书目信息

书名: 大数据SQL优化 
作者: 陈鹤 杨国栋
出版信息: 北京   机械工业出版社  2025.01
开本页数: 24cm  374页
丛书名: 数据之力技术丛书
单 册:
中图分类: TP311.132.3
科图分类:
主题词: SQL语言--SQL yu yan--数据库管理系统
电子资源:
ISBN: 978-7-111-76703-9
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314    @a陈鹤, 大数据专家和架构师, 现任东南亚某电商公司大数据专家, 曾就职于VIVO等大厂。长期从事大数据架构、实时数据仓库、流批一体与数据应用平台架构研发工作。杨国栋, 数据之力技术丛书编委会主任, 杭州电子科技大学硕士, 前腾讯软件工程师, 《ApachePulsar原理解析与应用实践》作者。
330    @a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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    大数据SQL优化:原理与实践= Principles and practices of SQL:optimization in big data/陈鹤, 杨国栋著.-北京:机械工业出版社,2025.01
    374页:图;24cm.-(数据之力技术丛书)
    
    
    ISBN 978-7-111-76703-9:CNY99.00
    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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正题名:大数据SQL优化     索取号:TP311.132.3/C431         预约/预借

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