MySQL常用语句
基础数据库操作
1、创建数据库:使用CREATE DATABASE命令来创建新的数据库,创建一个名为example_db的数据库,可以使用CREATE DATABASE example_db;
。
2、查看数据库:要查看系统中已存在的数据库,使用SHOW DATABASES命令,查看所有数据库,执行SHOW DATABASES;
。
3、选择数据库:通过USE DATABASE命令切换到指定的数据库,切换到example_db,使用USE example_db;
。
4、删除数据库:使用DROP DATABASE命令可以删除一个已存在的数据库,删除example_db,使用DROP DATABASE example_db;
。
数据表操作
1、创建数据表:使用CREATE TABLE命令建立新表并定义列及其数据类型,创建一个用户信息表users,使用CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(100));
。
2、查看表结构:通过SHOW COLUMNS或DESCRIBE命令查看表的列信息,查看users表结构,使用SHOW COLUMNS FROM users;
或DESCRIBE users;
。
3、修改表结构:ALTER TABLE命令用于修改表结构,如添加、删除列或修改列属性,向users表添加邮箱列email,使用ALTER TABLE users ADD email VARCHAR(100);
。
4、重命名表:RENAME TABLE命令用于更改表名,将users表改名为user_info,使用RENAME TABLE users TO user_info;
。
5、删除表:使用DROP TABLE命令删除数据表,删除user_info表,使用DROP TABLE user_info;
。
高级数据表操作
1、克隆表:通过CREATE TABLE LIKE命令复制表结构和CREATE TABLE AS SELECT命令复制表结构和数据。
2、清空表:使用TRUNCATE TABLE命令快速清空表中数据,但不删除表结构。
3、创建临时表:创建临时表用于存储临时数据,通常以TEMPORARY关键字创建。
数据操作
1、插入记录:INSERT命令用于向表中添加新记录,向users表插入一条记录,使用INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'John Doe');
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2、查询记录:SELECT命令用于从表中检索数据,查询users表的所有数据,使用SELECT * FROM users;
。
Hive常用配置参数
基础配置优化
1、执行模式设置:Hive支持本地模式和分布式模式,通过hive.exec.mode参数设置,本地模式适用于小规模数据处理,参数值为local。
2、并行执行配置:通过hive.exec.parallel参数控制是否并行执行任务,设置为true时,Hive会尽可能并行执行作业的不同阶段。
3、JVM重用优化:设置hive.thrift.jmart.cache.provider参数为LRU或SOFT,可以优化内存使用和性能。
性能提升策略
1、推测执行调整:通过hive.map.aggr和hive.groupby.skewdata参数调整推测执行行为,优化倾斜数据的处理。
2、数据压缩应用:启用压缩可以减少数据传输和存储成本,设置hive.exec.compress.output参数为true,压缩MapReduce输出结果。
3、执行引擎选择:根据数据规模和查询类型选择合适的执行引擎,如MapReduce、Tez或Spark。
调优与高级配置
1、HiveServer2 Java堆栈调整:通过调节HiveServer2的Java堆大小,可以解决异常退出和连接失败问题。
2、SQL limit优化:合理设置hive.limit.querysize参数,可以优化LIMIT子句的性能。
3、分桶优化:对数据进行分桶处理(通过SET BUCKETING_PROPERTIES),可以提高大规模数据集上的查询效率。
4、索引应用:在适当的场景下使用索引可以加快查询速度。
相关问答FAQs
1、问题一:如何避免MySQL注入攻击?
答案:采用预处理语句(prepared statements)和参数化查询是防止SQL注入的有效方法,确保不直接在SQL语句中拼接用户输入的数据,而是使用参数占位符,外部输入通过参数传递,实施适当的权限控制和数据验证也是必要的安全措施。
2、问题二:Hive中的分区和分桶有何不同?
答案:分区和分桶都是优化Hive表数据管理的技术,分区是根据一个或多个列的值将数据组织成多个目录的方式,便于数据的物理存储和访问,而分桶是将表或分区进一步细分为更小的数据单元,每个分桶是按某列的哈希值存放的,分区通常用于数据范围较广的场景,而分桶适用于数据量极大且查询需要频繁聚合的情况。
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