对比TiDB和MySQL在大表复杂join方面，TiDB比MySQL快很多（至少三倍），这应该得益于TiDB的分布式架构，把逻辑计算下推到各个数据节点并行执行导致的。    !(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovL2ltZy5ibG9nLml0cHViLm5ldC9ibG9nLzIwMTkvMTIvMjA

1临时表sortbuffer、内存临时表和joinbuffer，这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助SQL语句的执行的。其中，在排序的时候用到了sortbuffer，在使用join语句的时候用到了joinbuffer。而使用临时表的时候，Explain的Extra字段中具有Usingtemporary标记。union、gro

pandas是python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理今天，鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点：1.比较运算：、<、、、<、!2.范围运算：between(left,right)3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,naFalse)4.逻辑运算：&

慢查询日志，将那些执行时间过长且占用资源过多的SQL拿来进行explain分析，导致CPU过高，多数是GroupBy、OrderBy排序问题所导致，然后慢慢进行优化改进。比如优化insert语句、优化groupby语句、优化orderby语句、优化join语句等等；3）考虑定时优化文件及索引；4）定期分析表，使用optimizetable；

SQL中on条件与where条件的区别      数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。     在使用leftjion时，on和where条件的区别如下：1、on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。2、where条件是

谓词下推的原理是将sql中的限制条件的逻辑尽可能的提前在sql中执行，从而减少加载的数据量，提升下游数据处理的效率以及减少内存消耗。该种方式在hive，MySQL，Doris的语法中均适用。

一、FlinkState概念State用于记录Flink应用在运行过程中，算子的中间计算结果或者元数据信息。运行中的Flink应用如果需要上次计算结果进行处理的，则需要使用状态存储中间计算结果。如Join、窗口聚合场景。Flink应用运行中会保存状态信息到

背景最近在阅读查询优化器的论文，发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序合并联接。在原文中，更倾向使用排序合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式，这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Jo

作者：京东物流吴云涛一、FlinkState概念State用于记录Flink应用在运行过程中，算子的中间计算结果或者元数据信息。运行中的Flink应用如果需要上次计算结果进行处理的，则需要使用状态存储中间计算结果。如Join、窗口聚合场景。Flink应用运

一、问题理解题目要求找出中满足特定条件的"好下标"：对于下标i，其左侧k个元素必须是非递增的，右侧k个元素必须是非递减的。这是典型的数组区间性质检查问题。二、解题思路1.预处理核心思想是通过两次预处理：left数组：记录每个位置向左的非长度right数组：