oracle使用LEFT JOIN关联产生的问题在查询结果中使用CASE WHEN 无法判断 查询方式一: SELECT CASE WHEN (SELECT CAST(SUM(CASE ) THEN NVL(PRIME_CURRENCY_VALUE, ) ELSE NVL(ALLOCABLE_PRIME_CURRENCY_VALUE, ) ,)) AS ALLOCABLE_PRIME_CURRENCY_VALUE FROM RP_LEDGER_ITEM R WHERE R.SOURCE_ID =

mysql left join 右表数据不唯一的情况解决方法 <pre>member 表id username1 fdipzone2 terry member_login_log 表id uid logindate1 1 2015-01-012 2 2015-01-013 1 2015-01-024 2 2015-01-025 2 2015-01-03 select a.id, a.username, b.logindate from member as a left join (select

https://blog.csdn.net/u010089432/article/details/52165026

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_id`

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

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

//判断右表是否为空并为映射表进行赋值标志var query=from q in product join m in favProduct on q.Name equals m.Name into t from x in t.DefalultEmpty() select new { Name=q.Name, fav=x!=null }

http://www.cnblogs.com/guixiaoming/p/6516261.html left join 连表时,on后多条件无效问题 最近开发素材库项目,各种关系复杂的表,一度6张表的综合关系,这里面 遇到一个 连表时的 多条件‘无效’问题,! 如下: 有如下问题 ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “

--用OUTER APPLY select b.* FROM a表 a OUTER APPLY () * from b表 WHERE [Name] = a.[AName] ORDER BY BNo desc) b 总结: . 理解 CROSS APPLY 与 OUTER APPLY(个人理解) ) CROSS APPLY 的意思是“交叉应用”,在查询时首先查询左表,然后右表的每一条记录跟左表的当前记录进行匹配.匹配成功则将左表与右表的记录合并为一条记录输出:匹配失败则抛弃左表与右表的记录.(与

通常我们需要连接多个表查询数据,以获取想要的结果. 一.连接可以分为三类: (1) 内连接:join,inner join (2) 外连接:left join,left outer join,right join,right outer join,union,union all (3) 交叉连接:cross join 二.准备需要演示的表: CREATE TABLE `a` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',

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

摘录文章 SQL 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.注意,join后的数据记录数不一定就是左或右表的简单连接,图表只代表集合关系,在数量上并不准确,如这个条件后结果,数量大于左表总数. 图解SQL Join 我认为 Ligaya Turmelle 关于 SQL Join 的文章是一篇非常棒的新手入门指南.由于 SQL Join 似乎被默认为基础,同时利用文氏图表来解释它,乍一看似乎是很自然的选择.然而,就像她的文章下面评论里说的,我也发现在实际测试中,文氏图并没

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. join和key:有时为了得到完整的结果,我们需要从两个或更多的表中获取结果.我们就需要执行 join.数据库中的表可通过键将彼此联系起来.主键(Primary Key)是一个列,在这个列中的每一行的值都是唯一的.在表中,每个主键的值都是唯一的.这样做的目的是在不重复每个表中的所有数据的情况下,把表间的数据交叉捆绑在一起. 基本使用 请看 "Persons" 表: 请注意,"Id_P"

除了常用的两个表连接之外,SQL(MySQL) JOIN 语法还支持多表连接.多表连接基本语法如下: 1 ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON condition INNER|LEFT|RIGHTJOIN table3 ON condition ... JOIN 多表连接实现了从多个表中获取相关数据,下面是三个原始数据表: article 文章表: aid title content uid tid 1 文章1 文章1正文内容… 1 1

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

如:表a,连接表b,b中有多条符合查询的记录 1.建立需要的子查询 $sub = DB::table('b')->select(['aid'])->selectRaw('max(id) as id')->grouBy('id'); 2.建立连接查询 $_list = DB::table('a')->leftJoin(DB::raw('({$sub->toSql()}) as b),'a.id','=','b.aid)->get() 这样就可以使得左连接查询中右表记录只查

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一