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SQL优化器原理 - Join重排

这是ODPS有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”(群号11719083)可以获取最新文章发布动态。 本文的目标是解释Join重排这个特性的基础概念和算法,如果想快速了解并在ODPS上使用这个特性,请直接跳到“总结”。 简介 Join重排是经典的SQL优化问题。考虑3个表的自然连接 A ⋈ B ⋈ C ,在不影响最终结果集的前提下,可以改变连接的顺序为下列: A ⋈ C ⋈ B B ⋈ A ⋈ C B ⋈ C ⋈ A C ⋈ A ⋈ B C ⋈ B ⋈ A 熟悉SQL开发的读者会明白,这个顺序可能极大影响SQL执行的效率。打个比方,A,B,C的数据量各自是100条记录,如果A ⋈ C的数据量是1条记录,A ⋈ B是100条记录,显然A ⋈ B ⋈ C的效率低于A ⋈

从 Apache RocketMQ 和 Kafka 看 Topic 数量对单机性能的影响

阿里云消息队列测试小组 出品 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka、RabbitMQ、RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息。本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息 本期我们将针对 RocketMQ 和 Kafka,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹。在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念:查看上一期文章 1. Topic为何物 Topic是消息中间件里一个重要的概念,每一个Topic代表了一类消息,有了多个Topic,就可以对消息进行归类与隔离。可以参照下图的动物园喂食模型,每一种动物都只能消费相对应的食品。 2. 分区为何物 Kafka和RocketMQ都是磁盘消息队列的模式,对于同一个消费组,一个分区只支持一个消费线程来消费消息。过少的分区,会导致消费速度大大落后于消息的生产速度。所以在实际生产环境中,一个Topic会设置成多分区的模式,来支持多个消费者,参照下图: 在互联网企业的实际生产环境中,Top...

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