首先声明一下,sql会用略懂,不是专家,以下内容均为工作经验,聊以抒情. 今天帮忙验证同事发布的端口时,查看了一下相关sql内容,发现其使用的sql语句会导致笛卡尔积现象,为了帮其讲解进行了如下分析: student表: teacher表: course表: student_course表: 与发现问题类似的SQL1查询语句: SELECT d.st_name,d.class_id,d.st_id FROM course AS a, student_course AS b, teacher AS

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自: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?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

44 答疑(三) Join的写法 35节介绍了join执行顺序,加了straight_join,两个问题: --1 如果用left join,左边的表一定是驱动表吗 --2 如果两个表的join包含多个条件的等值匹配,是都要写到on里面呢,还是只把一个写到on,把其他的条件写到where部分? create table a(f1 int, f2 int, index(f1))engine=innodb; create table b(f1 int, f2 int)engine=innodb; ,

前言 网络上有大量的资料提及将 IN 改成 JOIN 或者 exist,然后修改完成之后确实变快了,可是为什么会变快呢?IN.EXIST.JOIN 在 MySQL 中的实现逻辑如何理解呢?本文也是比较粗浅的做一些介绍,知道了 MySQL 的大概执行逻辑,也方便理解.本文绝大多数内容来自:高性能MySQL第三版(O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M),还有一部分来自于网络,还有的来自于自己的理解,以下的内容有引用的都会做标准,如有雷同,纯属巧合

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netstandard,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 743+) 为何需要扩展属性 XCode不支持多表关联查询,单表查询利于优化以及分表分库,一切Join都可以借助扩展属性实现

在以逗号拼接而成的字符串,传入给IN字句的元素字符串中包涵了1400多个元素 两种做法分别为 AND e.ssPfCityId IN ( SELECT CAST(value AS INT) FROM STRING_SPLIT('110000,310000,120000,210100,210200,210400,210800,211200,350100,350500,350200,350800,350700,350900,441200,441300,440500,445100,450100,451

今天在分析系统中的分页sql时意外知道了使用join可以提高分页性能. 逻辑是join部分使用单一表,单一字段排序分页,然后join大表.

如果保证子查询没有重复 ,IN.EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替.比如: IN.EXISTS的相关子查询用INNER JOIN 代替--sql2000性能优化

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

一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录. RIGHT JOIN(右连接):与 LEF

引言 内外联结的区别是内联结将去除所有不符合条件的记录,而外联结则保留其中部分.外左联结与外右联结的区别在于如果用A左联结B则A中所有记录都会保留在结果中,此时B中只有符合联结条件的记录,而右联结相反,这样也就不会混淆了.   一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: 代码如下: FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 功能分类 INNER JOI

转自:http://www.cnblogs.com/BeginMan/p/3754322.html 一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

前言 本节我们来讲讲联接综合知识,我们在大多教程或理论书上都在讲用哪好,哪个性能不如哪个的性能,但是真正讲到问题的实质却不是太多,所以才有了本系列每一篇的篇幅不是太多,但是肯定是我用心去查找许多资料而写出,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初次探讨INNER JOIN和IN性能分析 接下来我们看第一篇联接综合知识讲解INNER JOIN和IN的比较分析,我们通过创建表来看INNER JOIN. 创建测试表1 CREATE TABLE Table1

我创建了INNER JOIN 9桌,反正需要很长的(超过五分钟).所以,我的民歌改变INNER JOIN来LEFT JOIN LEFT JOIN的性能较好,在首次尽管我所知道的.之后我变了,查询的速度显著提高. 我想知道为什么LEFT JOIN的速度比INNER JOIN? 我的样子如下:SELECT * FROM A INNER JOIN B ON ... INNER JOIN C ON ... INNER JOIN D因此没有 更新: 这是我的简单架构的. FROM sidisaleshdr

前几天在园子里面看到一篇讲StringBuilder性能的文章.文章里面给出了一个测试用例,比较StringBuilder.AppendJoin和String.Join的性能.根据该测试结果,"对于这个操作,这两种方法的速度很接近,但 StringBuilder.AppendJoin 使用的内存明显较少".据此,该文言之凿凿地指出,应该使用"StringBuilder.AppendJoin 而不是 String.Join". 事实果真如此吗? 搜索一下就知道,Str

Mysql Join语法解析与性能分析 一．Join语法概述 join 用于多表中字段之间的联系,语法如下: ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona table1:左表:table2:右表. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录. R

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

一. JOIN算法1.1. JOIN 语法 mysql> select * from t4; +---+------+ | a | b | +---+------+ | | 11 | | | 50 | +---+------+ rows in set (0.00 sec) mysql> select * from t5; +------+------+ | a | b | +------+------+ | +------+------+ row in set (0.00 sec) -- --