一.join与left join的全称 JOIN是INNER JOIN的简写,LEFT JOIN是LEFT OUTER JOIN的简写. 二.join与left join的应用场景 JOIN一般用于A表和B表都存在的记录进行关联. LEFT JOIN一般用于A表有而B表没有的记录进行关联,然后用where过滤掉B表中有NULL的记录行. 三.join与left join的联系图

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin

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

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join

1. Project data with SELECT The most common use case for Hive is to query data in Hadoop. To achieve this, we need to write and execute a SELECT statement. The typical work done by the SELECT statement is to project the whole row (with SELECT * ) or

hive 的 join 类型有好几种,其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了,其中 join on.left semi join 算是里边具有代表性,且使用频率较高的 join 方式. 1.联系 他们都是 hive join 方式的一种,join on 属于 common join(shuffle join/reduce join),而 left semi join 则属于 map join(broadcast join)的一种变体,从名字可以看出他们的实现原理有差异. 2.区别 (1)Se

left semi join VS left join思考: 建表 CREATE TABLE `kv1`( `k1` string, `v1` string) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'field.delim'='\t', 'line.delim'='\n', 'serialization.format'='\t') STORED AS

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

1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例...... 1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例如: select id,sum(num) from (select * from ta union all select * f

在SQL语言中,存在着各种Join,有Left Join, Right Join, Inner Join, and Natural Join等,对于初学者来说肯定一头雾水,都是神马跟神马啊,它们之间到底有着怎样的区别和联系呢,我们先用一张图片来说明:

inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 INNER JOIN 语法: INNER JOIN 连接两个数据表的用法: SELECT * FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 INNER JOIN 连接三个数据表的用法: SELECT * FROM (表1 INNER J

sql之left join.right join.inner join的区别 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 举例如下: --------------------------------------------表A记录如下:aID aNum1 a200501112 a200501123 a200501

对于SQL中inner join.outer join和cross join的区别简介:现有两张表,Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的: 1.INNER JOIN 产生的结果是AB的交集 SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name          2.LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集,而B表中匹配的则有值,没有匹配的

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. 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. 请看 "Persons" 表: Id_P LastName FirstName

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

注:该MySql系列博客仅为个人学习笔记. 同样的,使用goods表来练习子查询,表结构如下: 所有数据(cat_id与category.cat_id关联): 类别表: mingoods(连接查询时作测试) 一.子查询 1.where型子查询:把内层查询的结果作为外层查询的比较条件 1.1 查询id最大的一件商品(使用排序+分页实现) :mysql> SELECT goods_id,goods_name,shop_price FROM goods ORDER BY goods_id DESC L

在大数据处理场景中,多表Join是非常常见的一类运算.为了便于求解,通常会将多表join问题转为多个两表连接问题.两表Join的实现算法非常多,一般我们会根据两表的数据特点选取不同的join算法,其中,最常用的两个算法是map-side join和reduce-side join.本文将介绍如何在apache spark中实现这两种算法.(1)Map-side JoinMap-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中.该算法可以将j

主题: SQL的inner join.left join.right join.full outer join.union.union all的学习. Table A和Table B表如下所示: 表A id name 1000 猫 1001 狗 1002 苹果 1003 香蕉 表B id name 1004 猫 1005 狗 1006 栗子 1007 西瓜 1. inner join(产生TableA和TableB的交集) SELECT * FROM TableA INNER JOIN Tabl

首先看看Left Join 与Right Join 与 Inner Join 与 Full Join对表进行操作后得到的结果. 在数据库中新建两张表,并插入要测试的数据. 新建表: GO /****** 对象:  Table [dbo].[EMP]   ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[EMP]( [ENAME] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_

转载请注明出处!! 之前数据表连接操作多使用逗号或者join,对几种连接的概念一直浑浑噩噩,最近研究了一波,把这些连接的区别搞明白了.   连接:A xjoin B(主表 操作 关联表)  select过程:from->where->group by->having->order by->limit 在不使用on语法时,join.inner join.逗号.cross join结果相同,都是取2个表的笛卡尔积.逗号与其他操作符优先级不同,所以有可能产生语法错误,尽量减少用逗号