select a.*,b.* from table1 a left join table2 b on b.X=a.X where XXX 如上:一旦使用了left join,没有where条件时,左表table1会显示全部内容  使用了where,只有满足where条件的记录才会显示(左表显示部分或者全部不显示) so.... left join的困惑:一旦加上where条件,则显示的结果等于inner join  原因分析: 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,

eft join的困惑:一旦加上where条件,则显示的结果等于inner join将where 换成 and 用where 是先连接然后再筛选   用and 是先筛选再连接 数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户.      在使用left jion时,on和where条件的区别如下:1. on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录.2.where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条

假如现在我们的SQL Server数据库中有三个表:[T_A].[T_B]和[T_C],它们的建表语句如下: --建表语句[T_A] CREATE TABLE [dbo].[T_A]( [ID_A] [INT] NOT NULL, CONSTRAINT [PK_T_A] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ID_A] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALL

pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 一.回顾numpy.concatenate 生成1个6*3的矩阵,一个2*3的矩阵,对其分别进行两个维度上的级联 nd1 = np.random.randint(0,150,size = (6,3)) nd2 = np.random.randint(0,150,size = (2,3)) np.concatenate((nd1,nd2)) np.concatenate([nd1

join ()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.join(),那么,主线程A会在调用的地方等待,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行,那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法 join 等待所有子进程执行完毕之后,主进程在向下执行 (1) 1个子进程通过join加阻塞,进行同步控制,放在主程序之前 (2)多个子进程通过join加阻塞,把进程加入列表,进行同步控制 #守护,无join #------------------主线程运行正常结束,子线程强制结

1.多线程的创建 import threading t = t.theading.Thread(target, args--) t.SetDeamon(True)//设置为守护进程 t.start(),启动线程 t.join(),阻塞当前线程,即使得在当前线程结束时,不会退出.会等到子线程结束之后才退出. 如果不加join语句,主线程不会等到子线程结束才结束,但却不会立即杀死该线程. 但是如果添加了SetDaemon(True),如果不加join,则会在主线程结束后马上杀死子线程. 如果join

#######################总结######### 主要理解 锁      生产者消费者模型 解耦用的   队列 共享资源的时候 是不安全的 所以用到后面的锁 守护进程:p.daemon = True  #将该进程设置为守护进程,必须写在start之前,意思如果我的主进程代码运行结束了,你这个子进程不管运行到什么地方,都直接结束 ######### 进程其他方法import time import os from multiprocessing import Process d

上一篇说到了EPL如何访问关系型数据库这种数据源,实际上别的数据源,比如:webservice.分布式缓存.非关系型数据库等等,Esper提供了统一的数据访问接口.然后今天会讲解如何创建另外一种事件类型——Schema. 1.Joining Method Invocation Results和执行sql的语法类似,调用方法的一种触发方式也是通过join别的事件的属性来达到效果,且调用方法的句子为from子句.语法如下: method:class_name.method_name(paramete

首先明白几个概念: 同步:做完一件事情,再做另外一件事情 异步:做一件事情的时候,可以再做另外一件事情 阻塞:recv  sleep accept input recvfrom 非阻塞:没有遇见上面这些阻塞的情况就是非阻塞 阻塞与非阻塞这两个概念与程序等待消息通知(无所谓同步或者异步)时的状态有关, 也就是说阻塞与非阻塞主要是程序(线程)等待消息通知时的状态角度来说的 并行:是指两者同时执行,比如多个cpu的情况,微观角度,也就是在一个精确的时间片刻,有不同的程序在执行 并发:是指资源有限的情况

一.守护进程 主进程创建守护进程 守护进程其实就是'子进程' 一.守护进程内无法在开启子进程,否则会报错二.进程之间代码是相互独立的,主进程代码运行完毕,守护进程也会随机结束 守护进程简单实例: from multiprocessing import Process import time def task(name): #此时的task为守护进程 print('%s is running' % name) #该行并不会被打印,因为主进程结束,守护进程会随之结束 time.sleep(3) if

前言 对于某些问题,如果能够并行的执行程序中的多个部分,则回变得非常方便甚至必要,这些部分要么看起来是并发执行,要么是在多处理环境下同时执行.并行编辑可以使程序执行速度得到极大提高,或者为设计某些类型的程序提供更易用的模型.当并行执行的任务彼此开始产生互相干涉时,实际的并发问题就发生了. 一.并发的多面性 并发解决的问题答题上可以分为“速度”和“设计可管理新”两种. 1.更快的执行 想要更快的执行,需要多处理器,并发是用于多处理器编程的基本工具.这是使用强有力的多处理器Web服务器的常见情况,在

题记:从知乎上看到的一篇文章,刚好最近工作中发现遇到的题目与这个几乎一样,可能就是从这里来的吧.^_^ 里面的答案没有细看,SQL求解重在思路,很多时候同一种结果可能有多种写法,比如题中的各科成绩取前三名,我是在看到这篇文章想到的另一种写法,不过题中的写法也可以做为参考学习.以此记录. 以下转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/72223558 这篇文写了挺久了,有一位细心的小伙伴滑稽发现了一个错误,很感谢有人认真的在看,我重新修改了一下! 很久之前我写过一篇学习sql

1.concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit axis: 需要合并链接的轴,0是行,1是列

date: 2019-09-06 15:10:00 updated: 2019-09-24 08:30:00 Java编程思想 笔记 1. 四类访问权限修饰词 \ 类内部 本包 子类 其他包 public √ √ √ √ protected √ √ √ default(friendly) √ √ private √ protected:处理的是继承的概念.子类 extends 父类,如果父类希望某个特定成员,把对它的访问权限赋予派生类而不是所有类,即可以使用 protected. 2. 8个基本

转自:http://blog.csdn.net/stevenkwong/article/details/52528616 1 concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False) 参数说明 o

day29并发编程 1.进程锁 一.使用锁维护执行顺序 代码: from multiprocessing import Process,Lock import os import time def task(i,lock): # 开始上锁 lock.acquire() print('第%s个:进程id号:%s进来了'%(i,os.getpid())) time.sleep(3) print('第%s个:进程ID号:%s走了'%(i,os.getpid())) # 释放锁 lock.release

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

功能需求 首先要理解原始需求是什么,为什么要跨库join.举个简单的例子,在日志数据库log_db有一份充值记录表pay_log,里面的用户信息只有一个userid:而用户的详细信息放在主库main_db,里面有用户的详细信息表user_info,如用户名.登录时间.注册时间.会员等级 等等.如果只是按用户名查找充值记录,那可以很简单地分两次查询即可.但是更复杂的需求,比如按注册时间排序,按会员等级统计等等,稍微复杂一点的功能,分次查询就相当难以做到了.如果在同一个库里,我们可以很方便的使用jo

在EF中,当在dbset使用join关联多表查询时,连接查询的表如果没有建立相应的外键关系时,EF生成的SQL语句是inner join(内联),对于inner join,有所了解的同学都知道,很多时候这并不是我们的本意,实例如下: var list = from o in context.CTMS_OD_ORDERS join d in context.CTMS_SUP_DOCTOR on o.OWNERDOCID equals d.USERID join e in context.CTMS_

在启动一个线程之后调用该线程的join()方法,会使该线程先执行,该线程执行完成后,再执行调用该线程的线程. 例如如下的任务: public class LiftOff extends Thread { public LiftOff(){ taskCount++;// 计数自增 } private int countDown = 3; // 倒计时数字 private static int taskCount = 0; private int id = taskCount; @Override