一开始我没有找到它的join 方法.其实应该是编辑相应的join关系.选择数据源,选择字段.数据源是可以选择的. 剩下的计算问题,要再弄下.不好说,这个其实烦了我很久了. 高级选项,扩展最大行数.即可不让数据多列聚合,显示不全. 它有两种连接方式,一种是多种连接,一种是数据混合. 多种连接是自行编辑.连接关系,这个效率会慢很多 还有一种混合数据的的,是在工作表里添加.添加的都是混合数据.这个只有主从表.而且不知道系统表与现实表的关系.

学EE做硬件找工作不如学CS做软件,为什么会这样? 电子工程(EE)就业最好的方向居然是转计算机,也许让有的人觉得很不公平,EE也是很重要的学科,我们学习也很努力,为什么就业会不如CS?也有的人好奇,EE/硬件也是信息技术行业不可缺少的一部分,为啥CS软件工作机会这么多而EE硬件不行? 最主要的原因就是一个字:钱. 一个行业要发展要兴旺,要有资金投入.信息技术行业的发展,并不是靠政府资金驱动的,而是私人投资.投资人当然希望风险尽可能的少.回报尽可能大的快,而且收回成本要尽可能的快. 要做软件开发

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4925 自己逐个做数据找规律.提供下我的找的: 1 2 1 3 2 2 2 3 3 3 然后发现这种矩阵是最优的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTAyNjk2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="&

功能:找出来一个字符串中最长不重复子串 def find_longest_no_repeat_substr(one_str): #定义一个列表用于存储非重复字符子串 res_list=[] #获得字符串长度 length=len(one_str) for i in range(length): tmp=one_str[i] for j in range(i+1, length): #用取到的字符与tmp中的字符相匹配,匹配不成功tmp字符继续增加,匹配成功直接跳出循环加入到res_list列表中

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`

前段时间遇到一个存储过程,参数之一是一个字符串,在存储过程中,把字符串拆分成一个临时表之后存为一个key值的临时表,作为其中一个查询条件, 逻辑实现上有两种处理方式 insert into #t select key from split_function('传递进来的字符串',',') 第一种是与物理表做inner join,类似如下 select * from tableA a inner join tableB b on a.id = b.id inner join #t c on b.k

一.问题描述: 主要解决一个问题,就是两个表做join,两个表都够大,单个表都无法装入内存. 怎么做呢?思路就是对做join的字段做排序两个表都排序,然后针对一个表a逐行读取,希望能够在内存中加载到另一个表b的数据,针对表a当前记录希望b的对应记录在内存中,这就是缓存的作用,希望命中率越高越好! 这个问题其实关键就是做缓存! 如下的情形是针对两个表做join的字段是两个,比如字段1字段2,做法是将表b 按照字段1分成多个文件,然后每个文件内按照字段2做好排序:表a也是同样的操作! 表b做晚切割后

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce

Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用二次排序或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join优化或者查询优化时,上述二者是最基本的优化办法了. 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JO

之前一直很困扰为什么left join要么一查没有数据,要么出现很多条重复数据. 百思不得其解,后来在网上到处找资料,总算明白了. 一定要理解下面几点:  (1)主表条件在on后面时附表只取满足主表筛选条件的值.而主表还是取整表. (2)对于主表的筛选条件应放在where后面,不应该放在ON后面 (3)对于关联表我们要区分对待.如果是要条件查询后才连接应该把查询件               放置于ON后.               如果是想再连接完毕后才筛选就应把条件放置于where后面 (

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

1.insert Insert时,from子句既能够放在select子句后,也能够放在insert子句前,以下两句是等价的 hive> FROM invites a INSERT OVERWRITE TABLE eventsSELECT a.bar, count(*) WHERE a.foo > 0 GROUP BY a.bar; hive> INSERT OVERWRITE TABLE events SELECTa.bar, count(*) FROM invites a WHERE

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方

查询操作 group by. order by. join . distribute by. sort by. clusrer by. union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作 count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1 count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列里面的值不为NULL,才加1 sum求和 sum(可转成数字的值)  返回bigint avg求平均值

1.查数据太多不会把内存用光 InnoDB 的数据是保存在主键索引上,然后索引树分割保存在数据页上,数据页存在内存中/磁盘.change buffer 就是先把修改操作记录,然后读数据的时候,内存没有就从磁盘拿,把 change buffer 的改动应用的从磁盘读取的数据页上,返回给请求.并且此时数据页变成脏页,又会刷脏页. 全盘扫描实际上就是扫描表的主键索引.查到符合条件的就放在结果集,然后返回给客户端. 结果集: 一块内存 net_buffer 写入符合条件的结果,重复获取写入到 net_b

前言 网络上有大量的资料提及将 IN 改成 JOIN 或者 exist,然后修改完成之后确实变快了,可是为什么会变快呢?IN.EXIST.JOIN 在 MySQL 中的实现逻辑如何理解呢?本文也是比较粗浅的做一些介绍,知道了 MySQL 的大概执行逻辑,也方便理解.本文绝大多数内容来自:高性能MySQL第三版(O'Reilly.High.Performance.MySQL.3rd.Edition.M),还有一部分来自于网络,还有的来自于自己的理解,以下的内容有引用的都会做标准,如有雷同,纯属巧合

在产品环境中,往往存在着大量的表连接情景,不管是inner join.outer join.cross join和full join(逻辑连接符号),在内部都会转化为物理连接(Physical Join),SQL Server共有三种物理连接:Nested Loop(嵌套循环),Merge Join(合并连接)和Hash Join(哈希连接).这三个物理连接的处理方式不同,分别应用在不同的场景中. 在同一时刻,表连接只能是两表(或者是数据集,也就是表的一部分)之间的连接,通常按照表处于Join操

对于单条语句,explain看下key,加个索引 多个条件,加复合索引 where a = ? order by b 加(a,b)的复合索引 上面都是比较基本的,这篇我们分析一些复杂的情况--join的算法 如下两张表做join 10w 100w tb R tb S r1 s1 r2 s2 r3 s3 ... ... rN sN Ⅰ.nested_loop join 1.1.simple nested_loop join 这个在数据库中永远不会使用 For each row r in R do

1.什么是等值连接? 2.hive转换多表join时,如果每个表在join字句中,使用的都是同一个列,该如何处理? 3.LEFT,RIGHT,FULL OUTER连接的作用是什么? 4.LEFT或RIGHT join是连接从左边还有右边? Hive表连接的语法支持如下: Sql代码  : join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER

基本概念 Nested loop join: Outer table中的每一行与inner table中的相应记录join,类似一个嵌套的循环. Sort merge join: 将两个表排序,然后再进行join. Hash join: 将两个表中较小的一个在内存中构造一个Hash 表(对Join Key),扫描另一个表,同样对Join Key进行Hash后探测是否可以join,找出与之匹配的行. 一张小表被hash在内存中.因为数据量小,所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中,剩下的少量数据

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数