可以在查询时给字段赋别名,但是需要注意以下:*的位置要在最前面,放在其他地方都会出错.这种写法同名覆盖的字段还在,然后在*的后面加上别名字段,已经可以满足所有需求了 SELECT *,r.id as rid,u.id as uid FROM remarks_tblogs as r left join user_tblogs as u on r.userId=u.id ORDER BY r.id desc P.S.  一段thinkphp数据库查询代码,注意各种别名的使用 $remarks = M

一.错误展示 1.首先向大家展示多表关联查询的返回结果集 <resultMap id="specialdayAndWorktimeMap type="com.hierway.resm.domain.manage.timeSchedule.SpecialDayWorkTimeVO"> <id column="special_date_id" property="specialDateId"/> <result

错误示范: var projectSubmitInfos = (from project in db.T_PM_Project join member in db.T_PM_Member on project.ProjectID equals member.ProjectID join user in db.T_Sys_UserInfo on member.UserID equals user.UserID join task in taskSummary on new {member.User

from VS in m2db.Inf_VehicleSale join RS1 in m2db.His_RecSale on new { VS.vehicleCode, auctionCode=VS.AuctionCode } equals new { RS1.vehicleCode, RS1.auctionCode }

前几天做BI Tabular表格模型的时候,数据中心核对数据发现模型展现数据比实际数据要多,经过核查之后,发现原来我是一个不经意,在做数据选取的时候,inner join的字段CITY_NAME_CN选取错误. 首先对比事实表和我数据源选取的数据量差异:正常(8080945条记录) SELECT count(YYYYMMDD) 我的数据源sql:选取(8110909条记录) SELECT [GUID] ,[YYYYMMDD] ,[BRAND] ,[BRAND_GROUP] ,[MODEL] ,[

A表有id,name,time等字段, B表有id,type,uid,email,address等字段. A表中的id和B表中的uid对应. Db::table(A表)->alias('a') ->join('B表 b', 'a.id = b.uid') ->find(); 这样是把B表中的所有字段都给返回了,B表的字段会覆盖A中的同名字段, 比如最终返回的结果中id是B表中的id 这时要注意指定字段->field('a.*,b.email,b.adderss')

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4297274.html 不管是哪种DSO,表里的数据都会有Record Mode这一字段,NEW表与Active表里的该字段是由数据源上传上来的,而Chang Log则是由BW系统在激活时由抽取上

项目查询列表,需要新关联一张表,于是就让组下小伙更改了下sql语句,当再次进入列表查询时查询时间一下子就翻倍.那小伙找了半天没找原因. 于是我就打开代码查看,关联的一张表数据非常多,用的left join xxx表,再一看只用到新表的两个字段,于是修改如下 left join (select 字段A,字段B from xxx表) on.......  速度顿时提升 很多情况下都喜欢直接join 数据量小可能没有影响,数据一旦多就直接影响查询的效率

两表join在业务开发中是经常用到,了解了大数据join的原理,对于开发有很大的好处. 1.reduce side join reduce side join是一种简单的join的方法,具体思想如下: 顾名思义就在reduce进行join, 在map阶段,map同时读取两文件file1,file2,为了区分key/value需要对两文件进行打标签,比如:tag=0 表示file1 tag=1 表示file2, map阶段主要的任务就是对不同的数据打上不同的标签. 在reduce阶段,reduce

Join 的实现原理 在MySQL 中,只有一种Join 算法,也就是Nested Loop Join,没有其他很多数据库所提供的Hash Join,也没有Sort Merge Join.顾名思义,Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果还有第三个参与Join,则再通过前两个表的Join 结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复. 下面

连接方式 连接类型 个人总结 阐述(生成两个集合的约束笛卡儿积) INNER    JOIN 内连接 关联相同的(用于查找关联的信息) FROM C AS c INNER JOIN D AS d ON c.xx = d.xx 前面的查询表达式将 ON 条件为 true 的每一个左侧集合元素与其右侧集合的配对元素组合起来. 如果未指定 ON 条件,则 INNER JOIN 退化为 CROSS JOIN. LEFT     JOIN 左连接 左面全保留(可以用来查找左面多余的,右面为NULL) FR

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方

一. JOIN算法1.1. JOIN 语法 mysql> select * from t4; +---+------+ | a | b | +---+------+ | | 11 | | | 50 | +---+------+ rows in set (0.00 sec) mysql> select * from t5; +------+------+ | a | b | +------+------+ | +------+------+ row in set (0.00 sec) -- --

一简介:参考了几位师兄,尤其是M哥大神的博客,让我恍然大悟,赶紧记录下二 原理: mysql的三种算法 1 Simple Nested-Loop Join 将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据,然后循环从该结果集每次一条获取数据作为下一个表的过滤条件查询数据,然后合并结果.如果有多表join,则将前面的表的结果集作为循环数据,取到每行再到联接的下一个表中循环匹配,获取结果集返回给客户端. 注意点:单条记录一条一条进行 比如C 表有N条记录去匹配D表 M 条记录那么要执行 NXM次,如果多表j

ES6.0以后,索引的type只能有一个,使得父子结构变的不那么清晰,毕竟对于java开发者来说,index->db,type->table的结构比较容易理解. 按照官方的说明,之前一个索引有多个type,如果有一个相同的字段在不同的type中出现,在ES底层其实是按照一个field来做lucene索引的,这很具有迷惑性,容易造成误解.所以6.0以后,所有的字段都在索引的_doc[默认type]中集中定义.假设索引中会有parent和child两个类型的文档,那么可能parent引用了abcd

为了更好地理解覆盖索引,在正式介绍覆盖索引之前,首先稍微来谈一谈有关索引的一些基础知识. 数据页和索引页 在SQLServer中,数据存储的基本单位是页,一页的大小为8KB,分别由页首,数据行和行偏移量组成,如下图结构: 页首固定占用96个字节,用来存储相关的页面系统信息,例如所属的数据库表对象Id等.数据行是真实数据的存储区域,每一行的大小是不固定的.行偏移量是一个数组,数组的每个位置占2个字节,用来存储数据行距离开头的位置偏移量,主要是用来做快速定位,例如想要查找第N行,只要访问行偏移量数组

2.创建联合索引,从坐到右分别为:userid.openId.name   2. #### --------------  多表联合查询 update 2019/03/13  --------------- #### (8)在Join表的时候使用相同类型的例,并将其索引 如果你的应用程序有很多 JOIN 查询,你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的.这样,MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制. 而且,这些被用来Join的字段,应该是相同的类型的.例如:如果你要把 DEC

目录 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 2. JOIN的成本 3. JOIN算法 3.1. simple nested loop join 3.2. index nested loop join 3.3. block nested loop join 3.4. MariaDB中的Hash Join算法 3.5. batched key access join 二. MRR补充 一. SQL优化--JOIN算法 1.1. JOIN 写法对比 (root@localho

  1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方法是:nested loops join.merge join和hash join.这三种方法,没有哪一种是永远最好的,但是都有其最适合的上下文

Mysql特性 获取数据库名未知函数可爆数据库名 FUNCTION youcanneverfindme17.a does not exist 获取表名and linestring(pro_id)     //linestring()函数可爆表名Illegal non geometric '`youcanneverfindme17`.`product_2017ctf`.`pro_id`' value found during parsing 获取字段名using join 获取字段pro_id=1

前言 前面我们已经了解了MySQLQueryOptimizer的工作原理,学习了Query优化的基本原则和思路,理解了索引选择的技巧,这一节我们将围绕Query语句中使用非常频繁,且随时可能存在性能隐患的Join语句,继续我们的Query优化之旅. Join 的实现原理 在寻找Join语句的优化思路之前,我们首先要理解在MySQL中是如何来实现Join的,只要理解了实现原理之后,优化就比较简单了.下面我们先分析一下MySQL中Join的实现原理. 在MySQL中,只有一种Join算法,就是大名鼎