表A---------------------------------关联第一张表B-----------------------关联第二张表c select * fomr 表名A left join 表B  on  表A字段=表B的id left join 表c on 表A字段=表c的id

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

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

myBatis 基础测试 表关联关系配置 集合 测试 测试myelipse项目源码 sql 下载 http://download.csdn.net/detail/liangrui1988/5993881 在上一篇做了简单 增删改查 的测试,基本代码+api 下载 可以看上一遍博文 myBatis 基础测试 增 删 改 查 用过hibrenate 之后,感觉很好理解 动行效果: sql : CREATE TABLE `student` ( `grade_id` int(11) DEFAULT NU

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 “

--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

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,'''',''),',',''

格式 select f1.a, f2.b form f1 left jion f2 on .... 注意:左边的查询部分只能有select和from,不能出现where order by等.若有必须在外嵌套一层 select On 后面的条件只影响入选的f2.b字段有没有值,不影响总行数 (2016.9.9 上面说法错误!可以写where和order,写在on语句之后就行) 2017.10.25 两张表都带where条件的left join 写法 写法1: 左表的where条件写在on语句后,右

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

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"

除了常用的两个表连接之外,SQL(MySQL) JOIN 语法还支持多表连接.多表连接基本语法如下: 1 ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON condition INNER|LEFT|RIGHTJOIN table3 ON condition ... JOIN 多表连接实现了从多个表中获取相关数据,下面是三个原始数据表: article 文章表: aid title content uid tid 1 文章1 文章1正文内容… 1 1

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

[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

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)

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