download: 新一代大数据计算引擎 Flink 从入门到实战 http://www.qiusuo1024.com/thread-94-1-1.html
随着云计算和大数据的快速发展, 在企业中需要处理和分析的数据量越来越大, 随着 Flink 社区的快速发展, 很多公司采用以 Flink 为核心技术栈来打造统一的大数据处理平台 ,Flink 正变得越来越火, 此时学习, 正当其时. 课程中从核心知识的多语言 (Java-Scala) 讲解到部署实战, 循序渐进, 助力系统入门 Flink 企业级应用
适合人群
大数据领域从业者或想转型大数据开发的工程师
符合技术储备要求即可学习
技术储备要求
了解 Linux 基础操作,
熟悉 Java SE 或 Scala 的基本使用, 如果对 Scala 完全不了解, 可以参考
学习《学习 Scala 进击大数据 Spark 生态圈》
函數操作
對條件字段做函數操作走不了索引.
select * from t1 where date? ='2019-05-21';
優化: 改成範圍查询
select * from t1 where c>='2019-05-21 00:00:00' and c<='2019-05-21 23:59:59';
隱式轉換
操作符與不同類型的操作對象一同運用時, 就會發作類型轉換以使操作兼容.
select user_name,tele_phone from user_info where tele_phone =11111111111; /tele_phone varchar/
實践會做函數操作:
select user_name,tele_phone from user_info where cast(tele_phone as singed int) =11111111111;
優化: 類型統一
select user_name,tele_phone from user_info where tele_phone ='11111111111';
含糊查询
通配符在前面
select * from t1 where a like '%1111%';
優化: 含糊查询必需包含條件字段前面的值
select * from t1 where a like '1111%';
範圍查询
範圍查询數據量太多, 需求回表, 因而不走索引.
select * from t1 where b>=1 and b <=2000;
優化: 降低單次查询範圍, 分屢次查询.(實践可能速度沒得快太多, 倡議走索引)
- select from t1 where b>=1 and b <=1000;
- show profiles;
±---------±-----------±-----------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
±---------±-----------±-----------------------------------------+
- | 1 | 0.00534775 | select from t1 where b>=1 and b <=1000 |
- | 2 | 0.00605625 | select * from t1 where b>=1 and b <=2000 |
±---------±-----------±-----------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
計算操作
即便是简單的計算
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3737733.html