left join onon后面一定是一个主键或者是一个值为唯一的字段吗  on后面关联的条件如果是1对1的数量就不变,如果是1对多的数量就会增加 追问: 问题就在这,我1对多了 追答: 通常的做法是,先把多的那个表聚合,或者取sum或取分组中的最大最小值再或者分组后将字符拼接,如id a,b,c

SELECT A.*,B.* FROM A LEFT JOIN B ON A.ID = B.ID

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

前段时间遇到一个存储过程,参数之一是一个字符串,在存储过程中,把字符串拆分成一个临时表之后存为一个key值的临时表,作为其中一个查询条件, 逻辑实现上有两种处理方式 insert into #t select key from split_function('传递进来的字符串',',') 第一种是与物理表做inner join,类似如下 select * from tableA a inner join tableB b on a.id = b.id inner join #t c on b.k

写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子:为什么第一个查询using temporary,第二个查询不用临时表呢? 下面两个查询,它们

现有A.B .C 三个表,A中的ID=B中的ID,B中的ID=C中的ID:也就是:A.ID=B.ID,B.ID=C.ID; 一. Inner Join 把两个表链接一起查 Select * from A Inner Join B on  A.ID=B.ID  (Select * from A,B where A.ID=B.ID )    集合:去除掉不符合条件的 结果集 Select * from B Inner Join C on  B.ID=C.ID  (Select * from B,C

Join 的实现原理 在MySQL 中,只有一种Join 算法,也就是Nested Loop Join,没有其他很多数据库所提供的Hash Join,也没有Sort Merge Join.顾名思义,Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果还有第三个参与Join,则再通过前两个表的Join 结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复. 下面

转自:http://zhengyun-ustc.iteye.com/blog/1942797 写在前面的话: 不要求每个人一定理解 联表查询(join/left join/inner join等)时的mysql运算过程: 不要求每个人一定知道线上(现在或未来)哪张表数据量大,哪张表数据量小: 但把mysql客户端(如SQLyog,如HeidiSQL)放在桌面上,时不时拿出来 explain 一把,这是一种美德! 在实例讲解之前,我们先回顾一下联表查询的基础知识. ——联表查询的基础知识—— 引子

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 需求是一个普通的两个表连接从而查询出详细信息.其中A表是大表, 测试数据都有数万条: B表是小表大概1000多条数据. 1. 为了赶工写出的未优化SQL(为突出主题, 返回字段用 * 代替不写出详细字段, WHERE条件也去掉了): SELECT * FROM A a LEFT JOIN B

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8ea8e9d50102wwik.html Docker部署Elasticsearch集群 参考文档: https://hub.docker.com/r/library/elasticsearch/ https://hub.tenxcloud.com/repos/tenxcloud/elasticsearch https://hub.alauda.cn/repos/library/elasticsearch       环境: Cen

在使用关系数据库时,表连接和对结果集的筛选是必不可少的查询技能,对于他们的用法你都搞清楚了么?请让我们一起来过一遍. 表创建与初始化: Inner Join 结果集: 对于Inner Join, 条件在on里或者where 里效果相同 Left Join 结果集: Left Join 条件在On从句里并且是主表条件, 可见不影响主表,是找出主表中满足条件的记录然后与从表Join Left Join 条件在On从句里并且是从表条件, 依然不影响主表,找出满足从表条件的结果集 Left Join 条

在寻找Join 语句的优化思路之前,我们首先要理解在MySQL 中是如何来实现Join 的,只要理解了实现原理之后,优化就比较简单了.下面我们先分析一下MySQL 中Join 的实现原理.在MySQL 中,只有一种Join 算法,就是大名鼎鼎的Nested Loop Join,他没有其他很多数据库所提供的Hash Join,也没有Sort Merge Join.顾名思义,Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件

Dubbo中的Cluster可以将多个服务提供方伪装成一个提供方,具体也就是将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,在伪装的过程中包含了容错的处理,负载均衡的处理和路由的处理.这篇文章介绍下集群相关的东西,开始先对着文档解释下容错模式,负载均衡,路由等概念,然后解析下源码的处理.(稍微有点乱,心情不太好,不适合分析源码.) 234567891011121314151617181920212223 public <T> Invoker<T> refer(C

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表中无的记录,所

一.NTP 配置时间服务器1.1.检查当前系统时区1.2.同步时间1.3.检查软件包1.4.修改 ntp 配置文件1.5.重启 ntp 服务1.6.设置定时同步任务二.Linux 集群服务群起脚本2.1.介绍2.2.编写脚本三.CentOS6.8 升级到 python 到 2.73.1.环境准备3.2.安装 Python2.7 一.NTP 配置时间服务器   当集群中各个节点的时间不同步,误差超过某个范围时,会导致一些集群的服务无法正常进行,这时我们应该想办法做一个定时同步集群所有节点时间的任务

在SQL Server中,UPDATE和DELETE语句是可以结合INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN来使用的. 我们首先在数据库中新建两张表: [T_A] CREATE TABLE [dbo].[T_A]( [ID] [int] NOT NULL, ) NULL, [Age] [int] NULL, CONSTRAINT [PK_T_A] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ID] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NO

写给想入门kubernetes的同学们 # 系统版本 [root@master ~]# cat /etc/os-release NAME="CentOS Linux" VERSION="7 (Core)" ID="centos" ID_LIKE="rhel fedora" VERSION_ID="7" PRETTY_NAME="CentOS Linux 7 (Core)" ANSI_CO

PS:所有节点安装之前记得先把镜像准备好,否者将无法启动,也不报错. $ cat /etc/hosts192.168.11.1 master192.168.11.2 node 禁用防火墙: $ systemctl stop firewalld$ systemctl disable firewalld 禁用SELINUX: $ setenforce 0$ cat /etc/selinux/configSELINUX=disabled 创建/etc/sysctl.d/k8s.conf文件,添加如下内

Consul 最近在学习Ocelot,发现里面集成Consul,所有部署一下多机版集群,后来发现网上都是在一台虚拟机中的Docker部署,而且大同小异,没有真正解释清楚. 前提准备 4台Centos虚拟机,本人安装VM虚拟机,用复制镜像快速搭建环境.(需要脚本的话联系我) 第一台安装好后,把Docker安装好,设置docker开机启动,关掉防火墙,设置静态IP等. 然后用copy虚拟机,修改ip地址后,全部启动 这些操作可自行百度 Consul 目前都是单数据中心,多数据中心后面更新,此篇仅供入

https://blog.qikqiak.com/post/use-kubeadm-install-kubernetes-1.10/ kubeadm是Kubernetes官方提供的用于快速安装 Kubernetes 集群的工具,通过将集群的各个组件进行容器化安装管理,通过kubeadm的方式安装集群比二进制的方式安装要方便不少,但是目录kubeadm还处于beta状态,还不能用于生产环境,Using kubeadm to Create a Cluster文档中已经说明kubeadm将会很快能够用

前言 前面我们已经了解了MySQLQueryOptimizer的工作原理,学习了Query优化的基本原则和思路,理解了索引选择的技巧,这一节我们将围绕Query语句中使用非常频繁,且随时可能存在性能隐患的Join语句,继续我们的Query优化之旅. Join 的实现原理 在寻找Join语句的优化思路之前,我们首先要理解在MySQL中是如何来实现Join的,只要理解了实现原理之后,优化就比较简单了.下面我们先分析一下MySQL中Join的实现原理. 在MySQL中,只有一种Join算法,就是大名鼎