query-optimization

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    在運行Apache Spark作業時遇到的問題之一是將RDD中的每個元素相互相乘。 簡單地說,我希望做一些類似的, 目前,我這樣做是使用2次迭代的每個「的foreach」。我的直覺是,這可以以高效的方式完成。 for (elementOutSide <- iteratorA) { for (elementInside <- iteratorB) { if (!elementOu

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    我目前正在重新編寫代碼,並且有很多查詢用全局變量編寫,但我注意到其中一些查詢只使用了一次。我假設第二種方法對於這些查詢會更好。我是對的?另外第二種方法使用更少的內存或沒有區別? 當前方法(使用全局變量): 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中長時間讀取的sql查詢中跳過順序,以及按列已經有索引的順序。

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    我正在研究需要運行SQL查詢以查看某些位置是否屬於由多邊形定義的轄區的應用程序。這些司法管轄區每季度更新一次,這意味着我也需要根據我檢查的日期來檢查它們。我使用mySQL函數MBRContains來幫助縮小我正在查看的轄區的範圍,使我的應用程序更容易檢查給定的點是否落入其中的任何一個。現在,我的疑問是這樣的: SELECT DISTINCT t0.id FROM jurisdiction t0

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    如何優化這個查詢,而無需使用子選擇查詢?也被告知不要使用極限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 我在表中有數百萬條記錄。由於row_number(),查詢性能下降。如何優化它?

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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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    這似乎是一個多餘的問題,但我找不到這個問題的正確答案。 我有一個超過50列的TableA。我正在實現一個搜索功能,用於在此表的大約10列中搜索查詢。表A包含超過一百萬行 爲此,我在這10列上創建了一個複合索引。 index (col1,col_2,col_3,col_4,col_5,col_6,col_7,col_8,col_9,col_10) 現在我分解用戶的查詢使用空間作爲正則表達式。即 $s

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    不知道還有什麼地方我可以問這個......但我要通過在我們的系統中的一些代碼,並遇到了這個在我們的數據清洗的特效之一... UPDATE #X SET Email = CASE WHEN LEFT(Email, 1) = ' ' OR RIGHT(Email, 1) = ' ' THEN LTRIM(RTRIM(Email)) ELSE E

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    的說我有一個表,如下圖所示: 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