比如A1表 100W行 A2表50W行select a.* from A1 a where a.column1 in (select b.column1 from A2 b where b.column2='xxx');select a.* from A1 a where exists (select 'x' from A2 b where b.column2=xxx and a.column1=b.column1);select a.* from A1 a,A2 b where b.colum

需求: 表A 字段 A_ID, A_NAME, B_ID 表B 字段 B_ID, B_NAME 需求把A的所有A_NAME更新为相应的B的 B_NAME. mysql做法: UPDATE A LEFT JOIN B ON A.B_ID = B.B_ID SET A.A_NAME = B.B_NAME; MSSQL做法: update A set A_NAME = B.B_NAME from A left join B ON A.B_ID = B.B_ID

1 常用表联结(inner join,left join,right join,full join,cross join) if object_id(N'table1',N'U') is not null drop table table1 if object_id(N'table2',N'U') is not null drop table table2 )) insert into table1 ,'小明' union all ,'小李' union all ,'小陈' union all

一.提出问题:三个表分别存不同属性,一条sql查询各个公司的不同的属性 (1) 提供的三个表,相同的维度[company] (2) 需要的结果: 二.问题解析:可通过先查出所有公司再左连接三个表,或者使用full join (1) 普通思路:先查出所有公司(需要去重,因为同一个公司可存在于三个表)t表为主表只有一个字段company,left join a.b.c表 得出查询结果: (2) 全连接方法:注意company列,三重判断否则无法全部显示 同样得出查询结果: (3) 全连接方法2:先连

众所周知,在sqlserver中,表变量最大的特性之一就是没有统计信息,无法较为准备预估其数据分布情况,因此不适合参与较为复杂的SQL运算.当SQL相对简单的时候,使用表变量,在某些场景下,即便是对表变量的预估没有产生偏差的情况下,仍旧会有问题.sqlserver的优化引擎对于表变量的支持十分不友好,再次对表变量的使用产生了警惕. 测试环境搭建 理搭建一个简单的测试环境,来验证本文的想要表达的主题,测试表TestTableVariable 上有KeyCode1 ~KeyCode5 5个字段,分别

在关系型数据库中 Join 是非常常见的操作,各种优化手段已经到了极致.在海量数据的环境下,不可避免的也会碰到这种类型的需求, 例如在数据分析时需要连接从不同的数据源中获取到数据.不同于传统的单机模式,在分布式存储下采用 MapReduce 编程模型,也有相应的处理措施和优化方法. 我们先简要地描述待解决的问题.假设有两个数据集:气象站数据库和天气记录数据库,并考虑如何合二为一.一个典型的查询是:输出气象站的历史信息,同时各行记录也包含气象站的元数据信息. 一.Reduce Join 在Reud

Map Join 实现方式一:分布式缓存 ● 使用场景:一张表十分小.一张表很大. ● 用法: 在提交作业的时候先将小表文件放到该作业的DistributedCache中,然后从DistributeCache中取出该小表进行join (比如放到Hash Map等等容器中).然后扫描大表,看大表中的每条记录的join key /value值是否能够在内存中找到相同join key的记录,如果有则直接输出结果. DistributedCache是分布式缓存的一种实现,它在整个MapReduce框架中

概述&背景 MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin,最新发布的8.0.18已经带上了这个功能,令人欣喜.有时候在想,MySQL为什么一直不支持HashJoin呢?我想可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景,并且在互联网应用居多,需求没那么紧急.另一方面可能是因为以前完全靠社区,这种演进速度毕竟有限,Oracle收购MySQL后,MySQL的发版演进速度明显加快了很多. HashJoin本身算法实现并不复杂,要说复杂,可能是优化器配套选择执行计划时,是否选择HashJoin,选择外表

在大数据处理场景中,多表Join是非常常见的一类运算.为了便于求解,通常会将多表join问题转为多个两表连接问题.两表Join的实现算法非常多,一般我们会根据两表的数据特点选取不同的join算法,其中,最常用的两个算法是map-side join和reduce-side join.本文将介绍如何在apache spark中实现这两种算法.(1)Map-side JoinMap-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中.该算法可以将j

public class Linq { MXSICEDataContext Db = new MXSICEDataContext(); // LINQ to SQL // Count/Sum/Min/Max/Avg // Count public void Count() { // 说明:返回集合中的元素个数,返回 INT 类型:不延迟.生成 SQL 语句为: SELECT COUNT(*) FROM //简单形式 性能差 var count = Db.MXSMemeber.Count(); /

一般情况下博主已经对在SELECT语句当中使用INNER JOIN非常娴熟,但在UPDATE当中使用INNER JOIN的场景就为数不多了.以下博主将为你介绍在UPDATE场景当中使用INNER JOIN的例子!(事先声明,本文仅针对入门者!大牛请绕道.) T-SQL脚本的内容不多跟SELECT的INNER JOIN用法几乎一致: UPDATE table1 SET table1.ColA = t2.ColB FROM table1 as t1 INNER JOIN table2 AS t2 O

前面我们总结Linq查询子句总共有8个,join子句是我们讲解的最后一个子句.join子句也是相对比较复杂的,所以最后来讲.join子句可以处理两个数据源之间的联系,当然这两个数据源之间必须存在相关联的值. join子句可以实现3中连接关系 1.内部联接:元素的联接关系必须同时满足被连接的两个数据源 2.分组联接:含有into子句的join子句 3.左外部联接 下面我们就详细的分析一下这三种联接方式. 准备数据: 除了前面用到的UserBaseInfo类,我们新增一个roles类: using

摘要: spark的优势:(1)图计算,迭代计算(2)交互式查询计算 spark特点:(1)分布式并行计算框架(2)内存计算,不仅数据加载到内存,中间结果也存储内存 为了满足挖掘分析与交互式实时查询的计算需求,腾讯大数据使用了Spark平台来支持挖掘分析类计算.交互式实时查询计算以及允许误差范围的快速查询计算,目前腾讯大数据拥有超过200台的Spark集群,并独立维护Spark和Shark分支.Spark集群已稳定运行2年,我们积累了大量的案例和运营经验能力,另外多个业务的大数据查询与分析应用,

转自:http://lxw1234.com/archives/2015/06/313.htm 笼统的说,Hive中的Join可分为Common Join(Reduce阶段完成join)和Map Join(Map阶段完成join).本文简单介绍一下两种join的原理和机制. Hive Common Join 如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join.整个过程包含Map.Shuffle.

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

在Oracle中,确定连接操作类型是执行计划生成的重要方面.各种连接操作类型代表着不同的连接操作算法,不同的连接操作类型也适应于不同的数据量和数据分布情况. 无论是Nest Loop Join(嵌套循环),还是Merge Sort Join(合并排序连接),都是适应于不同特殊情况的古典连接方法.Nest Loop Join算法虽然可以借助连接列索引,但是带来的随机读成本过大.而Merge Sort Join虽然可以减少随机读的情况,但是带来的大规模Sort操作,对内存和Temp空间压力过大.两种

JS中Float类型加减乘除 修复   MXS&Vincene  ─╄OvЁ  &0000027─╄OvЁ  MXS&Vincene MXS&Vincene  ─╄OvЁ:今天很残酷,明天更残酷,后天很美好,但是绝大部分人是死在明天晚上,只有那些真正的英雄才能见到后天的太阳. MXS&Vincene  ─╄OvЁ:We're here to put a dent in the universe. Otherwise why else even be here? 正文

Reduce join 原理 Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. Reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,我们只需要在每一个分组当中将那些来源于不同文件的记录(在map阶段已经打标志)分开,最后进行合并就ok了 需求 订单数据表t_order id pid amount 商品信息表t_product pid pname 小米 华

1. Reduce Join工作原理 Map端的主要工作:为来自不同表或文件的key/value对,打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. 2. Map Join 使用场景:适用于一张表十分小,一张表很大的场景: 在 Map 端缓存多张表,提前处理业务逻辑,这样增加Map端业务,减少Reduce端数据的压力,尽可能减少数据倾斜:

首先准备数据 有以下数据,三张表:role(角色表).hero(英雄表).skill(技能表),我们以英雄联盟的数据做示例 一个hero对应一个role(我们这里暂定) 一个role可以对应多个hero 一个hero可以对应多个skill 一个skill只能对应一个hero DROP TABLE IF EXISTS `role`; CREATE TABLE `role` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `Name` varchar(45) NOT NULL