検査するためのデカルト積が必要です。
UDF には予測可能性がない
UDF とは異なり、t1.foo = t2.bar のような基本的な等価比較は予測可能な動作を持ち、Spark を許可します。等価基準に基づいて t1 行と t2 行を効率的にシャッフルします。 UDF では、その予測不可能な性質のため、この最適化は行われません。
外部結合と自然結合の区別
リレーショナル代数では、外部結合は基本的に自然結合として表現されますが、これは単に結合にすぎません。一般的な SQL エンジンの最適化。したがって、UDF を使用してデカルト積に対して外部結合を強制することは、Spark SQL エンジン自体を変更しない限り、すぐには実現できないことを認識することが重要です。
以上がSpark SQL の UDF: 完全外部結合ではなくデカルト積を作成することがあるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。

mysqlManagesCharacterSetSetSetsAndCollations ByUSINGUTF-8ASTHEDEDEFAULT、CONFIGURATIONATDATABASE、TABLE、ANDCOLUMNLEVELS、ANDREQUIRINGCAREACTERSETANDCOLLATIONSFORADABASE.2

MySQLトリガーは、特定のデータ操作が実行されたときに一連の操作を実行するために使用されるテーブルに関連付けられた自動的に実行されたストアドプロシージャです。 1)定義と機能のトリガー:データ検証、ロギングなどに使用。2)動作原則:それは前後に分割され、行レベルのトリガーをサポートします。 3)使用例:給与の変更を記録したり、在庫を更新したりするために使用できます。 4)デバッグスキル:ShowTriggersとShowCreatetriggerコマンドを使用します。 5)パフォーマンスの最適化:複雑な操作を避け、インデックスを使用し、トランザクションを管理します。

MySQLでユーザーアカウントを作成および管理する手順は次のとおりです。1。ユーザーの作成:createUser'newuser '@' localhost'identifidedby'password 'を使用します。 2。許可を割り当てる:grantselect、insert、updateonmydatabase.to'newuser'@'localhost 'を使用します。 3.許可エラーを修正:Revokeallprivilegesonmydatabase.from'newuser'@'localhost 'を使用します。次に、許可を再割り当てします。 4。最適化権限:Showgraを使用します

MySQLは、迅速な開発や中小規模のアプリケーションに適していますが、Oracleは大規模な企業や高可用性のニーズに適しています。 1)MySQLはオープンソースで使いやすく、Webアプリケーションや中小企業に適しています。 2)Oracleは強力で、大企業や政府機関に適しています。 3)MySQLはさまざまなストレージエンジンをサポートし、Oracleは豊富なエンタープライズレベルの機能を提供します。

他のリレーショナルデータベースと比較したMySQLの欠点には次のものがあります。1。パフォーマンスの問題:大規模なデータを処理する際にボトルネックに遭遇する可能性があり、PostgreSQLは複雑なクエリとビッグデータ処理でより良いパフォーマンスを発揮します。 2。スケーラビリティ:水平スケーリング能力は、Google SpannerやAmazon Auroraほど良くありません。 3。機能的な制限:高度な機能におけるPostgreSQLやOracleほど良くないため、一部の関数では、より多くのカスタムコードとメンテナンスが必要です。


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