# principles-and-practices-of-SQL-optimization-in-big-data **Repository Path**: powerdataclub/principles-and-practices-of-SQL-optimization-in-big-data ## Basic Information - **Project Name**: principles-and-practices-of-SQL-optimization-in-big-data - **Description**: 《大数据SQL优化 原理与实践》中涉及代码及数据集 - **Primary Language**: Java - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 3 - **Forks**: 3 - **Created**: 2025-01-15 - **Last Updated**: 2025-02-26 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 机械工业出版社 《大数据SQL优化 原理与实践》 本项目作为《大数据SQL优化 原理与实践》的扩展项目,主要分为以下几个部分: 1. 整体书中所述的优化案例SQL代码,便于读者阅读 2. 往期分享材料提供 3. 数据集提供(仍在评估脱敏及合规问题) 如有任何疑问,或书中出现的纰漏,请与作者联系。谢谢各位! ![输入图片说明](pic/%E4%B9%A6%E7%B1%8D%E5%B0%81%E9%9D%A2.jpg) ![输入图片说明](pic/%E4%B9%A6%E7%B1%8D%E5%B0%81%E9%9D%A22.png) ## 关于数据之力技术丛书 “数据之力技术丛书”是由PowerData社区组织发起的一套面向数据从业者的专业技术图书,内容涵盖数据领域的前沿理论、关键技术、最佳实践、行业案例等多个维度,旨在深度挖掘与传播数据领域的智慧成果,通过系统化的知识梳理,助力广大数据从业者提升专业技能、拓宽技术事业,实现个人与行业的共同进步。 丛书编委会成员均为PowerData社区核心成员,他们来自大数据领域的工作前沿,就职于不同互联网大厂。他们以开源精神为指导,秉承社区“思考、交流、贡献、共赢”的价值观,为丛书的出版提供专业且富有深度的内容保障。 ## 项目内容 - **code** :书籍中所提及到的优化案例SQL代码 - **sharing** :分享材料汇总 ## 如何购买 [京东购买地址](https://item.m.jd.com/product/10130776056430.html?utm_term=CopyURL_shareidf9d0e5cd376c1ddb4d5440aafcbc5b21f8cae0b817351130869916_shangxiang_none&gx=RnAoFvPmvbRmHTSQejz3iP6Sak6yqGAcu-l-7m_jlQ&utm_source=iosapp&utm_campaign=t_335139774&utm_medium=appshare&ad_od=share&gxd=RnAolW4NaGHcmMwWqIIkXJ2bA9yyykHaeQMRb9o1v0w_HkNLI9ZmM-UCnryulNU) 或扫描下图二维码 ![jd][jd] ## 联系作者 ccchenhe@gmail.com 或扫描下图二维码 ![author][author] ## 往期分享 [全生命周期指标构建与决策](https://www.bilibili.com/video/BV1bAPeeCE1v/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click&vd_source=cd8be450adb824e7b1b099df792555c5) [手把手教你构建用户标签平台](https://www.bilibili.com/video/BV1oBrrYpEcL/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=cd8be450adb824e7b1b099df792555c5) [SQL优化之美](https://www.bilibili.com/video/BV1dE421K7Sv/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.2&vd_source=cd8be450adb824e7b1b099df792555c5) [​利用 flink retract 计算长生命周期下跨业务状态指标](https://mp.weixin.qq.com/s/2YgvcziVS9NZXpp1aHDPCg) [【技术实践】大数据SQL优化原理与实践系列之认知篇(一)](https://mp.weixin.qq.com/s/SwtWSY9Y0_kcRdjIJimLhw) [jd]:pic/jd.png [author]:pic/author.png [cover]:pic/cover2.jpg ## 加入社区 关注Power Data公众号,点击公众号下方 “加入我们” ![输入图片说明](pic/powerdata.png)