----------------------------------------------------.对基础类型排序 方法一: 调用sort方法,如果需要降序,进行反转: List<int> list = new List<int>();    list.Sort();// 升序排序    list.Reverse();// 反转顺序 方法二: 使用lambda表达式,在前面加个负号就是降序了 List<int> list= new List<int>(

从多表连接后的select count(*)看待SQL优化 一朋友问我,以下这SQL能直接改写成select count(*) from a吗? SELECT COUNT(*) FROM a LEFT JOIN b ON a.a1 = b.b1 LEFT JOIN c ON b.b1 = c.c1 废话不多说,直接上实验. 1. 准备数据 创建测试表a,b,c,并插入数据,a有重复数据,b是唯一数据,c是唯一数据,d有重复数据. 1) 创建a表 create table a (a1 int);

第一次在Access中写多表查询,就按照MS数据库中的写法,结果报语法错,原来Access的多表连接查询是不一样的 表A.B.C,A关联B,B关联C,均用ID键关联 一般写法:select * from A inner join B on A.ID=B.ID inner join C on B.ID=C.ID 此写法在Access中报错,Access对SQL语法理解方式不一样,它将两表连接后当作一个表然后再与第三个表连接,因此要改成 select * from (A inner join B o

子查询就是在一条查询语句中还有其它的查询语句,主查询得到的结果依赖于子查询的结果. 子查询的子语句可以在一条sql语句的FROM,JOIN,和WHERE后面,本文主要针对在WHERE后面使用子查询与表连接查询的性能做出一点分析. 对于表连接查询和子查询性能的讨论众说纷纭,普遍认为的是表连接查询的性能要高于子查询.本文将从实验的角度,对这两种查询的性能做出验证,并就实验结果分析两种查询手段的执行流程对性能的影响. 首先准备两张表 1,访问日志表mm_log有150829条记录(相关sql文件已放在

var query1 = from r in _residentRepository.GetAll() join i in _inLogRepository.GetAll() on r.Id equals i.ResidentId into tmp_ir from ir in tmp_ir.DefaultIfEmpty() || r.Id == select new { resId = r.Id, Id = ir.Id }; var sum1 = query1.Count(); 结果:左连接 一

class Program { static void Main(string[] args) { //Linq创建的数据库上下文对象db DataClasses2DataContext db = new DataClasses2DataContext(); //表连接查询,从Student表和Score表中根据Sno相同查Sno,Sname,Cno,Degree //相当于select Student.Sno,Sname,Cno,Degree from Studet,Score where S

一.多表连接查询 1.连接方式概览 [inner] join 内连接:表A和表B以元组为单位做一个笛卡尔积,记为表C,然后在C中挑选出满足符合on 语句后边的限制条件的内容. left [outer] join 左外连接:在内连接的基础上,将A中有但C中没有的元组也加上.由于C的列数比A的行数多,所以这新增的元组左边照搬A,右边为null. right [outer] join 右外连接:在内连接的基础上,将B中有但C中没有的元组也加上.由于C的列数比B的行数多,所以这新增的元组右边照搬B,左边

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27

联合查询 所谓的联合查询就是将满足条件的结果进行拼接在同一张表中. 基本语法: select */字段 from 数据表1 union [all | distinct] select */字段 from 数据表2; 特别说明:使用union联合查询必须有一个前提,每个表读取的字段数必须是一致的 union联合查询默认是去重的. union  all :在数据联合时保存所有数据,示例代码: union  distinct :在数据联合时去重所有重复的数据,示例代码: union的意义:主要用于大数

MySQL之多表查询 阅读目录 一 介绍 二 多表连接查询 三 符合条件连接查询 四 子查询 五 综合练习 一 介绍 本节主题 多表连接查询 复合条件连接查询 子查询 首先说一下,我们写项目一般都会建一个数据库,那数据库里面是不是存了好多张表啊,不可能把所有的数据都放到一张表里面,肯定要分表来存数据,这样节省空间,数据的组织结构更清晰,解耦和程度更高,但是这些表本质上是不是还是一个整体啊,是一个项目所有的数据,那既然分表存了,就要涉及到多个表连接查询了,比如说员工信息一张表,部门信息一张表,那如

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

参考书籍<mysql是怎样运行的> 非常推荐这本书,通俗易懂,但是没有讲mysql主从等内容 书中还讲解了本文没有提到的子查询优化内容, 本文只总结了常见的子查询是如何优化的 系列文章目录和关于我 一丶单表访问方法 mysql执行查询语句的方法叫做访问方法,同一语句使用不同的访问方法执行,查询结果都是一样的,但是不同的查询方法效率差距很大,mysql优化器会选择成本最低的访问方法,理解访问方法对我们理解索引有益处 1.const 查询可以通过主键或者唯一索引与常数进行等值比较来定位一条记录,这

http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68035.htm 1.简介 在关系型数据库中,join操作是将不同的表中的数据联合在一起时非常通用的一种做法.首先让我们看看join是如何操作的,然后我们探索一下当join和where语句同时存在的时候的执行顺序问题,最后来谈一谈不同类型的join的顺序问题. 2.建立初始的测试表结构(建表语句到这里下载) 表建立完之后,将会看到如下三个表. 我们将通过以上三个表来演示join操作.这三个表都是用来做演示的,所以我并没

SQL的多表连接查询 多表连接查询具有两种规范,SQL92和SQL99规范. SQL92规范支持下列多表连接查询: (1)等值连接: (2)非等值连接: (3)外连接: (4)广义笛卡尔积: SQL99规范支持了可读性更好的多表连接语法,并提供了更多类型的连接查询,SQL99规范支持的多表连接如下: (1)交叉连接: (2)自然连接: (3)使用using句子的连接: (4)全外连接,或左.右外连接. 1.SQL92的连接查询 SQL92多表连接查询语句比较简洁,这种语法把多个数据表放在from

1.概述 hash join是一种数据库在进行多表连接时的处理算法,对于多表连接还有两种比较常用的方式:sort merge-join 和 nested loop. 为了比较清楚的介绍hash join的使用场景以及为何要引入这样一种连接算法,这里也会顺带简单介绍一下上面提到的两种join方式. 连接方式是一个什么样的概念,或者说我们为何要有而且有好几种,对于不太了解数据库的人来讲可能这些是开头的疑惑.简单来讲,我们将数据存在不同的表中,而不同的表有着它们自身的表结构,不同表之间可以是有关联的,

最近遇到特别多多表连接的问题,因此随笔记下,开始学java和mysql的时间太短,有见解不周的地方,希望读者可以提出探讨. 对于left join.right join和inner join(join默认inner join)的区别: left join:返回左表中所有的记录和右表中联结字段相等的记录 right join:返回右表中所有的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 例如:---------------------------

Atitit 数据存储的数据表连接attilax总结 1.1. 三种物理连接运算符:嵌套循环连接.合并连接以及哈希连接1 1.2. a.嵌套循环连接(nested loops join)1 1.3. b.合并连接(merge join)3 1.4. c.哈希连接(hash join) 4 1.5. 所以这三种算法,没有谁好谁坏,只有合适的场景应用合适的连接算法,这样才能发挥它自身的长处,而恰巧这些就是我们要掌握的技能.6 1.6. 这三种连接算法我们也可以显示的指定,loop merger ha

执行路径:ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACL

一.表连接-JOIN 1. 自连接实例 查询类型相同的订单信息. SELECT O1 .*,O2.* FROM T_Order O1 JOIN T_Order O2 ON O1 .FTypeId= O2.FTypeId AND O1.FID <O2. FId 二.子查询 子查询允许将sql语句查询结果作为结果集供其他语句使用.子查询可以简化复杂sql,但是使用不当会造成性能问题. 1.INSERT子查询 INSERT...SELECT....可以将SELECT查询结果导入到另外一个表中,并且可以

SQL中使用JOIN 关键字来使用表连接.表连接有多种不同的类型,被主流数据库系统支持的有交叉连接(CROSS JOIN).内连接(INNER JOIN).外连接(OUTTER JOIN),另外在有的数据库系统中还支持联合连接(UNION JOIN). 一.内连接(INNER JOIN) SELECT FNumber,FPriceFROM T_Order INNER JOIN T_CustomerON FCustomerId= T_Customer.FIdWHERE T_Customer.FNa

本章主要内容: 一.外键 二.表连接 三.子查询 四.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为