一般情况,我们作左连接 select * from A left join B  on A.id=B.a_id;一定认为A就是主表,其实还有另外的情况,我们若将sql改写成 select * from A left join B  on on A.id=B.a_id where B.id<cont(常数).此时B表就作为连接的主表了.具体示例见下: 新建表 A 新建表B 1.查询sql SELECT * FROM A a  LEFT JOIN   B  b ON a.category_id =

说法是,一般来说,JOIN的顺序不重要,除非你要自己定制driving table. 示例: SELECT a.account_id, c.fed_id, e.fname, e.lname -> FROM account AS a INNER JOIN customer AS c -> ON a.cust_id = c.cust_id -> INNER JOIN employee AS e -> ON a.open_emp_id = e.emp_id -> WHERE c.c

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). 目录 1. 可能的选择 2. MySQL优化器如何做 2.1 概述 2.2 range analysis 2.3 顺序和访问方式的选择:穷举 2.3.1 排序 2.3.2 greedy search 2.3.3 穷举 3. 测试环境 4. 构造一个Bad case 我们知道,MyS

方法一:直接用多线程之间的通讯去解决 package com.toov5.test; import javax.imageio.ImageTypeSpecifier; class Res1{ char flag = 'A' ; } class A extends Thread{ Res1 res; public A(Res1 res) { this.res=res; } @Override public void run() { while (true) { synchronized (res)

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

前一篇介绍了cost的计算方法,下面测试一下两表关联的查询: 测试用例 CREATE TABLE `xpchild` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(100) DEFAULT NULL, `c1` int(11) DEFAULT NULL, `c2` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `xpchild_name` (`name`), KEY `xpchild_id_c1` (`id`,`c1

TSQL中的join语句共有五种类型,left join,right join,inner join,full join,cross join 为了描述方便,解释一个名词"保留表",在进行连接查询时,保留表中的数据行全部显示出来. 首先创建测试使用的代码 create table dbo.ta ( a int, b int ) create table dbo.tb ( ca int, cb int ) go insert into dbo.ta ,),(,) insert into

Access是支持三表或三表以上的join查询的,但是要加括号,如果不加的话,会报错,括号的作用是决定join的顺序.例如: SELECT *FROM (aa LEFT JOIN bb ON aa.a = bb.a ) LEFT JOIN cc ON cc.a = bb.a; 在SQL SERVER中,不加括号也可以,这是因为access使用的是JET-SQL,而SQL SERVER使用的是T-SQL,二者虽然都属于微软SQL语言分支,但是二者在语句上会有些区别. 还有一个问题需要注意是:在ac

关系数据库技术的精髓就是通过关系表进行规范化的数据存储,并通过各种表连接技术和各种类型的索引技术来进行信息的检索和处理. 表的三种关联方式: nested loop:从A表抽一条记录,遍历B表查找匹配记录,然后从a表抽下一条,遍历B表........就是一个二重循环 hash join:将A表按连接键计算出一个hash表,然后从B表一条条抽取记录,计算hash值,根据hash到A表的hash来匹配符合条件的记录 sort merge join:将A,B表都排好序,然后做merge,符合条件的选出

首先了解JOIN的基本概念: join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据. INNER JOIN:在表中存在至少一个匹配时,INNER JOIN 关键字返回行. LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行,即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行. RIGHT JOIN 关键字会右表 (table_name2) 那里返回所有的行,即使在左表 (table_name1) 中没有匹配的行. FULL JOIN 只要其中某个表

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

从很多网页上都看到,SQL Server有三种Join的算法, nested loop join, merge join, hash join. 其中最常用的就是nested loop join. 在介绍nested loop join的很多文章里,都提到如果两个表做nested loop join,取行数较小的表作为外循环表,行数较多的表作为内循环表, join的效率会比较高. 其中之一的原因是如果内循环表做join的列上有合适的索引的话,那么外循环的每一条输入数据可以做索引的seek,这样就

在关系型数据库系统中,为了满足第三范式(3NF),需要将满足“传递依赖”的表分离成单独的表,通过Join 子句将相关表进行连接,Join子句共有三种类型:外连接,内连接,交叉连接:外连接分为:left join.right join.full join:内链接是:inner join,交叉连接是:cross join. 一,Join子句的组成 Join子句由连接表,连接类型和On子句组成,伪代码如下: from Left_Table [inner|left|right|full] join Ri

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

1.什么是等值连接? 2.hive转换多表join时,如果每个表在join字句中,使用的都是同一个列,该如何处理? 3.LEFT,RIGHT,FULL OUTER连接的作用是什么? 4.LEFT或RIGHT join是连接从左边还有右边? Hive表连接的语法支持如下: Sql代码  : join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式. 之前打算在sqlplus中用执行计划的,但是格式看起来有点乱,就用Toad 做了3个截图. 从3张图里我们看到了几点信息: CBO 使用的ALL_ROWS模式 Oracle Optimizer CBO RBO http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/19/5824886.aspx 表之间的连接用了hash Join, Nested loops,Sor

原文:https://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/5826546 Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join. 三种不同连接的不同: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

估计Phoenix中支持Joins,对很多使用Hbase的朋友来说,还是比较好的.下面我们就来演示一下. 首先看一下几张表的数据: Orders表: OrderID CustomerID ItemID Quantity Date 1630781 C004 I001 650 09-01-2013 1630782 C003 I006 2500 09-02-2013 1630783 C002 I002 340 09-03-2013 1630784 C004 I006 1260 09-04-2013 1

本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER  BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H