left join 左连接即以左表为基准,显示坐标所有的行,右表与左表关联的数据会显示,不关联的则不显示.关键字为left join on. **基本用法如下: select table a left join table b on a.id = b.ta_id** 注意:1⃣️其中on后面关联的字段应该是同一字段(两表关联的外键) 2⃣️由于以左表为基准,左表一条记录如果对应右表多条记录,那查出的数据中右表的数据也只显示一条,如果要都显示,可以用group_contact()将字段用逗号隔开显

--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

在学MySQL的连接时,为了便于记忆,就将左连接 记做 最后结果的总记录数 和 进行左连接的左表的记录数相同,简单的说就是下面这个公式 count(table A left join table B) == count(table A)  毫无疑问,很多时候是这样的,但是,这个结论是错误的,因为一旦table B中有重复的数据时,最后的结果就可能比count(A)的数量多 举个例子:这里有两个表,结构如下 mysql> desc dep; +--------+---------+------+-

从数据表中随机抽取n条数据有哪几种方法(join实现可以先查数据然后再拼接) 一.总结 一句话总结:最好的是这个:"SELECT * FROM table WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM table)-(SELECT MIN(id) FROM table)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM table)  LIMIT n"; 1.thinkphp里面没有封装mysql中的Rand()方法,如何在thinkphp实

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_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

摘录文章 SQL 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.注意,join后的数据记录数不一定就是左或右表的简单连接,图表只代表集合关系,在数量上并不准确,如这个条件后结果,数量大于左表总数. 图解SQL Join 我认为 Ligaya Turmelle 关于 SQL Join 的文章是一篇非常棒的新手入门指南.由于 SQL Join 似乎被默认为基础,同时利用文氏图表来解释它,乍一看似乎是很自然的选择.然而,就像她的文章下面评论里说的,我也发现在实际测试中,文氏图并没

join on :   多表关联 内连接 :与其他表连接 from 表1 t join 表2 s on t.字段1 =s.字段2 join 表3 n on n.字段3=t.字段1 或 from 表1 a ,表2 b,表3c where a.字段=b.字段 自连接: 与自身连接 from 表1 t join 表1 s on t.字段1 =s.字段1 s.字段1=t.字段1 外连接:左/右连接 left join on 左连接 保证左边表的数据全部显示 right join on 右连接 保证右边表

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

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

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 “

通常我们需要连接多个表查询数据,以获取想要的结果. 一.连接可以分为三类: (1) 内连接:join,inner join (2) 外连接:left join,left outer join,right join,right outer join,union,union all (3) 交叉连接:cross join 二.准备需要演示的表: CREATE TABLE `a` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

随机获得Mysql数据表的一条或多条记录有很多方法,下面我就以users(userId,userName,password......)表(有一百多万条记录)为例,对比讲解下几个方法效率问题: select * from users order by rand() LIMIT 1 执行该sql语句,老半天没有反应,最后被迫手动停止执行,怎个伤人了得啊!后来我查了一下MYSQL手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在 ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被

[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

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

select * from zyz_mgr_wlcyiduifu a left join WLCInformation b ona.wlcId=b.WLCInvestorApplyID where b.WLCInvestorApplyID is null //如果左表数据带 单引号 及逗号 select * from zyz_mgr_wlcyiduifu a left join WLCInformation b on replace(replace(a.wlcId,'''',''),',',''

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

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多