订阅
纠错
加入自媒体

一文详解HiveSQL执行计划

2021-06-21 10:43
园陌
关注

案例三:哪条sql执行效率高呢?

观察两条sql语句

SELECT
a.id,
b.user_name
FROM
test1 a
JOIN test2 b ON a.id = b.id
WHERE
a.id > 2;
SELECT
a.id,
b.user_name
FROM
(SELECT * FROM test1 WHERE id > 2) a
JOIN test2 b ON a.id = b.id;

这两条sql语句输出的结果是一样的,但是哪条sql执行效率高呢?

有人说第一条sql执行效率高,因为第二条sql有子查询,子查询会影响性能;

有人说第二条sql执行效率高,因为先过滤之后,在进行join时的条数减少了,所以执行效率就高了。

到底哪条sql效率高呢,我们直接在sql语句前面加上 explain,看下执行计划不就知道了嘛!

在第一条sql语句前加上 explain,得到如下结果

hive (default)> explain select a.id,b.user_name from test1 a join test2 b on a.id=b.id where a.id >2;
OK
Explain
STAGE DEPENDENCIES:
 Stage-4 is a root stage
 Stage-3 depends on stages: Stage-4
 Stage-0 depends on stages: Stage-3
STAGE PLANS:
 Stage: Stage-4
   Map Reduce Local Work
     Alias -> Map Local Tables:
       $hdt$_0:a
         Fetch Operator
           limit: -1
     Alias -> Map Local Operator Tree:
       $hdt$_0:a
         TableScan
           alias: a
           Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
           Filter Operator
             predicate: (id > 2) (type: boolean)
             Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
             Select Operator
               expressions: id (type: int)
               outputColumnNames: _col0
               Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
               HashTable Sink Operator
                 keys:
                   0 _col0 (type: int)
                   1 _col0 (type: int)
 Stage: Stage-3
   Map Reduce
     Map Operator Tree:
         TableScan
           alias: b
           Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
           Filter Operator
             predicate: (id > 2) (type: boolean)
             Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
             Select Operator
               expressions: id (type: int), user_name (type: string)
               outputColumnNames: _col0, _col1
               Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
               Map Join Operator
                 condition map:
                      Inner Join 0 to 1
                 keys:
                   0 _col0 (type: int)
                   1 _col0 (type: int)
                 outputColumnNames: _col0, _col2
                 Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                 Select Operator
                   expressions: _col0 (type: int), _col2 (type: string)
                   outputColumnNames: _col0, _col1
                   Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                   File Output Operator
                     compressed: false
                     Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                     table:
                         input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                         output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                         serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
     Local Work:
       Map Reduce Local Work
 Stage: Stage-0
   Fetch Operator
     limit: -1
     Processor Tree:
       ListSink

<上一页  1  2  3  下一页>  
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

    人工智能 猎头职位 更多
    扫码关注公众号
    OFweek人工智能网
    获取更多精彩内容
    文章纠错
    x
    *文字标题:
    *纠错内容:
    联系邮箱:
    *验 证 码:

    粤公网安备 44030502002758号