1. 实例描述 单表关联这个实例要求从给出的数据中寻找出所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘. 实例中给出child-parent 表, 求出grandchild-grandparent表. 输入数据 file01: child parent Tom Lucy Tom Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Marry Lucy Ben Jack Alice Jack Jesse Terry Alice Terry Jesse Philip Terry Philip

mybatis需要程序员自己编写sql语句,mybatis官方提供逆向工程,可以针对单表自动生成mybatis执行所需要的代码(mapper.java.mapper.xml.pojo…),可以让程序员将更多的精力放在繁杂的业务逻辑上. 企业实际开发中,常用的逆向工程方式:由数据库的表生成java代码. 之所以强调单表两个字,是因为Mybatis逆向工程生成的Mapper所进行的操作都是针对单表的,也许你可能会觉得那这就有点鸡肋了,但是在大型项目中,很少有复杂的多表关联查询,所以作用还是很大的.

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下

首先考虑表的自连接,其次是列的设置,最后是结果的整理. 文件内容: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.ha

业务描述如下: 在插入一个表的时候,需要根据一个字段的值更新另一个字段的值.当然也可以通过程序就能很简单得实现,只是这个字段只是数据交换用,和系统主业务没关系,不想修改程序,所以才用触发器的方式实现. 表结构定义和触发器定义如下: create table debug_demo1( id varchar(32), name varchar(100), note varchar(200), primary key(id) ); create or replace trigger tri_debug

文章为作者原创,未经许可,禁止转载.    -Sun Yat-sen University 冯兴伟 实验1.1 数据库定义 (1)实验目的 理解和掌握数据库DDL语言,能够熟练地使用SQL DDL语句创建.修改和删除数据库.模式和基本表. (2)实验内容和要求 理解和掌握SQL DDL语句的语法,特别是各种参数的具体含义和使用方法:使用SQL语句创建.修改和删除数据库.模式和基本表.掌握SQL语句常见语法错误的调试方法. (3)实验重点和难点 实验重点:创建数据库.基本表. 实验难点:创建基本表

相关文章内容索引: ORM查询语言(OQL)简介--概念篇 ORM查询语言(OQL)简介--实例篇 ORM查询语言(OQL)简介--高级篇:脱胎换骨 ORM查询语言(OQL)简介--高级篇(续):庐山真貌 在写本文之前,一直在想文章的标题应怎么取.在写了<ORM查询语言(OQL)简介--概念篇>.<ORM查询语言(OQL)简介--实例篇>之后,觉得本篇文章应该是前2篇的延续,但又不是一般的延续,因为今天要写的这篇内容,是基于对框架OQL完全重构之后来写的,所以加上一个副标题:脱胎换

ORM查询语言(OQL)简介--高级篇:脱胎换骨 在写本文之前,一直在想文章的标题应怎么取.在写了<ORM查询语言(OQL)简介--概念篇>.<ORM查询语言(OQL)简介--实例篇>之后,觉得本篇文章应该是前2篇的延续,但又不是一般的延续,因为今天要写的这篇内容,是基于对框架OQL完全重构之后来写的,所以加上一个副标题:脱胎换骨! 一.OQL之前生 1.1,内容回顾: OQL是我设计用来处理PDF.NET开发框架的ORM查询的,因此叫做ORM查询语言.自2006年第一版以来,经历

进入云计算时代,传统的数据库在性能和容量等方面已无法满足企业的要求,随着数据量的不断骤增,易于扩展.拆分的数据库解决方案对于企业的云化转型更是显得尤为重要.为使企业应用上云更简单,分布式数据库中间件DDM(Distributed Database Middleware)专注解决企业在上云过程中面临的的数据库瓶颈难题,不但更能轻松满足水平拆分.扩容.读写分离等业务需求,同时也比传统方案更具性价比.接下来让我们一起零距离解密DDM. DDM是什么? DDM专注于解决数据库分布式扩展问题,它突破了传统

非原创,转自Github:enochtangg/quick-SQL-cheatsheet SQL 语句用法的速查表. 内容 查找数据的查询 修改数据的查询 聚合查询 连接查询 视图查询 修改表的查询 1. 查找数据的查询 1.1 SELECT: 用于从数据库中选择数据 SELECT * FROM table_name; 1.2 DISTINCT: 用于过滤掉重复的值并返回指定列的行 SELECT DISTINCT column_name; 1.3 WHERE: 用于过滤记录/行 SELECT c

熟悉 我熟悉xxx,其实很多原来熟悉到能背的,如果长时间不用了几乎也就忘了.此时再说自己熟悉XXX就被认为是在吹牛B了,感觉不是很好.所谓温故而知新,对于天资不聪颖的,就是要在一遍一遍的复习实践中慢慢理解掌握.获取别人可能一天就就明白记住的事情. 表 查看建表语句 show create table table_name; 复制表 根据已有的表新建一张表,可以使用 CREATE TABLE new_table_name SELECT * FROM old_table_name; 如一张表为Per

函数一般是在数据上执行的,它给数据的转换和处理提供了方便.只是将取出的数据进行处理,不会改变数据库中的值.函数根据处理的数据分为单行函数和聚合函数(组函数),组函数又被称作聚合函数,用于对多行数据进行操作,并返回一个单一的结果,组函数仅可用于选择列表或查询的having子句:单行函数对单个数值进行操作,并返回一个值. dual是一个系统表.注意用于测试. 1 字符相关 -- 1.字符串连接 ') from dual; ' from dual; -- 2.首字母大写 select initcap(

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27

如果不需要还原,则使用: restore database test with recovery如果只需要还原,则使用: restore database test with norecovery USE master; GO ALTER DATABASE AdventureWorks2012 SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE; GO ALTER DATABASE AdventureWorks2012 SET READ_ONLY; GO ALTER

MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { // 如果cluster为null,构造Cluster实例cluster, // Cluster为连接MapReduce集群的一种工具,提供了一种获取

http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68035.htm 1.简介 在关系型数据库中,join操作是将不同的表中的数据联合在一起时非常通用的一种做法.首先让我们看看join是如何操作的,然后我们探索一下当join和where语句同时存在的时候的执行顺序问题,最后来谈一谈不同类型的join的顺序问题. 2.建立初始的测试表结构(建表语句到这里下载) 表建立完之后,将会看到如下三个表. 我们将通过以上三个表来演示join操作.这三个表都是用来做演示的,所以我并没

一,分组查询 使用ORDER BY子句将表中的数据分成若干组(还是按行显示) 语法: SELECT 字段名[,聚集函数] FROM 表名 [WHERE子句] GROUP BY 要分组的字段名 [ORDER BY子句] 需要注意的是:在GROUP BY子句后出现的字段名必须在SELECT后的查询的字段中 1.分组查询中筛选条件分为两种: 类别 筛选数据源 在语句中的位置 使用的关键字 分组前筛选 原始数据表 GROUP BY子句前 WHERE 分组后筛选 分组后的结果集 GROUP BY子句后 H

一.内连接(INNER JOIN) 1.等值连接 概述:指使用等号"="比较两个表的连接列的值,相当于两表执行笛卡尔后,取两表连结列值相等的记录. 语法: SELECT 列 FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.列 = 表2.列 示例: SELECT A.*, B.* FROM student_info A inner join student_score B ON A.student_id = B.student_id 2.非等值连接 概述:指使用大于号"

hadoop中使用MapReduce单表关联案例: MapReduce:给出children-parents(孩子——父母)表,要求输出grandchild-grandparent(孙子——爷奶)表. 给出表: Tom Lucy Tom Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Mary Lucy Ben Jack Alice Jack Jesse Terry Alice Terry Jesse Philip Terry Philip Alma Mark Terry Mark

SVNKit这个开源工具,用于Java语言访问SVN库,咋看的时候很方便,其实坑特别多.我在这里只想跟大家说一句,如果你还没有用过,请不要在生产环境使用这个东西了,兼容性问题搞死你(替换方案是直接用svn命令行,自己组参数调用,然后解析返回数据).如果你已经入坑,好吧,有问题可以一起交流. 本文讲述SVNKit认证方面的知识,包括常用的http.https格式的svn地址,同时支持svn+ssh格式的svn地址.废话不说,上代码: package lekko.svn; import org.tm

EXTJS框架中,在提交表单时,可有3种方式: 方法一: 普通的 Form 提交方式, 主要使用 form.submit() 方法来将表单提交到后台,在后台是根据表单的 name 属性来获取表单中元素的值 ,代码如下: Ext.onReady(function () { var formPanel = new Ext.create({ xtype: 'form', id: 'multiColumnForm', collapsible: false, frame: true, title: '用户