一.准备两张表,文章表和评伦表 CREATE TABLE `article` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `title` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '文章标题', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='文章表'; CREATE TABLE `comment` ( `i

mysql left join 右表数据不唯一的情况解决方法 <pre>member 表id username1 fdipzone2 terry member_login_log 表id uid logindate1 1 2015-01-012 2 2015-01-013 1 2015-01-024 2 2015-01-025 2 2015-01-03 select a.id, a.username, b.logindate from member as a left join (select

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

比如有两张表,其中一张表某个字段的值要关联另一张表进行统计,就要用到mysql的update方法,并且left join另一张表进行联合查询. mysql关联表更新统计 sql语句如下: 代码如下 复制代码 UPDATE product p, productPrice pp SET pp.price = pp.price * 0.8 WHERE p.productId = pp.productId AND p.dateCreated < '2004-01-01' 另外一种方法是使用inner j

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

今天遇到一个客户的数据更新问题,两个相关联的表,一个主表用于保存单据主要信息,一个副表用于保存单据的明细信息:现在要把主表的其中一个字段的数据更新到副表的一个字段中保存.精通的SQL语法的,当然是很简单了.下面我作个详细的说明. 假设A表是主表,有单号order_id.开单人operator.开单日期oper_date.备注memo等:B表是副表,有单号order_id.序号id.商品编码code.商品名称name.备注memo等.A表的备注是有数据的,B表的备注没有数据,现在要把A表的数据更新

Join中第二个参数和第三个参数即为两张表关联对应的字段 第四个参数new 后面如果不写Model名,系统会自动生成带字段的list类型 IQueryable<Operator> operators = operatorService.GetAll();            IQueryable<Training> trainings = trainingService.GetAll();            var list = trainings.Join(operator

先过滤条件然后再根据表连接 同时在表中建立相关查询字段的索引这样在大数据多表联合查询的情况下速度相当快 创建索引: create index ix_register_year ON dbo.selects(register_year) SELECT M.*,SS.SensorCode,SS.SensorStatus,SS.ManufacturerId,SS.Electricity, SS.Voltage,SS.MinElectricity,SS.MinVoltage,SS.Temperature

现有表如下:id time is_login 3 2012-07-03 11:20:20 13 2012-07-03 11:25:20 04 2012-07-03 12:30:20 14 2012-07-03 12:20:50 0需要的效果: id login_ time logout_time3 2012-07-03 11:20:20 2012-07-03 11:25:20 4 2012-07-03 12:20:20 2012-07-03 12:30:50实现语句: SELECT `order

查询语句: select 分数 from cfull join don c.姓名=d.姓名 报错: [Err] 1054 - Unknown column 'c.姓名' in 'on clause' 经测试: full join  报错, join,没问题, left join  没问题, right join 没问题

六大约束:主键约束.外键约束.非空约束.唯一约束.默认约束.自动增加 1.not null非空 2.defaul默认值,用于保证该字段的默认值 ; 比如年龄:1900-10-10 3.primar key主键,用于保证该字段的值具有唯一性,并且非空 4.uniqu唯一约束,保证该字段的值可以为空,具有唯一性 5.AUTO_INCREMENT自动递增 6.foreign key外键约束; 用于限制两个表的关系, 用于保证该字段的值必须来自于主表的关联列的值; 在从表中添加外键约束,用于引用主表中的

除了常用的两个表连接之外,SQL(MySQL) JOIN 语法还支持多表连接.多表连接基本语法如下: 1 ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON condition INNER|LEFT|RIGHTJOIN table3 ON condition ... JOIN 多表连接实现了从多个表中获取相关数据,下面是三个原始数据表: article 文章表: aid title content uid tid 1 文章1 文章1正文内容… 1 1

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/51 当前mysql执行的策略很简单:mysql对任何关联都执行嵌套循环操作,即mysql先在一个表中循环取出单条数据,然后再嵌套循环到下一个表中寻打匹配的行,依次下去,直到描述到所表表中匹配的行为止.然后根据各个表匹配的行,返回查询中需要的各个列.mysql会尝试在最后一个关联表中打到所有匹配的行,如果最后一个关联表无法找到更多的行以后,mysql返回到上一层次

MySql分区.分表和分库 数据库的数据量达到一定程度之后,为避免带来系统性能上的瓶颈.需要进行数据的处理,采用的手段是分区.分片.分库.分表. 一些问题的解释: 1.为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表. 这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下, 如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕. 分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率. 2.什么是分表?

 第一部分:名称解释 文档地址 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html EXPLAIN Join Types: The type column of EXPLAIN output describes how tables are joined. In JSON-formatted output, these are found as values of the access_type property. The fo

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

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

Python Python对MySQL数据库操作使用的是sqlalchemy这个ORM框架 #一本书可以有多个作者,一个作者又可以出版多本书 from sqlalchemy import Table, Column, Integer,String,DATE, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalche

随机获得Mysql数据表的一条或多条记录有很多方法,下面我就以users(userId,userName,password......)表(有一百多万条记录)为例,对比讲解下几个方法效率问题: select * from users order by rand() LIMIT 1 执行该sql语句,老半天没有反应,最后被迫手动停止执行,怎个伤人了得啊!后来我查了一下MYSQL手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在 ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被

 表A=================== AID, AName 1 jack 2 mary 3 lily 表B================== BID, AID, BName 1 1 aaa 2 1 bbb 3 1 ccc 4 2 ddd 5 2 eee 一.sql语句============== --A 表数据 select  * from A_TB --B 表数据 select  * from B_TB --结果:取A表数据,关联B表任意一条数据 select  * from A_T

在学MySQL的连接时,为了便于记忆,就将左连接 记做 最后结果的总记录数 和 进行左连接的左表的记录数相同,简单的说就是下面这个公式 count(table A left join table B) == count(table A)  毫无疑问,很多时候是这样的,但是,这个结论是错误的,因为一旦table B中有重复的数据时,最后的结果就可能比count(A)的数量多 举个例子:这里有两个表,结构如下 mysql> desc dep; +--------+---------+------+-