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大数据SQL优化
本书共分为4篇:认知篇,阐述大数据计算或存储引擎发展至今,最终都会选择以SQL作为统一查询语言的原因,以及这种选择的利弊;原理篇,透过现象看本质,以几个主流的引擎框架为例,通过深入源码的方式探索SQL执行背后的秘密;实践篇,详细描述引擎查询优化器的两大优化策略,以及各自的实现原理、示例和局限性,以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本,探索SQL优化的解决思路和方法论,以及配置参数、调整存储和查询语句改写等的方法,从不同的视角对SQL语句进行优化;案例篇,以实践篇的各种真实需求调优历程为基础,以点带面,以小明大,介绍各类公司和行业在不同业务场景中所面临的问题、重难点以及最终输出的解决方案。
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