一.mysql自连接 mysql有时在信息查询时需要进行对自身连接(自连接),所以我们需要为表定义别名.我们举例说明,下面是商品采购表,我们需要找到采购价格比惠惠高的所有信息. 一般情况我们看到这张表我们第一时间用语句进行操作: SELECT * FROM shoping WHERE price>27 可想而知,这是有多么简单,假设你并不知道数据库表详细数据或者数据量相当庞大呢?作为一个数据库管理员,我们就要用别的方式迅速找出所需要的数据. 分步查询 最简单的一种方式,也是最容易想到操作: SE

Mysql多表表关联查询 inner Join left join right join

总的来说,mysql认为任何一个查询都是一次关联,并不仅仅是一个查询需要用到两个表匹配才叫关联,所以,在mysql中,每一个查询,每一个片段(包括子查询,甚至单表select)都可能是关联.所以,理解mysql如何执行关联查询至关重要,先来看一个union的例子,对于union,mysql先将一系列的单个查询结果放到一个临时表中,然后再重新读出临时表数据来完成union,在mysql的概念中,每个查询都是一次关联,所以读取结果临时表也是一次关联. 当前mysql关联执行的策略很简单,mysql对

mysql的表关联: left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行

[注意]:Oracle数据库支持full join,mysql是不支持full join的,但仍然可以同过左外连接+ union+右外连接实现 初始化SQL语句:   /*join 建表语句*/   drop database if exists test;   create database test;   use test;       /* 左表t1*/   drop table if exists t1;   create table t1 (id int not null,name v

mysql做关联查询时,一般使用join....on.....的语法. 但还有其它两种语法形式,三者的主要区别在于书写形式,其余方面并无太多差异. 如下三种形式: select * from trade join sub_trade on trade.order_id = sub_trade.order_id; select * from trade join sub_trade using(order_id); select * from trade, sub_trade where trad

1. 关联查询执行流程 MySQL执行关联查询的策略很简单,他会从一个表中循环取出单条数据,然后用该条数据到下一个表中寻找匹配的行,然后回溯到上一个表,到所有的数据匹配完成为止.因此也被称为"嵌套循环关联". 来看下面这个SQL: select tb1.col1, tb2,col2 from tb1 inner join tb2 using(col3) where tb1.col1 in (5,6) 他的执行顺序为(伪代码): List outerDataList = "se

1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例...... 1.联合 union 进行多个查询语句时,要求多次查询的结果列数必须一样.此时,查询的结果以第一个sql语句的列名为准且union会自动去重复我们应该使用union all. 例如: select id,sum(num) from (select * from ta union all select * f

原文:mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录 mysql not in.left join.IS NULL.NOT EXISTS 效率问题记录,需要的朋友可以参考下. NOT IN.JOIN.IS NULL.NOT EXISTS效率对比 语句一:select count(*) from A where A.a not in (select a from B) 语句二:select count(*) from A left join B o

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

SQL LEFT JOIN 关键字 LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行,即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行. LEFT JOIN 关键字语法 SELECT column_name(s) FROM table_name1 LEFT JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name 注释:在某些数据库中, LEFT JOIN 称为 LEFT OUTE

有一张表Table有IDStr字段,如下只显示二个字段还有很多其他字段 方式一 字段逗号分割,直接用UserIDStr字段,里面存多个ID用逗号分割 UUID UserIDStr 1111 1,2,3 2222 3 方式二用关联表,关联表如下: UUID UserID 1111 1 1111 2 1111 3 222 3 测试了50W条数量 -- 方式一设计用 Like查几次时间分别是: 1.192s 1.140s 1.171s 1.425sselect * from af_archive wh

转载请注明出处!! 之前数据表连接操作多使用逗号或者join,对几种连接的概念一直浑浑噩噩,最近研究了一波,把这些连接的区别搞明白了.   连接:A xjoin B(主表 操作 关联表)  select过程:from->where->group by->having->order by->limit 在不使用on语法时,join.inner join.逗号.cross join结果相同,都是取2个表的笛卡尔积.逗号与其他操作符优先级不同,所以有可能产生语法错误,尽量减少用逗号

首先我们使用新的API方法连接mysql加载数据 创建DF import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import org.apache.spark.sql.hive.HiveC

不多说 直接上语句   SELECT     a.id,     a.thumbNail,     a. NAME,     a.marketPrice,     a.memberPrice,     a.personName,     a. STATUS,     a.recieveOrderDate,     a.trackNumber,     a.contact,     a.reportSendDate,     b.trackNumber,     a.reportDownloadP

Sql Server -- 不使用别名 UPDATE tb_User SET tb_User.pass = '' FROM tb_User usr INNER JOIN tb_Address addr ON usr.nAddressFK = addr.nAddressID WHERE usr.id -- 使用别名 UPDATE usr SET usr.pass = '' FROM tb_User usr INNER JOIN tb_Address addr ON usr.nAddressFK =

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`

1. 关联查询优化 1.1 left join 结论: ①在优化关联查询时,只有在被驱动表上建立索引才有效! ②left join 时,左侧的为驱动表,右侧为被驱动表! 1.2 inner join 结论:inner join 时,mysql 会自己帮你把小结果集的表选为驱动表. 2. 子查询优化 结论: 在范围判断时,尽量不要使用not in 和not exists,使用left join on xxx is null 代替. 3. 排序分组优化 where 条件和on 的判断这些过滤条件,作

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. GreatSQL是MySQL的国产分支版本,使用上与MySQL一致. 前言 实验 总结 前言 数据库的优化器相当于人类的大脑,大部分时候都能做出正确的决策,制定正确的执行计划,走出一条高效的路,但是它毕竟是基于某些固定的规则.算法来做的判断,有时候并没有我们人脑思维灵活,当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢,语句上加hint,提示它选择哪条路是一种常见的优化方法. 我们知道Oracle提供了比较灵活的hint提

之前通常都是使用SQL直接从数据库中取出表1和表2关联查询后的数据,只需要用一个JOIN就可以了,非常方便.近日遇到一种情况,两个表中的数据已经取到代码中,需要在代码中将这两个表关联起来,并得到它们横向拼在一起之后的完整数据. 如:表1--商品信息表(dtHead),存放商品的ID和名称,表结构和数据如下: 表2--商品数量及金额表(dtTail),存放商品的数量.金额,表结构和数据如下: 现在要得到表1和表2横向拼接起来的表(DtAll),结果如下: 在C#代码中,要将这两个表拼接起来,有很多

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order      (id  order_name   customer_id   book_id) 图书表           (id  book_name    author_id) 作者表           (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Customer  class Custom