这些子查询在oracle和mysql等数据库中都能执行,但是在hive中却不支持,但是我们可以把这些查询语句改为join操作: -- 1.子查询 select * from A a where a.update_time = (select min(b.update_time) from A b) -- 2.in操作 select * from A a where a.dept = 'IT' and a.num ') 改为join操作如下: select t2.* from (select mi

当两个表需要join时,如果一个是大表,一个是小表,正常的map-reduce流程需要shuffle,这会导致大表数据在节点间网络传输,常见的优化方式是将小表读到内存中并广播到大表处理,避免shuffle+reduce: 在hive中叫mapjoin(map-side join),配置为 hive.auto.convert.join 在spark中叫BroadcastHashJoin (broadcast hash join) Spark SQL uses broadcast join (aka

子查询进行SELECT语句嵌套查询,可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作.子查询虽然很灵活,但是执行效率并不高. select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id) from goods); 执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,这里多了一个创建和销毁临时表的过程. 可以使用连接查询(JOIN)代替子查询,连接查

前言: 1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据. 2.子查询就更别用了,效率太差,执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,这里多了一个创建和销毁临时表的过程. 3.如果是JOIN的话,它是走嵌套查询的.小表驱动大表,且通过索引字段进行关联.如果表记录比较少的话,还是OK的.大的话业务逻辑中可

MySQL 表子查询 表子查询是指子查询返回的结果集是 N 行 N 列的一个表数据. MySQL 表子查询实例 下面是用于例子的两张原始数据表: article 表: aid title content uid 1 文章1 文章1正文内容... 1 2 文章2 文章2正文内容... 1 3 文章3 文章3正文内容... 2 4 文章4 文章4正文内容... 3 blog 表: bid title content uid 1 日志1 日志1正文内容... 1 2 文章2 文章2正文内容... 1

1.连表子查询获取值 select bas.name,bas.id_card_num,bas.mobil_no,gender,bas.birthday,bas.height,bas.weight,province.value as province,city.value as city,area.value as area,profession.value as profession from xy_user_baseinf bas LEFT JOIN (select usr_no,`value

SQL表连接查询(inner join.full join.left join.right join) 前提条件:假设有两个表,一个是学生表,一个是学生成绩表. 表的数据有: 一.内连接-inner jion : 最常见的连接查询可能是这样,查出学生的名字和成绩: select s.name,m.mark from student s,mark m where s.id=m.studentid 上面就是我们最常见的inner join,即内连接,把符合student.id=mark.studen

#下面两种是基于QuerySet查询 也就是说SQL中用的jion连表的方式查询books = models.UserInfo.objects.all() print(type(books)) ---> <class 'django.db.models.query.QuerySet'> 查询出来是一个对象QuerySey 取值 print(books.values()) books = models.UserInfo.objects.filter()print(type(books))

子查询 描述:查询订单数超过5的顾客信息 查询句法: var 子查询 =from cin ctx.Customers                    where                        (from oin ctx.Ordersgroup oby o.CustomerIDinto owhere o.Count() > 5select o.Key).Contains(c.CustomerID)                    select c; in 操作 描述:查

//学生表CREATE TABLE student( ID INT PRIMARY KEY, s_name ) NOT NULL, class_id INT NOT NULL); , "qf", ), (, "lap", ), (, "qfa", ) //班级表 CREATE TABLE class( classID INT PRIMARY KEY , className ) NOT NULL ); , "liaoshihua"

有时用别的方式而不是子查询可以获得更高的性能 : For example: SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT id FROM t2); 改写: SELECT DISTINCT t1.* FROM t1, t2 WHERE t1.id=t2.id; 查询: SELECT * FROM t1 WHERE id NOT IN (SELECT id FROM t2); SELECT * FROM t1 WHERE NOT EXISTS (SELECT id FRO

子查询: 子查询是将一个查询语句嵌套在另外一个查询语句中,内层查询语句的查询结果,可以作为外来层查询语句提供查询条件. 因此在特定条件下,一个查询语句的条件,需要另外一个查询语句来获取. 前期准备表: ), d_id ), name ), age ), sex ), homeadd ) ); ,,,'nan','beijing'); ,,,'nv','hunan'); ,,,'nan','jiangsu'); ,,,'nan','yingguo'); select * from employee

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order      (id  order_name   customer_id   book_id) 图书表           (id  book_name    author_id) 作者表           (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Customer  class Custom

表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order          (id  order_name       customer_id   book_id) 图书表                    (id  book_name       author_id) 作者表                    (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Custom

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order          (id  order_name       customer_id   book_id) 图书表                    (id  book_name       author_id) 作者表                    (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order          (id  order_name       customer_id   book_id) 图书表                    (id  book_name       author_id) 作者表                    (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写

下面列出了您可以使用的 JOIN 类型,以及它们之间的差异. JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行(join=inner join) LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行 RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行 FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行 cross join:笛卡尔积,N*M 前提条件:假设有两个表,一个是学生表,一个是学生成绩表. 表的数据有: 一.内连接-inner jion : 最常见的连接查询可能

hive (UserMovieRating)> create table if not exists Users(                      > UserID int comment 'user id',                      > Gender string comment 'user sex',                      > Age int comment '1:Under 18,18:18-24,25:25-34,35:35-

一.最常见的连接查询 select  s.name,m.mark from student s,mark m  where s.id=m.studentid. 二.内连接-inner join select  s.name,m.mark from student s inner join mark m  on s.id=m.studentid. 上面两种都是把student.id=mark.studentid条件的元素选出来 三.左连接-left join 左连接就是把左边的元素全部选出来 se

JOIN的含义就如英文单词“join”一样,连接两张表,大致分为内连接,外连接,右连接,左连接,自然连接.这里描述先甩出一张用烂了的图,然后插入测试数据. 首先先列举本篇用到的分类(内连接,外连接,交叉连接)和连接方法(如下): A)内连接:join,inner join B)外连接:left join,left outer join,right join,right outer join,union C)交叉连接:cross join 案例表: t_users: t_department: 第