性能优化技巧：部分预关联 / 开普饭

ConnectorX 使您能够以最快和最节省内存的方式将数据从数据库加载到 Python 中. 你需要的是一行代码: import connectorx as cx cx.read_sql(" ...

一. 问题背景与适用场景SQL中JOIN的性能是个老大难问题,特别是关联表较多时,计算性能会急剧下降.SQL实现JOIN一般是采用HASH分堆的办法,即先计算关联键的HASH值,再将相同HASH值的 ...

一. 问题背景与适用场景在<性能优化技巧:小事实表与大维表关联>中,我们尝试了小事实表与大维表关联时的性能优化方法,该方法利用了小事实表可以装入内存的特点,将关联键汇集排序后到大维表中查 ...

一. 问题背景与适用场景在主子表关联查询中,有时会遇到这样一种情况:按条件过滤后的事实表数据量很小,能够全部装载进内存或仅比内存略大一点:而要关联的维表数据量很大,比内存要大很多.这种时候,如果维表 ...

一. 问题背景与适用场景在<性能优化技巧:有序归并>中我们验证了有序归并算法提高关联性能的效果,那么还有没有进一步提升的空间呢?能不能再减少数据的读取量从而再提速呢?通常主子关联后还会再 ...

在事实表与维表的关联查询时,常常会遇到需要对维表的数据进行过滤或者针对维表做计算的情况,这时可以有两种处理方式:1.先做关联(如果是内存则可以是预关联),再对关联后的事实表进行过滤.就象在<性能 ...

这篇文章主要参考了 Vue.js 核心成员 Guillaume Chau 在 19 年美国的 Vue conf 分享的主题:9 Performance secrets revealed,分享中提到了九 ...

一. 问题背景与适用场景在对数据集进行排序运算时,有时会遇到这样一种场景:数据集T已经按字段a有序,而字段b无序,现在我们要将T按a.b排序,我们称之为前半有序(a有序)的排序.此时我们能想到一种优 ...

一. 问题背景与适用场景什么是后半有序?如果数据集T已经按字段a.b有序,现在我们要将T按b排序或分组时,因为在a值相同的段内,b都是有序的,这种要排序或分组的字段在分段内有序的情况就称为后半有序. ...

一. 问题背景与适用场景通常分组计算都采用hash方案,即先计算分组字段的hash值,hash值相同的记录被分拣到一个小集合里,然后在这个小集合中遍历找分组字段值相同的聚合成一组.分组的复杂度(比较 ...

性能优化技巧：部分预关联