先附上数据. CREATE TABLE `course` ( `cno` ) NOT NULL, `cname` ) CHARACTER SET utf8 NOT NULL, `ctime` ) NOT NULL, `scount` ) NOT NULL, `ctest` datetime NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; ', '2016-03-10 10:08:29'); ', '2016-03-10 10:09:24'); '

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

1.简述  1) 两个表的连接,是通过将一个表中的一列或者多列同另一个表中的列链接而建立起来的.用来连接两张表的表达式组成了连接条件.当连接成功后,第二张表中的数据就同第一张表连接起来了,并形成了复合结果集   2) 有5种基本类型的的连接,inner,outer,natural,cross连接,自连接.   2.说明与例子 1)内连接 (inner join (可简写为join)) 内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行,它使用比较运算符比较被连接列的列值. 1.等值连接:在连接条件中使用等

在基本查询一节的示例中,我们有从 instructor 和 teaches 表组合信息,匹配条件是 instructor.ID 等于 teaches.ID 的查询,ID 属性是两个表中具有相同名称的所有属性,按照两个表中所有相同名称属性组合实际上是一种通用情况,即 from 子句中的匹配条件在最自然的情况下需要在所有匹配名称的属性上相等.因此,SQL 提供了完成这种操作的运算,称之为自然连接(natural join).实际上,SQL 还支持更丰富的连接(join)运算,后面会提到. 自然连接运

1.内联接(典型的联接运算,使用像 = 或 <> 之类的比较运算符).包括相等联接和自然联接. 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索 students和courses表中学生标识号相同的所有行. 2.外联接.外联接可以是左向外联接.右向外联接或完整外部联接. 在 FROM子句中指定外联接时,可以由下列几组关键字中的一组指定: 1)LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN 左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是

1.内联接(典型的联接运算,使用像 = 或 <> 之类的比较运算符).包括相等联接和自然联接. 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索 students和courses表中学生标识号相同的所有行. 2.外联接.外联接可以是左向外联接.右向外联接或完整外部联接. 在 FROM子句中指定外联接时,可以由下列几组关键字中的一组指定: 1)LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN 左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是

1.级联删除: -- 级联删除:裁员,公司倒闭 -- 级联删除(cascade),设置为null(setnull),放任不管(No action) -- cascade:(以一对多为例)如果删除多的一方数据,一的一方不受任何影响,但是如果删除一的一方的数据,多的一方所有对应数据全部被删除 select * from staff s inner join department d on d.id = s.department_id; delete from staff s where s.id =

1.自然连接 Map函数:对于R中的每个元组(a,b),生成键值对(b,(R,a)),对于S中的每个元组(b,c),生成键值对(b,(S,c)) Reduce函数:每个键值b会与一系列对相关联,这些对要么来自R,要么来自S.基于R和S构建所有对.键b对应的输出结果为(b,[(a1,b,c1),(a2,b,c2)]) 即与b关联的元组列表由来自R和S中的具有共同b值的元组组合而成 2.分组和聚合运算 Map函数:对每个元组(a,b,c),生成键值对(a,b) Reduce函数:每个键a代表一个分组

1 连接查询简介 将多张表(可以大于2)进行记录的连接(按照某个指定的条件进行数据拼接). 最终结果:记录数可能会有变化,字段书一定会增加(至少两张表的合并). 连接查询:join,使用方式:左表 join 右表 左表:join关键字左边的表 右表:join关键字右边的表 连接查询的意义:在用户查看数据的时候,需要显示的数据来自多张表. 连接查询的分类: 交叉连接 内连接 外连接 自然连接 2 交叉连接 交叉连接:cross join,从一张表中循环取出每一条记录,每条记录都去另外一张表进行匹配

现在有两张表,一张Student 另一张Score   1.查询每个学生及其选修课程的情况: 自然连接,Sno在Cscore中找不到就不显示,Cno在Cscore中找不到也不显示 SELECT Student.*,Score.* FROM Student,Score WHERE Student.Sno=Score.Sno; 2.查询每个学生及其选修课程的情况: (包括没有选修课程的学生): 学生的Sno在Score中没有时,则课程Cscore补上NULL. 左外连接,以左Student为主,不足

oracle 内连接.外连接.自然连接.交叉连接练习 --查询员工信息 select * from emp; --查询部门信息 select * from dept; --需求:查询员工姓名.薪资和所在部门名称.部门编号 --1.使用交叉连接(笛卡尔积)14条记录 select ename,sal,dname,dept.deptno from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno; select ename,sal,dname,d.deptno from e

为什么我们要使用内连接和外连接呢?可以从两张或者多张表中找出,我们需要的属性. 这个比较好:http://www.cnblogs.com/youzhangjin/archive/2009/05/22/1486982.html http://www.cnblogs.com/huangfr/archive/2012/06/20/2555530.html Join操作基本分为3大类:外连接(细分为:左连接.右连接.全连接).自然连接.内连接 外连接中:左外连接:左边的记录是全的,右边链接的表没有则为N

--部门表 create table dept( deptno int primary key,--部门编号 dname ),--部门名 loc )--地址 ); --雇员表 create table emp( empno int primary key,--雇员号 ename ),--员工姓名 job ),--雇员工作 mrg int,--雇员上级 hiredate datetime,--入职时间 sal numeric(,),--薪水 comm numeric(,),--奖金 deptno

问题描述 需要连接的表如下:其中左边是child,右边是parent,我们要做的是找出grandchild和grandparent的对应关系,为此需要进行表的连接. Tom Lucy Tom Jim Lucy David Lucy Lili Jim Lilei Jim SuSan Lily Green Lily Bians Green Well Green MillShell Havid James James LiT Richard Cheng Cheng LiHua   思路分析 诚然,在写

维度的优化 在 SSAS 开发设计过程中,维度的优化非常重要,因为它在 SSAS 分析服务性能调优的过程中往往能起到一个非常重要的作用. 一般来说,对于 Cube 的性能优化第一步可能考虑的就是查看维度,观察维度中属性关系的设计. 这里有两种最重要的调优方法可以参考: 确认属性关系 有效的使用用户自定义的层次结构 定义属性关系 属性关系定义了属性之间的依赖关系,比如如果 A 有一个关联的属性 B, 那么就是 A -> B.比如,一个给定的属性关系 City -> State, 如果当前的城市是

​以往咱们分享的操作步骤都稍微有些复杂,大家跟着步骤操作也有些二丈摸不着头脑,看来简单的操作步骤和功能概念还是有必要普及的,那今天就来说一点简单的入门操作知识,以Smartbi为例子,跟大家说说BI工具的关系数据源连接.关系数据源连接是指通过"数据库驱动程序"连接一个本地或远程的关系数据库. 第一步:找到操作入口 1.可以选择系统导航栏的 数据连接,或者选择系统快捷菜单 数据连接 ,如图: 2.在"数据连接"界面主菜单选择 关系数据库 下的关系数据源 ,如图: 第二

1.选择运算 Map函数:对R中的每个元组t,检测它是否满足条件C,如果满足,则产生一个键值对(t,t) Reduce函数:直接将每个键值对传递到输出即可 2.投影运算 Map函数:对R中的每个元组t,剔除t中属性不在S中的字段得到元组t',输出键值对(t',t') Reduce函数:对任意Map任务产生的每个键t',将存在一个或多个键值对(t',t'),Reduce函数将(t',[t',t'...t'])转换成(t',t'),以保证键t'只产生一个(t',t')对 3.并运算 Map函数:对R

题目描述 查找所有已经分配部门的员工的last_name和first_nameCREATE TABLE `dept_emp` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`dept_no` char(4) NOT NULL,`from_date` date NOT NULL,`to_date` date NOT NULL,PRIMARY KEY (`emp_no`,`dept_no`));CREATE TABLE `employees` (`emp_no` int(11) NOT NU

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非