近期,在使用Oracle的过程中,由以下两段代码的执行引发的思考,到底 select * from a,b where a.id = b.id 和 select * from a inner join b on a.id = b.id 有没有区别? ----- 代码1 ---- select a.xxx, b.xxx, c.xxx from BUSI_SQJS a,BUSI_SLSH b,BUSI_XSSC c,BUSI_SCJD d,BUSI_ZJQF e,BUSI_ZJBFSD f ,) b

前几天做BI Tabular表格模型的时候,数据中心核对数据发现模型展现数据比实际数据要多,经过核查之后,发现原来我是一个不经意,在做数据选取的时候,inner join的字段CITY_NAME_CN选取错误. 首先对比事实表和我数据源选取的数据量差异:正常(8080945条记录) SELECT count(YYYYMMDD) 我的数据源sql:选取(8110909条记录) SELECT [GUID] ,[YYYYMMDD] ,[BRAND] ,[BRAND_GROUP] ,[MODEL] ,[

原文:[Transact-SQL]SQL Server自动把left join自动转化为inner join.以及关联时的数据重复问题 1.SQL Server自动把left join自动转化为inner join的问题: 下面的两个语句都是left join的,但是一个却转化成了 inner join drop table a,B go create table a(id int) insert into a select 1 union all select 2 create table b

------distinct 去重复查询 select * from  accounts acc join (select distinct accid from roles) r on r.accid=acc.ID -----不需要distinct select * from (select MAX(ID)roleid,accid from roles group by accid) rr join (select * from accounts) acc on acc.ID=rr.accid

早就听说了内连接与外连接,以前视图中使用过.这次自考也学习了,只是简单理解,现在深入探究学习(由于上篇博客的出现)与实践: 概念 关键字: 左右连接 数据表的连接有: 1.内连接(自然连接): 只有两个表相匹配的行才能在结果集中出现 2.外连接: 包括 (1)左外连接(左边的表不加限制) (2)右外连接(右边的表不加限制) (3)全外连接(左右两表都不加限制) 3.自连接(连接发生在一张基表内) 实例 以下是自己通过小实例来深刻的理解,以免混淆 我有两张简单的信息表来说明问题 test1: te

-------distinct 去重复查询 select * from  accounts acc join (select distinct accid from roles) r on r.accid=acc.ID -----不需要distinct select * from (select MAX(ID)roleid,accid from roles group by accid) rr join (select * from accounts) acc on acc.ID=rr.acci

今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null    这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记

前言 本节我们来分析LEFT JOIN和NOT EXISTS,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. LEFT JOIN...IS NULL和NOT EXISTS分析 之前我们已经分析过IN查询在处理空值时是基于三值逻辑,只要子查询中存在空值此时则没有任何数据返回,而LEFT JOIN和NOT EXISTS无论子查询中有无空值上处理都是一样的,当然比较重要的是利用LEFT JOIN...IS NULL来检查NULL.基于二者返回的结果集是一样的,下面我们

partition outer join实现将稀疏数据转为稠密数据,举例: with t as (select deptno, job, sum(sal) sum_sal from emp group by deptno, job), tt as (select distinct job from t) select b.deptno, a.job, sum_sal from tt a left join t b partition by (b.deptno) on a.job = b.job

转自http://www.jb51.net/article/67007.htm,感谢博主 本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from emplo

废话不多说,直接上图秒懂. t1表的结构与数据如下: t2表的结构与数据如下: inner join select * from t1 inner join t2 on t1.id = t2.id; inner join会把公共部分的数据查询出来: left join select * from t1 left join t2 on t1.id = t2.id; left join查询出来的结果和前表记录数一样多,后表如果没有对应记录,则列为空: right join right join能转化

 在关系型数据库中,要实现join操作是非常方便的,通过sql定义的join原语就可以实现.在hdfs存储的海量数据中,要实现join操作,可以通过HiveQL很方便地实现.不过HiveQL也是转化成MapReduce来完成操作,本文首先研究如何通过编写MapReduce程序来完成join操作. 一.Map-Join:在Reduce端完成的join操作  假设存在用户数据文件users.txt和用户登录日志数据文件login_logs.txt,数据内容分别如下所示:  用户数据文件user.tx

回到目录 对于linq to sql里实现left join我已经介绍过了,这篇文章的出现是由于最近在项目里遇到的一个问题,解决这个问题花了我不少时间,可能有2个小时,事件是这样的,对于两个表,它们是一对多关系,而需求是返回一个一对一的关系,并将最新的数据返回,这个很多同学都知道,可以使用inner join,但是,对于inner  join来说,当处理的是一对多关系时,它将会出现多条记录,这也是正常的:而它并不满足我们今天的需求,经过测试后,找到了解决这个问题的方法,下面看代码: 一对多关系

写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子:为什么第一个查询using temporary,第二个查询不用临时表呢? 下面两个查询,它们

MapReduce Join 对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题,如果数据量比较小,可以在内存中完成连接. 如果数据量比较大,在内存进行连接操会发生OOM.mapreduce join可以用来解决大数据的连接. 1 思路 1.1 reduce join 在map阶段, 把关键字作为key输出,并在value中标记出数据是来自data1还是data2.因为在shuffle阶段已经自然按key分组,reduce阶段,判断每一个value是来自data1还是data2,在

三种连接工作方式比较: Nested loops 工作方式是从一张表中读取数据,访问另一张表(通常是索引)来做匹配,nested loops适用的场合是当一个关联表比较小的时候,效率会更高. Merge Join 是先将关联表的关联列各自做排序,然后从各自的排序表中抽取数据,到另一个排序表中做匹配,因为merge join需要做更多的排序,所以消耗的资源更多. 通常来讲,能够使用merge join的地方,hash join都可以发挥更好的性能. Hash join的工作方式是将一个表(通常是小

Join 的实现原理 在MySQL 中,只有一种Join 算法,也就是Nested Loop Join,没有其他很多数据库所提供的Hash Join,也没有Sort Merge Join.顾名思义,Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果还有第三个参与Join,则再通过前两个表的Join 结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复. 下面

转自:http://zhengyun-ustc.iteye.com/blog/1942797 写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子

join性能自行百度,google 数据60w+,这里我只测试了一个limit , ) ,) AS C LEFT JOIN table2 AS B ON C.e_id=B.id; ) ,;

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方

创建表(Create table): CREATE TABLE A ( Id INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR(20) NOT NULL); CREATE TABLE B ( Id INT PRIMARY KEY, Name VARCHAR(20) NOT NULL); 插入数据(Insert data): insert into A(id,name) values(1,'Mary1'); insert into A(id,name) values(2,'Mary2')