mysql 谓词下推

谓词下推是指将查询语句中的谓词条件尽早地应用于较低层的查询块，以减少数据的读取和过滤，从而提高查询性能。在MySQL中，优化器会根据查询语句的结构和索引信息等因素来判断是否进行谓词下推优化。

在执行查询时，MySQL优化器会根据谓词下推的规则来决定是否将谓词条件移动到更低层的查询块中执行。通过谓词下推，可以减少对不满足谓词条件的数据的读取和过滤，从而提高查询效率。

举例来说，假设有一个查询语句：SELECT t1.name, t2.name FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id; 如果没有谓词下推优化，查询过程可能是先执行JOIN操作，然后再对结果进行过滤。但是通过谓词下推优化，优化器会将谓词条件 t1.id = t2.id 移动到JOIN操作中执行，这样可以尽早过滤不满足条件的数据。

相关问题

hive sql 谓词下推

谓词下推是指在Hive中，尽量将过滤条件提前执行，使得最后参与join的表的数据量更小，从而减少数据传输IO，节约资源，提升性能。无论在Hive中是否开启了CBO（Cost-Based Optimizer），无论谓词写在ON后面还是WHERE后面，内连接（Inner Join）都会进行谓词下推。

在Hive中，谓词下推也称为Predicate Pushdown。它的实现方式是在map端提前执行过滤条件，减少map端的输出数据量。这样可以减少数据的传输和IO操作，提高查询性能。默认情况下，Hive会开启谓词下推，可以通过配置hive.optimize.ppd参数为true来开启或关闭谓词下推功能。

另外，在Hive中，如果在JOIN中有不能匹配上的表，则会使用null填充该表，这个表被称为Null Supplying Table。它是一种非保留表，用于提供null值。

综上所述，Hive SQL中的谓词下推是指在不影响结果的前提下，尽量将过滤条件提前执行，减少数据传输IO，节约资源，提升性能的优化技术。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文详解Hive的谓词下推](https://blog.csdn.net/java_atguigu/article/details/123064220)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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举例说明谓词下推

假设有一张名为`employees`的表，其中包含员工的信息，如员工ID、姓名、性别、年龄、工资等字段。现在需要查询工资大于10000且性别为女性的员工信息。查询语句如下：

SELECT * FROM employees WHERE salary > 10000 AND gender = 'Female';

如果没有谓词下推的优化，数据库会先将整张表的数据全部读入内存，再进行筛选，这样会造成大量的数据传输和计算，导致查询效率低下。而如果应用谓词下推的优化，数据库会先将查询条件下推到数据源中进行处理，只返回满足条件的数据，从而大大减少了数据传输和计算，提高了查询效率。

具体来说，谓词下推可以将上述查询语句中的`salary > 10000`和`gender = 'Female'`条件下推到数据源中进行处理，例如：

SELECT * FROM employees WHERE gender = 'Female' AND salary > 10000;

这样，数据库就可以先根据性别进行筛选，只返回女性员工的信息，然后再根据工资进行筛选，只返回工资大于10000的女性员工信息，从而减少了数据传输和计算，提高了查询效率。