㈠ 内表怎么和数据库连接
内表就是一块内存.
ABAP中可以把SAP管理的数据库的数据抓到你自己建的内表中.
如果要在外部数据库抓数据库到sap的内表中,要做接口程序实现.
㈡ hashjoinrightsemi如何优化
Mysql一直被人诟病没有实现HashJoin，最新发布的8.0.18已经带上了这个功能，令人欣喜。有时候在想，MySQL为什么一直不支持HashJoin呢？我想可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景，并且在互联网应用居多，需求没那么紧急。另一方面可能是因为以前完全靠社区，这种演进速度毕竟有限，Oracle收购MySQL后，MySQL的发版演进速度明显加快了很多。
HashJoin本身算法实现并不复杂，要说复杂，可能是优化器配套选择执行计划时，是否选择HashJoin，选择外表，内表可能更复杂一点。不管怎样现在已经有了HashJoin，优化器在选择Join算法时又多了一个选择。MySQL本着实用主义，相信这个功能增强也回应了一些质疑，有些功能不是没有能力做好，而是有它的优先级。
在8.0.18之前，MySQL只支持NestLoopJoin算法，最简单的就是Simple NestLoop Join，MySQL针对这个算法做了若干优化，实现了Block NestLoop Join，Index NestLoop Join和Batched Key Access等，有了这些优化，在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。下文会单独拿一个章节讲MySQL的这些Join优化，下面先讲HashJoin。
Hash Join算法
NestLoopJoin算法简单来说，就是双重循环，遍历外表(驱动表)，对于外表的每一行记录，然后遍历内表，然后判断join条件是否符合，进而确定是否将记录吐出给上一个执行节点。从算法角度来说，这是一个M*N的复杂度。HashJoin是针对equal-join场景的优化，基本思想是，将外表数据load到内存，并建立hash表，这样只需要遍历一遍内表，就可以完成join操作，输出匹配的记录。如果数据能全部load到内存当然好，逻辑也简单，一般称这种join为CHJ(Classic Hash Join)，之前MariaDB就已经实现了这种HashJoin算法。如果数据不能全部load到内存，就需要分批load进内存，然后分批join，下面具体介绍这几种join算法的实现。
In-Memory Join(CHJ)
HashJoin一般包括两个过程，创建hash表的build过程和探测hash表的probe过程。
1).build phase
遍历外表，以join条件为key，查询需要的列作为value创建hash表。这里涉及到一个选择外表的依据，主要是评估参与join的两个表(结果集)的大小来判断，谁小就选择谁，这样有限的内存更容易放下hash表。
2).probe phase
hash表build完成后，然后逐行遍历内表，对于内表的每个记录，对join条件计算hash值，并在hash表中查找，如果匹配，则输出，否则跳过。所有内表记录遍历完，则整个过程就结束了。过程参照下图，来源于MySQL官方博客
左侧是build过程，右侧是probe过程，country_id是equal_join条件，countries表是外表，persons表是内表。
On-Disk Hash Join
CHJ的限制条件在于，要求内存能装下整个外表。在MySQL中，Join可以使用的内存通过参数join_buffer_size控制。如果join需要的内存超出了join_buffer_size，那么CHJ将无能为力，只能对外表分成若干段，每个分段逐一进行build过程，然后遍历内表对每个分段再进行一次probe过程。假设外表分成了N片，那么将扫描内表N次。这种方式当然是比较弱的。在MySQL8.0中，如果join需要内存超过了join_buffer_size，build阶段会首先利用hash算将外表进行分区，并产生临时分片写到磁盘上；然后在probe阶段，对于内表使用同样的hash算法进行分区。由于使用分片hash函数相同，那么key相同(join条件相同)必然在同一个分片编号中。接下来，再对外表和内表中相同分片编号的数据进行CHJ的过程，所有分片的CHJ做完，整个join过程就结束了。这种算法的代价是，对外表和内表分别进行了两次读IO，一次写IO。相对于之之前需要N次扫描内表IO，现在的处理方式更好。
第一张图是外表的分片过程，第二张图是内表的分片过程，第三张图是对分片进行build+probe过程。
Grace Hash Join
主流的数据库Oracle，SQLServer，PostgreSQL早就支持了HashJoin。Join算法都类似，这里介绍下Oracle使用的Grace Hash Join算法。其实整个过程与MySQL的HashJoin类似，主要有一点区别。当出现join_buffer_size不足时，MySQL会对外表进行分片，然后再进行CHJ过程。但是，极端情况下，如果数据分布不均匀，导致大量的数据hash后都分布在一个分桶中，导致分片后，join_buffer_size仍然不够，MySQL的处理方式是一次读分片读若干记录构建hash表，然后probe对应的外表分片。处理完一批后，清理hash表，重复上述过程，直到这个分片的所有数据处理完为止。这个过程与CHJ在join_buffer_size不足时，处理逻辑相同。
GraceHash在遇到这种情况时，会继续分片进行二次Hash，直到内存足够放下一个hash表为止。但是，这里仍然有极端情况，如果输入join条件都相同，那么无论进行多少次Hash，都没法分开，那么这个时候GraceHashJoin也退化成和MySQL的处理方式一样。
hybrid hash join
与GraceHashJoin的区别在于，如果缓存能缓存足够多的分片数据，会尽量缓存，那么就不必像GraceHash那样，严格地将所有分片都先读进内存，然后写到外存，然后再读进内存去走build过程。这个是在内存相对于分片比较充裕的情况下的一种优化，目的是为了减少磁盘的读写IO。目前Oceanbase的HashJoin采用的是这种join方式。
MySQL-Join算法优化
在MySQL8.0.18之前，也就是在很长一段时间内，MySQL数据库并没有HashJoin，主要的Join算法是NestLoopJoin。SimpleNestLoopJoin显然是很低效的，对内表需要进行N次全表扫描，实际复杂度是N*M，N是外表的记录数目，M是记录数，代表一次扫描内表的代价。为此，MySQL针对SimpleNestLoopJoin做了若干优化，下面贴的图片均来自网络。
BlockNestLoopJoin(BNLJ)
MySQL采用了批量技术，即一次利用join_buffer_size缓存足够多的记录，每次遍历内表时，每条内表记录与这一批数据进行条件判断，这样就减少了扫描内表的次数，如果内表比较大，间接就缓解了IO的读压力。
IndexNestLoopJoin(INLJ)
如果我们能对内表的join条件建立索引，那么对于外表的每条记录，无需再进行全表扫描内表，只需要一次Btree-Lookup即可，整体时间复杂度降低为N*O(logM)。对比HashJoin，对于外表每条记录，HashJoin是一次HashTable的search，当然HashTable也有build时间，还需要处理内存不足的情况，不一定比INLJ好。
Batched Key Access
IndexNestLoopJoin利用join条件的索引，通过Btree-Lookup去匹配减少了遍历内表的代价。如果join条件是非主键列，那么意味着大量的回表和随机IO。BKA优化的做法是，将满足条件的一批数据按主键排序，这样回表时，从主键的角度来说就相对有序，缓解随机IO的代价。BKA实际上是利用了MRR特性(MultiRangeRead)，访问数据之前，先将主键排序，然后再访问。主键排序的缓存大小通过参数read_rnd_buffer_size控制。
总结
MySQL8.0以后，Server层代码做了大量的重构，虽然优化器相对于Oracle还有很大差距，但一直在进步。HashJoin的支持使得MySQL优化器有更多选择，SQL的执行路径也能做到更优，尤其是对于等值join的场景。虽然MySQL之前对于Join做过若干优化，比如NBLJ，INLJ以及BKA等，但这些代替不了HashJoin的作用。一个好用的数据库就应该具备丰富的基础能力，利用优化器分析出合适场景，然后拿出对应的基础能力以最高效的方式响应请求。
㈢ sql中in和exists的区别效率问题 转
很多人和说法会认为in和Exists相比后者的效率要高。
但是以我本人使用数据库的经验来看，两者的运行效率其实不相伯仲，不管有无可被利用的索引，它们在运行速度上没有太明显的分别，硬要说哪个快一些的话exists可能会快一点点，但是这种区别通常可以忽略。
然而在求非交集时 not in和not exists运行效率上的差距就很大，碰到大数据表时not in不管有无可被利用的索引，都会导致效率悲剧，其运行速度极之糟糕往往要运行很长的时间才能返回结果，期间系统就像假死一样。not exists在有可被利用的索引的情况下碰到大数据表时其运行效率非常高、表现优异，但是若没有可被利用索引的情况下其运行效率也很不好，此时其运行速度尽管要比not in快上不少但还是属于那种令人无法接受的“蜗速”。
in和exists随各人喜好随便用，特别是数据量不大时。面对大数据表时就要小心，not in无论有无可被利用的索引都应避免使用，not exists在有可被利用索引的情况下可作为首选，反之也要避免使用。
㈣ 解释一下数据库的内模式、模式、外模式是什么意思
一、模式（Schema）
定义：也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
理解：
①一个数据库只有一个模式；
②是数据库数据在逻辑级上的视图；
③数据库模式以某一种数据模型为基础；
④定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构（如数据记录由哪些数据项构成，数据项的名字、类型、取值范围等），而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系。
二、外模式（External Schema）
定义：也称子模式（Subschema）或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。
理解：
①一个数据库可以有多个外模式；
②外模式就是用户视图；
③外模式是保证数据安全性的一个有力措施。
三、内模式（Internal Schema）
定义：也称存储模式（Storage Schema），它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式（例如，记录的存储方式是顺序存储、按照B树结构存储还是按hash方法存储；索引按照什么方式组织；数据是否压缩存储，是否加密；数据的存储记录结构有何规定）。
理解：
①一个数据库只有一个内模式；
②一个表可能由多个文件组成，如：数据文件、索引文件。
它是数据库管理系统(DBMS)对数据库中数据进行有效组织和管理的方法
其目的有：
②为了减少数据冗余，实现数据共享；
②为了提高存取效率，改善性能。
㈤ 数据库的内连接和外连接有什么区别
内连接：指连接结果仅包含符合连接条件的行，参与连接的两个表都应该符合连接条件。
外连接：连接结果不仅包含符合连接条件的行同时也包含自身不符合条件的行。包括左外连接、右外连接和全外连接。
1、内连接
内连接，即最常见的等值连接，例:
SELECT*FROMTESTA,TESTBWHERETESTA.A=TESTB.A结果:
㈥ Hive内部表和外部表的区别是什么
Hive中内部表与外部表的区别：
Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。
需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的数据字段、schema。
读时模式的优势是load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。
写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费要多的加载时间。