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  • 了解HiveQL的语句顺序逻辑执行顺序可以使我们编写效率更高的代码,并且减少错误,下面我们来分别详细介绍。 1. 编写HiveQL的语句顺序 所有语句的编写顺序为:select … from … where … group by … having ...

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    前言

    1. 编写HiveQL的语句顺序

    2. HiveQL的逻辑执行顺序


    前言

    了解HiveQL的语句顺序及逻辑执行顺序可以使我们编写效率更高的代码,并且减少错误,下面我们来分别详细介绍。

     

    1. 编写HiveQL的语句顺序

    所有语句的编写顺序为:select … from … where … group by … having … order by … 

    具体语法如下,[ ]中的是可选项,当有一个或多个可选项的语句时,要按照以下顺序编写代码,否则会报错:

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  • 曾经遇到过一个问题, 运行一段代码发现执行的逻辑顺序不正确, 而且在添加了其他语句后, 还会有不同的顺序, 但是都是不正确的.

    问题

    曾经遇到过一个问题, 运行一段代码发现执行的逻辑顺序不正确, 而且在添加了其他语句后, 还会有不同的顺序, 但是都是不正确的.
    如下:
    这里写图片描述

    Debug 一下发现, 逻辑顺序为: 1> – 2> – 1> – 3>,而且在其中的添加 NSLog 后顺序还会发生变化

    分析

    在过程中 test 的值打印会正常显示,但在下方po test 打印会显示:
    (lldb) po now
    error: warning: couldn’t get cmd pointer (substituting NULL): extracting data from value failed
    Couldn’t materialize: couldn’t get the value of variable now: no location, value may have been optimized out
    Errored out in Execute, couldn’t PrepareToExecuteJITExpression

    解决方案

    其实这是由于你工程编译策略的问题,需要将 release 下的变异策略修改:
    Project > App target > Build Settings > Optimization Level > Release 将选项 fastest,Smallest[-Os]改为 None .
    在 debug 下不会发生此错误,是因为 debug 下的变异策略默认为 None

    编译策略介绍

    关于优化级别:GCC_OPTIMIZATION_LEVEL 描述如下
    None: Do not optimize.
    [-O0]With this setting, the compiler’s goal is to reduce the cost of compilation and to make debugging produce the expected results. Statements are independent: if you stop the program with a breakpoint between statements, you can then assign a new value to any variable or change the program counter to any other statement in the function and get exactly the results you would expect from the source code.Fast: Optimizing compilation takes somewhat more time, and a lot more memory for a large function.
    [-O, -O1]With this setting, the compiler tries to reduce code size and execution time, without performing any optimizations that take a great deal of compilation time. In Apple’s compiler, strict aliasing, block reordering, and inter-block scheduling are disabled by default when optimizing.Faster: The compiler performs nearly all supported optimizations that do not involve a space-speed tradeoff.
    [-O2]With this setting, the compiler does not perform loop unrolling or function inlining, or register renaming. As compared to the ‘Fast’ setting, this setting increases both compilation time and the performance of the generated code.Fastest: Turns on all optimizations specified by the ‘Faster’ setting and also turns on function inlining and register renaming options. This setting may result in a larger binary.
    [-O3]Fastest, smallest: Optimize for size. This setting enables all ‘Faster’ optimizations that do not typically increase code size. It also performs further optimizations designed to reduce code size.

    编译策略资料:
    https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gnat_ugn/Optimization-Levels.html

    拓展问题

    1.今天在测试app时,发现app store上版本有奔溃现象,但是直接用xcode跑本地程序没问题。猜测release&debug版本造成的,后发现targets的 optimization level设置问题,将release版本的optimization level改为none后程序不再崩溃

    2.问答
    问:写了个程序。但在release模式下真机测试 ,不能正常工作。例如界面从网络上获取的图片等等。 但当optimization level设置成NONE后所有问题都正常了。
    发布到APPSTORE上的程序编译时必须设置optimization level为 [-Os] 吗?如果设置为NONE会不会不通过审核?

    答:Optimization Level 应该是编译器的优化程度。
    比较早期的时候,硬件资源是比较缺乏的。为了提高性能,开发编译器的大师们,都会对编译器(从c到汇编的编译过程)加上一定的优化策略。优化后的代码效率比较高,但是可读性比较差,且编译时间更长。
    优化是指编译器一级的措施,与机器指令比较接近,所以很可能会导致硬件不兼容,进而产生了你目前遇到的软件装不上的问题。
    他是编译器的行为,与你代码理论上不相关的。 苹果的检查应该是检查你的代码一级的规范程度,隐私侵权相关的问题。 应该是与编译的过程是无关的。请放心。

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  • HiveQL逻辑执行顺序

    千次阅读 2017-08-16 23:40:20
    Hive总是按照右的顺序执行的,如a、b、c三个表关联 select a.id,b.colname,c.colname from a join b on a.id = b.id join c on a.id = c.id大多数情况下,hive会对每个join连接对象启动一个MapReduce任
    FROM->WHERE->GROUP BY->HAVING->SELECT->ORDER BY
    

    Hive总是按照从左到右的顺序执行的,如a、b、c三个表关联

    select a.id,b.colname,c.colname from a join b on a.id = b.id join c on a.id = c.id
    大多数情况下,hive会对每个join连接对象启动一个MapReduce任务,上面的列子首先会启动一个MapReduce job对表a和表b进行连接操作,然后会再启动一个MapReduce job将第一个MapReduce job的输出和表c进行连接操作。当对3个或以上的表进行join连接时,如果每个on子句都使用相同的连接键,那么只会产生一个MapReduce job。
    因此对于有join的操作要特别注意:
    将数据量小的表放在join的左边,保证查询中表的大小从左到右是依次增加的。
    普通的join操作,会在map端根据key的hash值,shuffle到某一个reduce上去,在reduce端做join连接操作,内存中缓存join左边的表,遍历右边的表

    Oracle、SQL Server中SELECT的列别名只有ORDER BY可以用
    HiveSQL基于MySQL存储的元数据信息,HAVING后可使用SELECT指定的别名
    逻辑执行顺序:

    1.FROM <left_table>
    3.<join_type> JOIN <right_table> 2.ON <join_condition>
    4.WHERE <where_condition>
    5.GROUP BY <group_by_list>
    6.WITH {cube|rollup}
    7.HAVING <having_condition>
    8.SELECT 9.DISTINCT 11.<top_specification> <select_list>
    10.ORDER BY <order_by_list>
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    1.FROM:对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积生成虚拟表vt1
    2.ON:对vt1表应用ON筛选器只有满足<join_condition>为真的行才被插入vt2
    3.OUTER(join):如果指定了 OUTER JOIN保留表(preserved table)中未找到的行将行作为外部行添加到vt2 
    生成t3如果from包含两个以上表则对上一个联结生成的结果表和下一个表重复执行步骤和步骤直接结束
    4.WHERE:对vt3应用 WHERE 筛选器只有使<where_condition>为true的行才被插入vt4
    5.GROUP BY:按GROUP BY子句中的列列表对vt4中的行分组生成vt5
    6.CUBE|ROLLUP:把超组(supergroups)插入vt6 生成vt6
    7.HAVING:对vt6应用HAVING筛选器只有使<having_condition>为true的组才插入vt7
    8.SELECT:处理select列表产生vt8
    9.DISTINCT:将重复的行从vt8中去除产生vt9
    10.ORDER BY:将vt9的行按order by子句中的列列表排序生成一个游标vc10
    11.TOP:从vc10的开始处选择指定数量或比例的行生成vt11 并返回调用者
    --SQLServer中支持Values claues With table constructor,返回结果200
    SELECT ROUND((100*(100000/new.uv))-100,4) AS rate FROM (VALUES(32525))new(uv)
    SELECT ROUND((100*(100000/32525))-100,4) AS rate
    --Hive中不支持Values claues With table constructor
    FAILED: SemanticException [Error 10296]: Values clause with table constructor not yet supported
    --用实际值测试返回结果207.4558,相比SQLServer不需要显式整型的转换了
    SELECT ROUND((100*(100000/32525))-100,4) AS rate

    HiveQL逻辑执行顺序 - 博客园


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  • 前面学习了如何使用三元组顺序表存储稀疏矩阵,其实现过程就是将矩阵中各个非 0 元素的行标、列标和元素值以三元组的形式存储一维数组中。通过研究实现代码你会发现,三元组顺序表每次提取指定元素都需要遍历整个...

    前面学习了如何使用三元组顺序表存储稀疏矩阵,其实现过程就是将矩阵中各个非 0 元素的行标、列标和元素值以三元组的形式存储到一维数组中。通过研究实现代码你会发现,三元组顺序表每次提取指定元素都需要遍历整个数组,运行效率很低。

    本节将学习另一种存储矩阵的方法——行逻辑链接的顺序表。它可以看作是三元组顺序表的升级版,即在三元组顺序表的基础上改善了提取数据的效率。

    行逻辑链接的顺序表和三元组顺序表的实现过程类似,它们存储矩阵的过程完全相同,都是将矩阵中非 0 元素的三元组(行标、列标和元素值)存储在一维数组中。但为了提高提取数据的效率,前者在存储矩阵时比后者多使用了一个数组,专门记录矩阵中每行第一个非 0 元素在一维数组中的位置。

    稀疏矩阵示意图

                                                                          1 稀疏矩阵示意图


    图 1 是一个稀疏矩阵,当使用行逻辑链接的顺序表对其进行压缩存储时,需要做以下两个工作:

    1. 将矩阵中的非 0 元素采用三元
    展开全文
  • SqlServer中Sql语句的逻辑执行顺序

    千次阅读 多人点赞 2017-12-24 21:42:10
    sqlserver sql执行顺序
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  • 顺序

    万次阅读 多人点赞 2016-12-31 18:06:39
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  • 【数据结构1】顺序

    千次阅读 2016-12-28 13:16:48
    顺序存储的线性表称为顺序表。表中元素的逻辑顺序与物理顺序相同。
  • 所以&&比||优先级高,仅仅确定了这一层括号,而运算顺序仍然是右,因此||后面的语句短路。     结论: 优先级 只是 决定 了表达式的 结合次序 ,而 不是 运算顺序!    
  • public class StaticDemo1 { public static void main(String[] args) { speak(); //StaticDemo1 t1 = new StaticDemo1(); //System.out.println(t1.i); } // 静态变量 static int i = 1;...}

空空如也

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从原因到结果的逻辑顺序