怎么判断sql执行计划的优劣

在 TiDB 中，可以通过查看 SQL 的执行计划来判断其优劣。以下是一些常用的判断指标：

1. 扫描行数：执行计划中的 rows 列，表示扫描的行数。扫描的行数越少，执行速度越快，因此该指标越小越好。
2. 执行时间：执行计划中的 time 列，表示该步骤的执行时间。执行时间越短，执行速度越快，因此该指标越小越好。
3. 使用索引：如果执行计划中使用了索引，说明查询效率会更高，因此使用索引的步骤优先级更高。
4. 数据源连接方式：执行计划中的 join 类型，表示数据源之间的连接方式。不同的连接方式对性能影响不同，因此需要根据具体情况进行选择。
5. 硬件资源利用率：执行计划中的 Extra 列，表示该步骤使用的额外资源。如果该步骤使用的资源过多，可能会影响其他查询的性能。

综合上述指标，可以根据具体情况判断 SQL 执行计划的优劣，并进行相应的优化。

相关问题

hive sql执行方式对比（tez,mapreduce,spark,storm）

比较Hive SQL的执行方式（Tez、MapReduce、Spark、Storm），它们都是用于数据处理的一些技术。

Hive SQL是一个基于Hadoop生态系统的数仓架构。它支持多个执行方式，如Tez、MapReduce、Spark、Storm。这些方式在处理不同类型的数据时都有不同的优势。

Tez是一个高效、可扩展和低延迟的数据处理框架。它采用YARN作为底层资源管理器，通过将多个任务组合成有向无环图（DAG）来处理数据。与传统的MapReduce相比，Tez可以节省大量的处理时间和资源。

MapReduce是Hadoop的核心技术之一，它通过将任务分成多个阶段来完成并行执行。不过，它有一个严重的限制，即每个任务必须在完成后才能进行下一个任务。这使得MapReduce在处理大型数据集时可能会出现瓶颈。

Spark是一个用于高效处理大规模数据的内存计算框架。与Hadoop的MapReduce不同，Spark可以在内存中处理数据，从而大大提高了执行效率。此外，Spark还支持数据覆盖和数据分区等高级处理。

Storm是一个分布式实时计算系统。它可以在流数据传输时进行计算和聚合。Storm的主要用途是处理数据流，并对数据流进行实时分析和转换。它可以在数秒钟内处理数百万条记录，并支持在数据流传输时实时执行复杂的分析和计算任务。

总体来说，选择哪种执行方式要根据自己的具体情况进行决策。不同的方式都有各自的优劣和适用场景。

两种SQL语句的执行方法你觉得哪种简便？为什么？

我认为两种SQL语句的执行方法各有优劣，不一定可以简单地比较哪种更简便。一种方法是使用子查询，在一条SQL语句中嵌套另一条SQL语句，这种方法可以让查询变得更易读，但是在处理大量数据时可能会变慢。另一种方法是使用连接查询，这种方法可以更快速地处理大量数据，但是在语法和可读性方面可能会更难以理解。所以，要根据具体情况来选择使用哪种方法。