MySQL本身不支持你所说的full join(全连接),但可以通过union来实现 ,下面是一个简单测试,可以看看: mysql> CREATE TABLE a(id int,name char(1)); Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE b(id int,name char(1)); Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> INSERT INTO a VAL

背景 SqlSugar是一款国产ORM,除了拥有媲美原生的性能 另外还有满足各种需求的功能,简单好用一分钟就能够轻松上手. 2.x版本正式在自已公司内部项目使用 3.x版本得到了更多公司的喜欢不过也会抱怨有很多不足 4.x版本17年5月发布后得到的评价超出了我的预期, 刚发布的时候做了大量的单元测试,不过还是有不少BUG,经过大量的用户反馈8月份左右成型和稳定,并且大量的项目得到交付,也得到了使用者的好评,现在我认为是一个较出色的版本所以我才开始写这篇文章介绍它 5.x版本 预计今年的5月份发布

SQL语句: SELECT /*+parallel(t1 16)*/ T1.DATA_DATE, T1.ACCT_NO, T1.ACCT_ORD, T1.ACCT_NO_PK, T1.ACCT_BAL, T1.D_CMP_BAL, T1.M_CMP_BAL, T1.Y_CMP_BAL, T1.FLAG, T1.ACCT_FLAG, T1.TERM, T1.TERM_FLAG, T1.CUR_CODE, NVL(T5.CUR_NAME, T1.CUR_NAME) AS CUR_NAME, T1.S

sql常用联合查询的 join on . left join(左连接) . right join (右连接).inner join (等值连接)以及常用的集合运算有:union.unionall.minus.intersect的效果和总结. 若有人问我用select * from a,b where a.id=b.id;这种基础的语法就能完成我想要的结果,为什么用join等语法呢,答案是:这样做,极大的提高的查询效率. 首先接着用上一篇的book表和pbook表: 首先把join on和inne

Hive的三种Join方式 hive Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示. 参考链接:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Joins Common/Shuffle/Reduce Join Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join 如果两边数据量都很大,它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join

前两天解决了一个优化SQL的case,SQL语句如下,big_table为150G大小,small_table很小,9000多条记录,不到1M大小,hash_area_size, sort_area_size均设置足够大,可以进行optimal hash join和memory sort. 1 2 3 4 5 6 select /*+ leading(b) use_hash(a b) */ distinct a.ID from BIG_TABLE a, SMALL_TABLE b where (

package com.profile.mainimport org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, LogTools, SparkTools}import com.dhd.comment.Constant

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6238844.html 最近遇到一个存储过程在某些特殊的情况下,效率极其低效, 至于底下到什么程度我现在都没有一个确切的数据,因为预期很快就可以查询出来结果的SQL,实则半个小时都出不来,后面会有截图 观察执行计划的时候发现中间有一步中出现一个类似如下非常规的连接提示警告,如下图 no join predicate 意思就是没有连接谓词,表之间join的时候没有指定连接谓词可以导致no join predicate, 但是

参考页面: http://www.yuanjiaocheng.net/ASPNET-CORE/asp.net-core-environment.html http://www.yuanjiaocheng.net/ASPNET-CORE/newproject.html http://www.yuanjiaocheng.net/webapi/web-api-gaisu.html http://www.yuanjiaocheng.net/webapi/create-web-api-proj.html

下面是例子分析表A记录如下: aID        aNum 1           a20050111 2           a20050112 3           a20050113 4           a20050114 5           a20050115 表B记录如下: bID        bName 1            2006032401 2           2006032402 3           2006032403 4           20

List<Publisher> Publishers = new List<Publisher>(); Publisher publish1 = new Publisher(); publish1.Code = "; publish1.Name = "北京出版社1"; Publishers.Add(publish1); Publisher publish2 = new Publisher(); publish2.Code = "; publi

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

在开发中,有时候会遇到需要把一个List对象中的某个字段用一个分隔符拼成一个字符串的情况.比如在SQL语句的in条件中,我们通常需要把List<int>这样的对象转换为“1,2,3”这样的字符串,然后作为in的语句传进去.所以自然而然,可以通过循环的方式来拼着个字符串,于是可以写一个下面这样的通用方法: private static string GetStringFromList<T>(char seperator, IEnumerable<T> values) {

阅读导航 一.概要 二.JOIN分类 三.JOIN分类详解 一.概要 JOIN对于接触过数据库的人,这个词都不陌生,而且很多人很清楚各种JOIN,还有很多人对这个理解也不是很透彻,这次就说说JOIN操作. 图片是很容易被接受和理解,所以尝试使用图片来说明一下. 二.JOIN分类 客官:小二,上JOIN分类! …… 小二:客官,新鲜出炉的JOIN分类图片来喽. 三.JOIN分类详解 客官:小二,速速详细道来! 小二:现在让小二来给您详细介绍. INNER JOIN: 仅仅返回两个表中,匹配列相同的

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

join() 方法用于把数组中的所有元素放入一个字符串.元素是通过指定的分隔符进行分隔的. <script> var a=new Array(); a[0]="XHTML"; a[1]="CSS"; a[2]="JavaScript"; alert(a.join("#")); //XHTML#css#JavaScript </script> split(a,b)方法:用于把一个字符串分割成字符串数组.

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

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

nested loops join(嵌套循环)   驱动表返回几条结果集,被驱动表访问多少次,有驱动顺序,无须排序,无任何限制. 驱动表限制条件有索引,被驱动表连接条件有索引. hints:use_nl() merge sort join(排序合并)   驱动表和被驱动表都是最多访问1次,无驱动顺序,需要排序(SORT_AREA_SIZE),连接条件是<>或like导致无法使用. 在连接条件上建立索引可以消除一张表的排序. hints:use_merge() hash join(哈希连接)