Memahami Subquery dalam SparkSQL
SparkSQL telah menghadapi had dalam menyokong subqueries, terutamanya dalam klausa WHERE. Walaupun artikel ini memfokuskan pada topik, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa versi terbaru Spark (2.0 ) menawarkan sokongan yang lebih teguh untuk subkueri. Dalam respons ini, kami akan menyelidiki had sejarah dan keadaan semasa subkueri dalam SparkSQL.
Spark 2.0 dan Above
Spark 2.0 telah memperkenalkan peningkatan ketara pada subkueri pengendalian. Ia kini menyokong kedua-dua subkueri berkorelasi dan tidak berkorelasi. Contoh senario yang disokong termasuk:
select * from l where exists (select * from r where l.a = r.c)
Pra-Spark 2.0
Sebelum Spark 2.0, subkueri dihadkan kepada klausa FROM, mengikut gelagat Hive sebelum ini versi 0.12. Subqueries dalam klausa WHERE tidak disokong. Sekatan ini berpunca daripada fakta bahawa subkueri boleh dinyatakan menggunakan operasi JOIN.
Sebagai contoh, pertanyaan yang meminta gaji kurang daripada gaji maksimum dalam jadual samplecsv:
sqlContext.sql( "select sal from samplecsv where sal <p>Akan gagal untuk laksanakan dengan ralat yang menunjukkan sintaks tidak sah. Penyelesaian dalam versi terdahulu Spark akan melibatkan menulis semula pertanyaan menggunakan JOIN:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">sqlContext.sql( "select l.sal from samplecsv l JOIN (select MAX(sal) as max_salary from samplecsv) r ON l.sal <p><strong>Ciri Terancang</strong></p><p>Melihat ke hadapan, Spark merancang untuk memperkenalkan lebih banyak peningkatan untuk subquery sokongan. Ini termasuk:</p>
- Membenarkan DataFrames satu lajur sebagai input kepada Column.isin()
- Sokongan komprehensif untuk pemprosesan subkueri berkorelasi
Kesimpulan
SparkSQL's subquery keupayaan telah mengalami evolusi yang besar. Dengan pengenalan Spark 2.0, subqueries kini disokong secara meluas, membolehkan pembangun menyatakan pertanyaan yang kompleks dengan lebih mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Keupayaan Subkueri Berkembang dalam SparkSQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysqlstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows: 1) che-chexed-length, selingasingthesamestoragespace, whycanbefasterbutlessspace-efficient.2) varcharisvariable-length, morespace-efficientbutpotoTanSlower.3)

Mysqlstringtypesincludevarchar, teks, char, enum, andset.1) varcharisversatorvariable-lengtstringsuptoaspecifiedlimit.2)

Mysqloffersvariousstringdatatypes: 1) charforfixed-lengtstrings, 2) varcharforvariable-lengthtext, 3) binaryandvarbinaryforbinarydata, 4) blobandtextforlargedata, dan5)

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

Toaddusersinmysqleffectivelyandsecurely, ikutiTheSesteps: 1) usethecreateUserStatementToadDanewuser, spesifyingthehostandastrongpassword.2) GrantnessaryPrivileGeSingSupingTheGrantement, ADHERINGTOTHEPRINCIPREFLEFLEASE.3)

TOADDANEWUSERWITHCEPLEXPELPISIONSIONSIONMYSQL, FOLLONGHESESTEPS: 1) COTETETHEUSERWITHCEATEUSER'NEWUSER '@' LOCSOUSTHOST'IDENTIFIFYBY'PA ssword ';. 2) grantrearaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost' ;. 3) GrantWriteAccessto '

Jenis data rentetan di MySQL termasuk char, varchar, binari, varbinary, gumpalan, dan teks. Kolaborasi menentukan perbandingan dan menyusun rentetan. 1.BARI sesuai untuk rentetan panjang tetap, Varchar sesuai untuk rentetan panjang berubah-ubah. 2.Binary dan Varbinary digunakan untuk data binari, dan gumpalan dan teks digunakan untuk data objek besar. 3. Peraturan menyusun seperti UTF8MB4_UNICODE_CI mengabaikan kes atas dan bawah dan sesuai untuk nama pengguna; UTF8MB4_BIN adalah sensitif kes dan sesuai untuk bidang yang memerlukan perbandingan yang tepat.

Pemilihan panjang lajur MySqlvarchar terbaik harus berdasarkan analisis data, pertimbangkan pertumbuhan masa depan, menilai kesan prestasi, dan keperluan set aksara. 1) menganalisis data untuk menentukan panjang biasa; 2) Rizab ruang pengembangan masa depan; 3) memberi perhatian kepada kesan panjang besar pada prestasi; 4) Pertimbangkan kesan set aksara pada penyimpanan. Melalui langkah -langkah ini, kecekapan dan skalabiliti pangkalan data dapat dioptimumkan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
