MR实现多表连接的原理和单表连接时一样的,甚至比单表连接还要简单. 在map阶段只需要根据文件的名称区分左表还是右表.使用关联的字段作为key2. 在reduce中对values中的值分别存储到一个左表list和右表list中.对左表list和右表list进行一个笛卡尔积完事. import java.io.*; import java.util.*; import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.util.*; import o

在SQL Server数据库中,查询优化器在处理表连接时,通常会使用一下三种连接方式: 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 合并连接 (Merge Join) Hash连接 (Hash Join) 充分理解这三种表连接工作原理,可以使我们在优化SQL Server连接方面的代码有据可依,为开展优化工作提供一定的思路.接下来我们来认识下这三种连接. 1. 嵌套循环连接(Nested Loop Join) 该连接方式通常在小数据量并且语句比较简单的场景中使用,也是比较常见的连接方式,比

以下文章均来自掘金小测: https://juejin.im/book/5bffcbc9f265da614b11b731/section/5c061b0cf265da612577e0f4 表连接本质:把各个连接表中的记录都取出来依次匹配的组合加入结果集并返回给用户. 举例: mysql> CREATE TABLE t1 (m1 int, n1 char(1)); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> CREATE TABLE t2 (m2 in

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

1   概述 1.1  已发布[SqlServer系列]文章 [SqlServer系列]MYSQL安装教程 [SqlServer系列]数据库三大范式 [SqlServer系列]表单查询 1.2  本篇文章内容概要 1.3  本篇文章内容概括 在SQL语句中,关于表连接,若按照表的数量来划分,可以划分为单表连接.两表连接和两表以上连接,在本篇文章中,主要讲解两表连接,其他多表连接原理一样. 关于表连接有很多种类,本文主要讲解交叉连接,内连接,外连接(左外部连接,右外部连接,全连接),自连接. 1.

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

MapReduce程序就是根据其特性对数据进行一个简单的逻辑处理,其中最为重要的一个特性就是根据key值将value值进行合并,其次就是在shuffle阶段有排序. 遇到一个MR程序就是要巧妙利用合并.排序的特性. 单表关联就是根据利用了合并的原理. 先上测试数据 child    parent Tom    Lucy Tom    Jack Lucy    Marry Lucy    Ben Jack    Alice Jack    Jesse   结果数据 grandchild    gr

前言 现今互联网科技发展日新月异,大数据.云计算.人工智能等技术已经成为前瞻性产品,海量数据和超高并发让传统的 Web2.0 网站有点力不从心,暴露了很多难以克服的问题.为此,Google.Amazon .Powerset 等各大平台纷纷推出 NoSQL 技术以应对市场的急速发展,近10年间NoSQL技术百花齐放,HBase.Redis.MongoDB.Cassandra 等技术纷纷涌现.本文主要向各位介绍 HBase 的发展历史,基础结构与原理,应用的场景,对常用的 JAVA API 操作进行

<基于Oracle的sql优化>里关于哈希连接的原理介绍如下: 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法. 在Oracle 7.3之前,Oracle数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷.对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件(如果有的话)后得到的结果集很大且需要排序的话,则这种情况下的排序合并连接的执行效率一定是很差的:而对于嵌套循环连接,如果驱动表所对

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

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,

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.多表连接类型1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用','  如: SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table2 SELECT * FROM table1,table2 由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,会非常慢.一般使用LEFT

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

背景 在上次的自考科目<数据库系统原理>中.已经接触到了关于数据库表连接的一些知识,近期的学习过程中又用到了关于数据库表的连接问题,趁此再跟大家一起回想一下. 导图总结 首先用一张思维导图概括一下SQL表连接的内容: 对SQL表连接有个大概的了解之后,我们通过一个小样例进一步来学习一下.首先.我建立和两张表:例如以下 外连接 外连接包含左外连接.右外连接和完整外连接. 左外连接 SQL语句:select * from table1 left join table2 on table1.id=t

MySQL多表连接查询 连接(join):将一张表中的行按照某个条件(连接条件)和另一张表中的行连接起来形成一个新行的过程. 根据连接查询返回的结果,分3类: 内连接(inner join) 外连接(outer join) 交叉连接(cross join) 根据连接条件所使用的操作符,分2类: 相等连接(使用等号操作符) 不等连接(不使用等号操作符) 标准的连接语法: 注意: 在连接查询中,一个列可能出现在多张表中,为了避免引起歧义,通常在列名前面加上表名或表别名作为前缀(例:s.sid.x.s

有好多时候,我们常听别人说大表在前,小表在后,包括现在好多百度出来的靠前的答案都有说数据库是从右到左加载的,所以from语句最后关联的那张表会先被处理.如果三表交叉,就选择交叉表来作为基础表.等等一些结论,但是这些真的正确么?我就回家做了一个小的验证,来看一看到底是怎么一回事.(博主作实验用的是Oracle,但是不代表只是Oracle是这样的原理,现在大部分的关系型数据库都是一样的) 首先我们来执行一下以下的sql语句,来看一下执行计划.看一看到底是怎么样的. drop table tab_bi

为什么使用表连接 什么是表连接? 如果数据来自多个表,那么可以采用链接查询的方式来实现.因此表连接就是多个表连接合在一起实现查询效果 表连接的原理 表连接采用的是笛卡尔乘积,称之为横向连接. 笛卡尔乘积 表连接的基本原理就是采用笛卡尔乘积.笛卡尔乘积是指将两张表的所有数据相连,最后连接的结果数为两张表数量的乘积. 从上面图示可以看出表联接是将两张表的数据相乘而得到的结果,第一张表的每条记录都会和第二张表的所有记录相连.在数据库中将多表相连需要使用JOIN关键字.标准结构 笛卡尔乘积出来的结果数量

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

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