掌握了这些,就比较高级啦 Using the Same Table Twice 如下面查询中的branch字段 SELECT a.account_id, e.emp_id, b_a.name open_branch, b_e.name emp_branch FROM account AS a INNER JOIN branch AS b_a ON a.open_branch_id = b_a.branch_id INNER JOIN employee AS e ON a.open_emp_id

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

http://www.cnblogs.com/guixiaoming/p/6516261.html left join 连表时,on后多条件无效问题 最近开发素材库项目,各种关系复杂的表,一度6张表的综合关系,这里面 遇到一个 连表时的 多条件‘无效’问题,! 如下: 有如下问题 ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “

附上:重置mysql账号密码方法 ubuntu系统下mysql重置密码和修改密码操作 - skh2015java的博客 - CSDN博客(改完重启,登录mysql要root/sudo权限) Centos7重置Mysql 8.0.1 root 密码 - 网络蚂蚁 - 博客园php7访问mysql8.0的配置 学习MySQL,我个人觉得最好的方法就是获得一个稍微大的数据库数据并通过这个数据库来学习基本操作和优化.所以我把平时学校发下来的个人信息xls/xlsx文件拿来用了. 在这里推荐一个学习的好地

有网友在SKYPE问及,如标题,SQL中 将同一个表中的A列更新到B列,B列更新到A列. 其实这个不是问题,直接写更新语句即可,可以参考下面动画演示: SQL source code: CREATE TABLE [dbo].[tbl] ( [id] INT, ), ) ) ,') SELECT [id],[a],[b] FROM [dbo].[tbl] SELECT [id],[a],[b] FROM [dbo].[tbl] 明白为什么可以这样,应该先明白SQL的更新时,会先把更新所有行的每一列

使用一个简单的例子,说明他们之间的区别 使用的表:[Sales.Orders]订单表和[Sales.Customers]客户表,和上一篇博客的表相同 业务要求:查询出 : 所有的用户 在 2012-10-10 16:44:51.000订单数量 通常筛选条件都会添加到连接外面 where 里面,例如: select c.custid,count(o.orderid) from [Sales.Customers] c left join [Sales.Orders] o on c.custid=o.

join多表连接和group by分组 上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,P

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

基本概念 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. 基本使用 请看 "Persons" 表: 请注意,"Id_P"

大家写站点的时候可能都会遇到这样的情况,就是写一个表单,这个表单是用来加入一篇文章的,我们屁颠屁颠的在后台接收数据,然后存入数据库.如今有个问题.当你要对该文章进行改动的时候,你是怎么处理的? 我的方法是在同一个表单中做文章,以下的样例是我用 Thinkphp框架写的代码,假设你不懂Thinkphp,没有关系,我仅仅是想说说我的解决方式. 前台假设是这种. <form method="POST" action="{:U('article/add')} > <

现有数据库开发过程中对事务的控制.事务锁.行锁.表锁的发现缺乏必要的方法和手段,通过以下手段可以丰富我们处理开发过程中处理锁问题的方法.For Update和For Update of使用户能够锁定指定表或表的数据行这个功能在实际应用中具有很重要的意义,特别对于多用户多线程处理中如要先获取数据通过判断在去更新数据(这中间不允许数据发生变化)的时候这个SQL功能是唯一最佳的选择. 此外,为了解决因为For Update而引起的死锁问题,Oracle提供了select...[for update [

对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

#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))

--用OUTER APPLY select b.* FROM a表 a OUTER APPLY () * from b表 WHERE [Name] = a.[AName] ORDER BY BNo desc) b 总结: . 理解 CROSS APPLY 与 OUTER APPLY(个人理解) ) CROSS APPLY 的意思是“交叉应用”,在查询时首先查询左表,然后右表的每一条记录跟左表的当前记录进行匹配.匹配成功则将左表与右表的记录合并为一条记录输出:匹配失败则抛弃左表与右表的记录.(与

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

​ mybatis逆向工程,实现join多表查询,避免多表相同字段名的陷阱 ​ 前言:使用 mybatis generator 生成表格对应的pojo.dao.mapper,以及对应的example的pojo.dao.mapper,自带对单表的增删改查方法,这里实现一下对多表的join查询. ​ 网上join多表查询的博客不少,但避免多表相同字段名的方法没看到比较简单好用的 ​ 最后在https://blog.csdn.net/xzm_rainbow/article/details/153369

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

join连表删除的效率与检测存在之后删除的效率比,后者的效率低了很多