query-optimization

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    在运行Apache Spark作业时遇到的问题之一是将RDD中的每个元素相互相乘。 简单地说,我希望做一些类似的, 目前,我这样做是使用2次迭代的每个“的foreach”。我的直觉是,这可以以高效的方式完成。 for (elementOutSide <- iteratorA) { for (elementInside <- iteratorB) { if (!elementOu

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    我目前正在重新编写代码,并且有很多查询用全局变量编写,但我注意到其中一些查询只使用了一次。我假设第二种方法对于这些查询会更好。我是对的?另外第二种方法使用更少的内存或没有区别? 当前方法(使用全局变量): char g_query[] = "SELECT %s FROM %s WHERE %s >= %i"; void func() { printf(g_query, "name",

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    如何在oracle 12c中长时间读取的sql查询中跳过顺序,以及按列已经有索引的顺序。

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    我正在研究需要运行SQL查询以查看某些位置是否属于由多边形定义的辖区的应用程序。这些司法管辖区每季度更新一次,这意味着我也需要根据我检查的日期来检查它们。我使用mySQL函数MBRContains来帮助缩小我正在查看的辖区的范围,使我的应用程序更容易检查给定的点是否落入其中的任何一个。现在,我的疑问是这样的: SELECT DISTINCT t0.id FROM jurisdiction t0

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    如何优化这个查询,而无需使用子选择查询?也被告知不要使用极限0,0。 select e.logo, e.id, r.id, r.userid, u.username, u.fullname, e.push_notificaciones, e.nombre, r.reservationdate, u.userphoto, s.direccion, r.comment, r.restco

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    SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY a.Account, a.Product, a.[Week] ORDER BY a.WaterFallMeasures) AS [Row], col1, col2 FROM View 我在表中有数百万条记录。由于row_number(),查询性能下降。如何优化它?

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    INSERT INTO tab2 NOLOGGING SELECT ID, ORG_NAME FROM tab3 WHERE ((upper(NVL(org_name,company_given)) LIKE '%MSOFT%' OR upper(NVL(org_name,company_given)) LIKE 'M SOFT' OR upper(NVL(org_n

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    这似乎是一个多余的问题,但我找不到这个问题的正确答案。 我有一个超过50列的TableA。我正在实现一个搜索功能,用于在此表的大约10列中搜索查询。表A包含超过一百万行 为此,我在这10列上创建了一个复合索引。 index (col1,col_2,col_3,col_4,col_5,col_6,col_7,col_8,col_9,col_10) 现在我分解用户的查询使用空间作为正则表达式。即 $s

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    不知道还有什么地方我可以问这个......但我要通过在我们的系统中的一些代码,并遇到了这个在我们的数据清洗的特效之一... UPDATE #X SET Email = CASE WHEN LEFT(Email, 1) = ' ' OR RIGHT(Email, 1) = ' ' THEN LTRIM(RTRIM(Email)) ELSE E

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    的说我有一个表,如下图所示: CREATE TABLE `hadoop_apps` ( `clusterId` smallint(5) unsigned NOT NULL, `appId` varchar(35) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL, `user` varchar(64) COLLATE utf8_unicode_ci NO