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

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

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

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

left join(左关联).right join(右关联).inner join(自关联)的区别 用一张图说明三者的区别: 总结: left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中关联字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中关联字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中关联字段相等的行 举例如下: -------------------------------------------- 表A记录如下: aID   aA

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

我创建了INNER JOIN 9桌,反正需要很长的(超过五分钟).所以,我的民歌改变INNER JOIN来LEFT JOIN LEFT JOIN的性能较好,在首次尽管我所知道的.之后我变了,查询的速度显著提高. 我想知道为什么LEFT JOIN的速度比INNER JOIN? 我的样子如下:SELECT * FROM A INNER JOIN B ON ... INNER JOIN C ON ... INNER JOIN D因此没有 更新: 这是我的简单架构的. FROM sidisaleshdr

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

left join 是做左外关联,主表内容都会显示:符合关联条件的附表内容才会显示出来. inner join 是内关联,没有主表附表的概念:两个表中,同时符合关联条件的数据才会显示出来. left join 是 left outer join 的简写形式. join 是 inner join 的简写形式. 优化: 大家都知道,sql尽量使用数据量小的表做主表,这样效率高,但是有时候因为逻辑要求,要使用数据量大的表做主表,此时使用left join 就会比较慢,即使关联条件有索引.在这种情况下就

jdk1.7推出的Fork/Join提高业务代码处理性能 jdk1.7之后推出了Fork/Join框架,其原理个人理解为:递归多线程并发处理业务代码,以下为我模拟我们公司业务代码做的一个案例,性能可提升75%: **下边这个类是模拟现有业务代码写的** package NoForkJoin; import forkJoinTest.Row; import forkJoinTest.Student; import java.util.ArrayList; import java.util.List

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

标签: hibernate hql inner join left right 杂谈 分类: SQL 原文地址:http://m33707.iteye.com/blog/829725 Select From [Outer] Join On LEFT JOIN返回"left_table"中所有的行尽管在" right_table"中没有相匹配的数据. RIGHT JOIN返回"right_table"中所有的行尽管在"left_table

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

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

转自:http://blog.csdn.net/jz20110918/article/details/41806611 假设我们有两张表.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,如下所示:让我们看看不同JOIN的不同 A表 id name 1 Pirate 2 Monkey 3 Ninja 4 Spaghetti B表 id name 1 Rutabaga 2 Pirate 3 Darth Vade 4 Ninja 1.INNER

SQL的Join语法有很多,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,看到一篇图解文章,非常清楚简洁的说明了使用JOIN操作后的结果集是什么格式. 假设我们有两张表.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,如下所示: A表 id name 1 P

1.表结构 表A                                     表B 2.Left Join 示例:2.1 Select * From A left join B on A.aid = B.bid; left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的. 换句话说,左表A的记录将会全部表示出来,而右表B只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aid = B.bid),B表记录不足的地方均为NULL. A表所有记录

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章,通过文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来. 假设我们有两张表.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,如下所示:让我们看看不同JOIN的不同 A表 id nam