听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法…

本文来自 网易云社区 . Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性,大多数场景都需要进行复杂的Join操作,本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景. Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where.排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等.其中Join操作是最复杂.代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作.因此很有必要对其进行深入研究. 另外,从业…

本套SQL题的答案是由许多小伙伴共同贡献的,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法.本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦! 注:以下参考答案都经过简单数据场景进行测试通过,但并未测试其他复杂情况.本文档的SQL主要使用Hive SQL. 一.行列转换 描述:表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩. 表名:t1 表结构: a -- 年份 b -- 部门 c -- 绩效得分 表内容: a b c 2014 B 9 2015 A 8 20…

摘要:开发一款能支持标准数据库SQL的大数据仓库引擎,让那些在Oracle上运行良好的SQL可以直接运行在Hadoop上,而不需要重写成Hive QL. 本文分享自华为云社区<​​​​​​​​​​​​​​从零开发大数据SQL引擎>,作者:JavaEdge . 学习大数据技术的核心原理,掌握一些高效的思考和思维方式,构建自己的技术知识体系.明白了原理,有时甚至不需要学习,顺着原理就可以推导出各种实现细节. 各种知识表象看杂乱无章,若只是学习繁杂知识点,固然自己的知识面是有限的,并且遇到问题的应变…

对于SQL中inner join.outer join和cross join的区别简介:现有两张表,Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的: 1.INNER JOIN 产生的结果是AB的交集 SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name          2.LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集,而B表中匹配的则有值,没有匹配的…

前言: 今天主要的内容是要讲解SQL中关于Join.Inner Join.Left Join.Right Join.Full Join.On. Where区别和用法,不用我说其实前面的这些基本SQL语法各位攻城狮基本上都用过.但是往往我们可能用的比较多的也就是左右连接和内连接了,而且对于许多初学者而言不知道什么时候该用哪种语法进行查询,并且对于左右,或者内连接查询的时候关于ON 和Where 的作用也是模糊不清的,说不出其中的一个大概的差别,因此接下来请容我把它们好好描述一遍. 数据库(MS S…

对于SQL中inner join.outer join和cross join的区别很多人不知道,我也是别人问起,才查找资料看了下,跟自己之前的认识差不多, 如果你使用join连表,缺陷的情况下是inner join,另外,开发中使用的left join和right join属于outer join,另外outer join还包括full join. 下面我通过图标让大家认识它们的区别.现有两张表,Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同…

http://www.cnblogs.com/ASPNET2008/archive/2008/12/21/1358152.html join对于喜欢写SQL的朋友来说还是比较实用,也比较容易接受的东西.在LINQ TO SQL中,写多表查询,同样可以写join,只是它有它自己的语法要求而已,语义都是一样的,下面我来讲下LINQ TO SQL中的join最基本的形式:都是最简单的,当然还有其它方面的内容,如:怎样加上过滤条件,如何分组,如何排序等等,为了单纯说join的用法,这里就简化下. fro…

先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用.一.区别:Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿.百亿)的随机实时查询,如日志明细.交易清单.轨迹行为等.Hive:Hive是Hadoop数据仓库,严格来说,不是数据库,主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,适用于离线的批量数据…

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…