本文转自:http://www.cnblogs.com/gudujianxiao/archive/2012/07/17/2594709.html SSIS Data Flow 中有几个组件可以实现不同数据源的数据合并功能,比如 Merger, Merge Join 和 Union All.它们的功能比较类似,同时也比较容易混淆,下面是对它们之间的区别的对比总结. 下面通过三个 Data Flow 来演示这三个组件的使用以及相关的配置. 测试数据源 - 第一个数据源是一张表 USE BIWORK_…

开篇介绍 SSIS Data Flow 中有几个组件可以实现不同数据源的数据合并功能,比如 Merger, Merge Join 和 Union All.它们的功能比较类似,同时也比较容易混淆,下面是对它们之间的区别的对比总结. 下面通过三个 Data Flow 来演示这三个组件的使用以及相关的配置. 测试数据源 - 第一个数据源是一张表 USE BIWORK_SSIS GO -- Merge demo table IF OBJECT_ID('DEMO_MG_Customer','U') IS…

 由于合并变化较大,以后函数可能会修改,只给出一些例子作为参考 总结: merge.join 1.当没有索引时:merge.join为按照一定条件合并 2.当有索引.并按照索引合并时,得到结果为两者混合到一起了,重新按照一定规则排序了. 3.当没有索引时.concat不管列名,直接加到一起,可以加到后面.也可以加到右边,axis=0为加到后面,axis=1为加到右边,左边的数据结构没有变,变的是右边数据结构. 4.当有索引.并按照索引合并时,得到结果两者混合到一起了. import pandas…

nested loops join(嵌套循环)   驱动表返回几条结果集,被驱动表访问多少次,有驱动顺序,无须排序,无任何限制. 驱动表限制条件有索引,被驱动表连接条件有索引. hints:use_nl() merge sort join(排序合并)   驱动表和被驱动表都是最多访问1次,无驱动顺序,需要排序(SORT_AREA_SIZE),连接条件是<>或like导致无法使用. 在连接条件上建立索引可以消除一张表的排序. hints:use_merge() hash join(哈希连接)  …

排序合并连接 (Sort Merge Join)是一种两个表在做连接时用排序操作(Sort)和合并操作(Merge)来得到连接结果集的连接方法. 对于排序合并连接的优缺点及适用场景例如以下: a,通常情况下.排序合并连接的运行效率远不如哈希连接,但前者的使用范围更广.由于哈希连接仅仅能用于等值连接条件,而排序合并连接还能用于其它连接条件(如<,<=,>.>=) b,通常情况下.排序合并连接并不适合OLTP类型的系统.其本质原因是对于由于OLTP类型系统而言,排序是很昂贵的操作,当然…

以前一直不知道Union和Union All到底有什么区别,今天来好好的研究一下,网上查到的结果是下面这个样子,可是还是不是很理解,下面将自己亲自验证: Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序: Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序: 下面进行简单的测试(因为是测试,所以sql代码写的很简单,没有什么很严格的规范,只是为了理解这两者之间的区别) 严格的标准写法应该先判断数据库是否存在,表是否存在等等约束 第一步,建库: view…

left join ,right join ,inner join ,cross join 区别(参考:http://zhidao.baidu.com/link?url=gpOl9HXZR0OrQuys04oH3f8guGQFZBUNs7kd4JWbUcDVbflB4qe1LJnLbfWXa7-CjfDWhzgK5T26-FZpZwVqLq) 举个简单的例子吧,从结果来理解比较具体些.a表name sex张三 男李四 女 b表name age李四 30王五 23 1\全外连接select a.n…

C++对C语言的结构.联合.枚举 这3种数据类型进行了扩展. 1.C++定义的结构名.联合名.枚举名 都是 类型名,可以直接用于变量的声明或定义.即在C++中定义变量时不必在结构名.联合名.枚举名 前加上前缀struct.union.enum. 例如有如下头文件(head.h) //head.h enum color {red,blak,white,blue,yellow}; ]; int age; int num;}; union score {int i_sc; float f_sc;};…

1.互斥锁: 互斥锁:Lock 原理就是把并发变成串行,一个一个运行,不错乱,但效率低 保证多个进程修改一块数据时,大家是一个一个修改,不错乱 mutex.acquire() mutex.release() from multiprocessing import Process,Lock import time def task(name,mutex): mutex.acquire() print('%s 1'%name) time.sleep(1) print('%s 2'%name) tim…

inner join ,left join ,right join区别 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 举例如下: --------------------------------------------表A记录如下:aID aNum1 a200501112 a200501123 a200501134…