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MySQL派生表合并优化的原理和实现

本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】MySQL 派生表合并优化的原理和实现》,作者:GaussDB 数据库。 引言 MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统,广泛应用于各种Web应用程序和企业系统中。随着数据量的增加和查询复杂度的提高,优化SQL查询性能变得至关重要。派生表(Derived Table)是SQL查询中常用的一种技术,通过在主查询中嵌套子查询来实现更复杂的数据处理。然而,派生表的使用有时会导致系统的性能瓶颈。 为了解决这一问题,MySQL引入了派生表合并优化(Derived Table Merging Optimization)。本文将详细介绍派生表合并优化的原理及在MySQL中的实现。 何为派生表? 派生表是一个临时表,它是由子查询的结果集生成并在主查询中使用。简单来讲,就是将FROM子句中出现的检索结果集当成一张表,比如 FROM一个SELECT构造的子查询,这个子查询就是一个派生表;SELECT一个视图,这个视图就是一个派生表;SELECT一个WITH构造的临时表(Common table expression,CTE),这个CTE表就是一个派生...

Apache Doris + Apache Hudi 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(一)

作者:SelectDB 技术团队 导读:湖仓一体(Data Lakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中,Apache Doris 持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门,我们将通过系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭建指南,包括 Hudi、Iceberg、Paimon、OSS、Delta Lake、Kudu、BigQuery 等,欢迎持续关注。 作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(Data Lakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。 在过去多个版本中,Apache Doris 持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。 自 0.15 版本起,Apache Doris 引入 Hive 和 Iceberg 外部表,尝试在 Apache I...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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