oracle使用LEFT JOIN关联产生的问题在查询结果中使用CASE WHEN 无法判断 查询方式一: SELECT CASE WHEN (SELECT CAST(SUM(CASE ) THEN NVL(PRIME_CURRENCY_VALUE, ) ELSE NVL(ALLOCABLE_PRIME_CURRENCY_VALUE, ) ,)) AS ALLOCABLE_PRIME_CURRENCY_VALUE FROM RP_LEDGER_ITEM R WHERE R.SOURCE_ID =

表t_a id name 1 a1 2 a2 表t_b a1_id name num 2 b2 1 3 b3 100 left join 后加查询条件 select a.* from t_a a left join t_b b on a.id=b.a1_id and b.num>10 where 1=1 结果:2条数据 where后面加查询条件 select a.* from t_a a left join t_b b on a.id=b.a1_id where b.num>10 结果1条数据

背景 有两张表,都是主键递增,类似于主表和明细表: statistics_apply:统计申请表,主键applyId,7万多条记录 statistics_apply_progress:统计申请进度表(申请统计的状态变更记录表),主键progressId,字段applyId保存的是上表的主键,30多万条记录 现在我们需要通过多个applyId查询对应的最新的progress记录. 当前数据库版本:5.6.16-log 原SQL SELECT p2.APPLY_ID, p2.TASK_MESSAGE

SELECT * FROM A; SELECT * FROM B; 以上是两张表的机构 SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id=b.a_id ; ; ; 两个语句查询出来的结果是有差异的 sql查询的关键字顺序为  from -> where -> group by-> having ->order by left join 是在from范围的所以先on条件筛选,然后再做left join 而where是在left join的结果之后再次筛选 语句一

前天写SQL时本想通过 A left B join on and 后面的条件来使查出的两条记录变成一条,奈何发现还是有两条. 后来发现 join on and 不会过滤结果记录条数,只会根据and后的条件是否显示 B表的记录,A表的记录一定会显示. 不管and 后面的是A.id=1还是B.id=1,都显示出A表中所有的记录,并关联显示B中对应A表中id为1的记录或者B表中id为1的记录. 运行sql : select * from student s left join class c on s

前天写SQL时本想通过 A left B join on and 后面的条件来使查出的两条记录变成一条,奈何发现还是有两条. 后来发现 join on and 不会过滤结果记录条数,只会根据and后的条件是否显示 B表的记录,A表的记录一定会显示. 不管and 后面的是A.id=1还是B.id=1,都显示出A表中所有的记录,并关联显示B中对应A表中id为1的记录或者B表中id为1的记录. 运行sql : select * from student s left join class c on s

今天在工作的时候碰到了一个问题,A表B表left join后在on后面关于A表的条件过滤语句没起到我想要的过滤作用,还是对左连接等理解的不够呀. SELECT * FROM student; SELECT * FROM class;以下是两张表的查询结果:          student表 class表 先来看一下student表和class表根据cla_id左连接返回的结果 SELECT * FROM student stu LEFT JOIN class cla ON stu.cla_id

概要:锁是线程,锁对象执行完毕后,会调用自身对象上的notify(); Join 方法:本质上还是根据wait方法实现的.分析join源码发现join方法本身是使用了synchronized修饰符的.是加在方法上面的,意味着. 获取了当前对象的锁,然后继续发现里面的代码调用了wait.意味着我们先锁,再释放,等待唤醒,什么情况下被唤醒呢: 仔细查看join的源码,发现调用了wait(0),让程序等待,那么什么时间锁被释放呢?.因为是以线程对象作为锁的: After run() finishes,

引用地址:https://blog.csdn.net/qq_30349961/article/details/82662550 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?

1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致,join结果的rdd分区数量也一样,这个时候join api是窄依赖 除此之外的,rdd 的join api是宽依赖 2.Join的理解 3.举例 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2

1.数据集 A表数据: 1 a 2 b 3 c B表数据: 1 aa1 1 aa2 2 bb1 2 bb2 2 bb3 4 dd1 2.join的分类 inner join left outer join right outer join full outer join left semi join 3.集中join的结果 A inner join B: 1 a 1 aa1 1 a 1 aa2 2 b 2 bb1 2 b 2 bb2 2 b 2 bb3 A left outer join B:

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

大表x小表 这里可以利用mapjoin,SparkSQL中也有mapjoin或者使用广播变量能达到同样效果,此处描述HQL // 开启mapjoin并设定map表大小 set hive.auto.convert.join.noconditionaltask = true; set hive.auto.convert.; // 大表 join 小表 select * from big_table join small_table on big_table.id=small_table.id原理:将

前言 本节我们来分析LEFT JOIN和NOT EXISTS,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. LEFT JOIN...IS NULL和NOT EXISTS分析 之前我们已经分析过IN查询在处理空值时是基于三值逻辑,只要子查询中存在空值此时则没有任何数据返回,而LEFT JOIN和NOT EXISTS无论子查询中有无空值上处理都是一样的,当然比较重要的是利用LEFT JOIN...IS NULL来检查NULL.基于二者返回的结果集是一样的,下面我们

Access是支持三表或三表以上的join查询的,但是要加括号,如果不加的话,会报错,括号的作用是决定join的顺序.例如: SELECT *FROM (aa LEFT JOIN bb ON aa.a = bb.a ) LEFT JOIN cc ON cc.a = bb.a; 在SQL SERVER中,不加括号也可以,这是因为access使用的是JET-SQL,而SQL SERVER使用的是T-SQL,二者虽然都属于微软SQL语言分支,但是二者在语句上会有些区别. 还有一个问题需要注意是:在ac

背景:(血的教训) 非常感谢能够有幸的去活力世纪面试,面试官非常的祥和,虽然最后没能够去成,但是非常的感谢,是他让我明白了自己还有很多需要去学习,每一次的面试不是为了去证明自己有多强,能拿多少的工资,而是去检验自己哪些方面还有不足,需要去努力,加油,为了更好的自己......之前在公司的代码中看到了关于一些left join的东西,但是没有太关注这些,刚好面试的时候问到了这些,现在刚好有时间,顺便的学习一遍,加强自己....... 关于sql语句中的连接(join)关键字,是较为常用而又不太容易

关于sql语句中的连接(join)关键字,是较为常用而又不太容易理解的关键字,下面这个例子给出了一个简单的解释 --建表table1,table2:create table table1(id int,name varchar(10))create table table2(id int,score int)insert into table1 select 1,'lee'insert into table1 select 2,'zhang'insert into table1 select 4

学习自 http://blog.csdn.net/xqy1522/article/details/6699740 1. Map Join 的使用场景: 关联操作中有一张表非常小 不等值的链接操作 2. 语法: 使用 hint 的方式指定join时使用mapjoin. select /*+ mapjoin(c)*/ -- hint c.tag,b.yemaozi_pre from (select row_number() over(partition by 1 order by yemaozi_p

sql的join分为三种,内连接.外连接.交叉连接. 以下先建2张表,插入一些数据,后续理解起来更方便一些. create table emp(empno int, name char(20),depart int);create table depart(dpno int,dpname char(20));insert into emp values (1,'bell',1);insert into emp values (2,'smith',2);insert into emp values

线程T1,T2,T3分别启动,如何让其执行顺序变为T3>T2>T1: 线程1: package test6; public class Thread1 extends Thread{ private Thread thread2; public Thread1(Thread thread2){ this.thread2=thread2; } @Override public void run(){ try { thread2.join(); System.out.println("线

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,PARTSUPP ; 可以把这个sql理解