join多表连接和group by分组 上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,P

1. 概述 2. 主流程 3. ShareJoin 3.1 JoinParser 3.2 ShareJoin.processSQL(...) 3.3 BatchSQLJob 3.4 ShareDBJoinHandler 3.5 ShareRowOutPutDataHandler 4. 彩蛋 1. 概述 MyCAT 支持跨库表 Join,目前版本仅支持跨库两表 Join.虽然如此,已经能够满足我们大部分的业务场景.况且,Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的. 本文主要分享: 整体流程.

出自:http://hedengcheng.com/?p=209 两表join的multi update语句,执行结果与预计不一致的分析过程 — multi update结论在实际应用中,不要轻易使用multi update更新,根据join的不同顺序,更新的结果也会发生变化,multi update不是一个有稳定输出的语句,并且输出结果很难理解,最好不用! 整个测试的准备与multi update的处理流程分析,请见下 — T1表DROP TABLE IF EXISTS `t1`; CREAT

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

转自:http://blog.csdn.net/leoleocmm/article/details/8602081 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和Fi

Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用二次排序或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join优化或者查询优化时,上述二者是最基本的优化办法了. 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JO

Python实现MapReduce 下面使用mapreduce模式实现了一个简单的统计日志中单词出现次数的程序: from functools import reduce from multiprocessing import Pool from collections import Counter def read_inputs(file): for line in file: line = line.strip() yield line.split() def count(file_name

内容简介 本文主要展示了在MySQL中,使用两表联合的方式来更新其中一个表字段值的SQL语句. 也就是update table1 join table2 on table1.col_name1=table2.col_name1 set col_name1=expr1 [, col_name2=expr2 ...] [where where_definition]的使用方法. 本例中,关联表中使用了group by分组. 表字段说明   t_performance_evaluation表 firs

exists的用法 select *from haha where exists (select *from bumen where bumen.code = haha.bumen and bumen.name = '销售部' )and age>35 (运行方法为逐条查询) select name,sex,age,(select name from bumen where bumen.code = haha.bumen)as 部门 from haha select name,sex,age,(s

背景:  A表.B表两表关联,关联出来的结果里B表有不止一条,需求是只要B表结果中的某一条(按某字段排序) 经过百度,发现 row_number() over(partition by a order by b desc)函数可用(需要说明下,order by 必须有缺少会报错),以下是数据环境及结果. 创建数据环境 create table A(ANAME varchar(20)); insert into A values('alan'); insert into A values('Ale

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

为了方便起见,建立了以下简单模型,和构造了部分测试数据:在某个业务受理子系统BSS中, SQL 代码--客户资料表 create table customers ( customer_id number(8) not null, -- 客户标示 city_name varchar2(10) not null, -- 所在城市 customer_type char(2) not null, -- 客户类型 ... ) create unique index PK_customers on cust

Table: Person +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | PersonId | int | | FirstName | varchar | | LastName | varchar | +-------------+---------+ PersonId is the primary key column for this table. Table: Address +--

//两表联合查询 $Model = M('T1');$Model->join('left join t2 on t1.cid = t2.id')->select();// $list = M('linkinfo')->join('LEFT JOIN __LINKCATE__ ON __LINKINFO__.c_id = __LINKCATE__.id')->select(); //三表联合查询 $Model = M('T1'); $Model->join('t2 on t1.

有二三年没写代码了,**内的工作就是这样,容易废人!看到园子里这么多大侠朝气蓬勃的,我想也要学点东西并和大家分享,共同进步!快乐每一天,进步每一天!言归正传! 通过最近一段时间对MVC5.EF6的学习,可以简单的做一个小例子,其中涉及到EF读取已有数据库中的数据,并对两个表进行联合查询,显示数据. 工具:VS.net2013.EF6.MVC5.SQLServer2008 参考出处: http://www.cnblogs.com/slark/p/mvc-5-get-started-create-p

首先打开vs软件新建项目创建web中的mvc项目再右击解决方案创建类库项目分别创建DAL层和BLL层再把DAL层和BLL层的类重命名在mvc项目中的Models文件夹创建model类在DAL创建ADO.NET实体数据模型后把DAL层中App.Config文件中的链接字符串复制到mvc项目的Web.config文件中 ADO.NET实体数据模型 DAL层中的类开始打代码 /// <summary> /// 两表联查 /// </summary> /// <returns>