数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户. 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1. on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录. 2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件.这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉. 假设有两张表: 表1:tab2 id size 1 10 2 20 3 30 表2:t

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

(转) 引用 两个实体 Parent(P) 和 Child(C)之间是1:N的关系,现要求符合指定条件的P及所包 含的C 采用hibernate中的Criteria来实现此功能的代码如下: Java代码 Criteria criteria = this.getCriteria(Parent.class); //连接关联子对象child,且指定了连接方式为左外连接 criteria.createAlias("children", "c", CriteriaSpecif

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

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 一.多表查询基本语法 在进行多表连接查询的时候,由于数据库内部的处理机制,会产生一些“无用”的数据,而这些数据就称为笛卡尔积. 多表查询时可以利用等值关联字段消除笛卡尔积 多表查询之中,每当增加一个关联表都需要设置消除笛卡尔积的条件 分析过程很重要: 确定所需要的数据表 确定已知的关联字段: 按照SQL语句的执行步骤编写:FROM,WHERE,SELECT,ORDER BY (由于SELECT是在WHERE子句之后执行,所以SEL

join on 与 where 条件的执行先后顺序: join on 条件先执行,where条件后执行:join on的条件在连接表时过滤,而where则是在生成中间表后对临时表过滤 left join.right join.full join.inner join区别: left join:以左表为基准,根据on条件过滤连接生成临时表,on后面的过滤条件对左表无效 right join:以右表为基准,根据on条件过滤连接生成临时表,on后面的过滤条件对右表无效 full join:以左表为基准

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

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

掌握了这些,就比较高级啦 Using the Same Table Twice 如下面查询中的branch字段 SELECT a.account_id, e.emp_id, b_a.name open_branch, b_e.name emp_branch FROM account AS a INNER JOIN branch AS b_a ON a.open_branch_id = b_a.branch_id INNER JOIN employee AS e ON a.open_emp_id

1.两表的关联关系为一对一 2.库存表Stock与商品信息表Product 3.库存表查询商品表里的商品名称,商品编号 库存表字段:    private String id;    private String stoSum;//库存量    private Integer stoSaleNum;//销售总数    private Long stoPrePrice;//上次进价    private Long stoCost;//成本    private Long stoSalePrice;

现有两表A(大).B(小)作关联查询,SQL语句如下: SQL1:select * from A,B where A.id = B.id SQL2:select * from A,B where B.id = A.id 在写SQL的时候可能这个顺序都是随便写的,当然SQL1和SQL2 执行的结果是完全相同的,那效率是否也一样呢,答案是否定的.SQL1 相当于将A表的id取出来,然后遍历B表进行查询,SQL2相当于将B表的id取出来,然后遍历A表进行查询.如果表A的记录条数为m,表B的记录条数为n

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

先附上数据. CREATE TABLE `course` ( `cno` ) NOT NULL, `cname` ) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, `ctime` ) NOT NULL, `scount` ) NOT NULL, `ctest` datetime NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; ', '2016-03-10 10:08:29'); ', '2016-03-10 10:09:24'); '