use mydb1 go -- 表T_Employee2 -- Id Name Position Dept -- 1 张三 员工 市场部 -- 2 李四 经理 销售部 -- 3 王五 经理 市场部 -- 4 马六 员工 销售部 -- 5 钱七 员工 市场部 select * from T_Employee2 -- 需求:查询表中所有员工以及所在部门的经理姓名.(使用表自连接查询) -- 分析:要求返回结果 -- Name Position Dept 经理 -- 张三 员工 市场部 王五 -- 马

一. hash 连接(哈希连接)原理 指的是两个表连接时, 先利用两表中记录较少的表在内存中建立 hash 表, 然后扫描记录较多的表并探測 hash 表, 找出与 hash 表相匹配的行来得到结果集的表连接方法. 哈希连接仅仅能用于等值连接条件(=). 如果以下的 sql 语句中表 T1 和 T2 的连接方式是哈希连接, T1 是驱动表 select * from T1, T2 where T1.id = T2.id and T1.name = 'David'; oracle 运行过程例如以下

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面

    sql优化核心 是数据库中 解析器+优化器的工作,我觉得主要有以下几个大方面:1>扫表的方法(索引非索引.主键非主键.书签查.索引下推)2>关联表的方法(三种),关键是内存如何利用3>处理排序聚合的方法,如何利用内存 即 少扫磁盘多用内存 --=====2 表关联方式-----0 概述类别 Nested Loop Hash Join Merge Join使用条件 任何条件 等值连接(=) 等值或非等值连接(>,<,=,>=,<=),‘<>’除外

转了一部分.稍后再修改. 三种多表Join的算法: 一． NESTED LOOP: 对于被连接的数据子集较小的情况,嵌套循环连接是个较好的选择.在嵌套循环中,内表被外表驱动,外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行,因此整个查询返回的结果集不能太大(大于1 万不适合),要把返回子集较小表的作为外表(CBO 默认外表是驱动表),而且在内表的连接字段上一定要有索引.当然也可以用ORDERED 提示来改变CBO默认的驱动表,使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是

SQL表连接查询(inner join.full join.left join.right join) 前提条件:假设有两个表,一个是学生表,一个是学生成绩表. 表的数据有: 一.内连接-inner jion : 最常见的连接查询可能是这样,查出学生的名字和成绩: select s.name,m.mark from student s,mark m where s.id=m.studentid 上面就是我们最常见的inner join,即内连接,把符合student.id=mark.studen

上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,PARTSUPP ; 可以把这个sql理解

1.表连接,就是将两个表合并起来,被合并的表的记录要通过中间字段,一一匹配起来左边的表的记录,形成一张临时的合并的表,并且每条记录的值都是两张表一一准确对应的 实例 尝试以下实例: root@host# mysql -u root -p password; Enter password:******* mysql> use RUNOOB; Database changed mysql> SELECT * FROM tcount_tbl; +-----------------+---------

关系数据库技术的精髓就是通过关系表进行规范化的数据存储,并通过各种表连接技术和各种类型的索引技术来进行信息的检索和处理. 表的三种关联方式: nested loop:从A表抽一条记录,遍历B表查找匹配记录,然后从a表抽下一条,遍历B表........就是一个二重循环 hash join:将A表按连接键计算出一个hash表,然后从B表一条条抽取记录,计算hash值,根据hash到A表的hash来匹配符合条件的记录 sort merge join:将A,B表都排好序,然后做merge,符合条件的选出

sql表连接left join,right join,inner join区别 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 (以左表数据为基准,不足补为NULL)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(以右表数据为基准,不足补为NULL)inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行(条件on之相等的数据) 举例如下: ---------------------------------------

排序合并连接 (Sort Merge Join)是一种两个表在做连接时用排序操作(Sort)和合并操作(Merge)来得到连接结果集的连接方法. 对于排序合并连接的优缺点及适用场景例如以下: a,通常情况下.排序合并连接的运行效率远不如哈希连接,但前者的使用范围更广.由于哈希连接仅仅能用于等值连接条件,而排序合并连接还能用于其它连接条件(如<,<=,>.>=) b,通常情况下.排序合并连接并不适合OLTP类型的系统.其本质原因是对于由于OLTP类型系统而言,排序是很昂贵的操作,当然

join多表连接和group by分组 上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,P

下面列出了您可以使用的 JOIN 类型,以及它们之间的差异. JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行(join=inner join) LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行 RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行 FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行 cross join:笛卡尔积,N*M 前提条件:假设有两个表,一个是学生表,一个是学生成绩表. 表的数据有: 一.内连接-inner jion : 最常见的连接查询可能

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

表A记录如下:  aID aNum  1 a20050111  2 a20050112  3 a20050113  4 a20050114  5 a20050115  表B记录如下:  bID bName  1 2006032401  2 2006032402  3 2006032403  4 2006032404  8 2006032408  1)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  sql语句如下:  select * from A left

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

Hive支持的表连接查询的语法: join_table: table_reference JOIN table_factor [join_condition] | table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference LEFT SEMI JOIN table_reference join_condition | table_reference CROSS JO

SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 一.多表查询基本语法 在进行多表连接查询的时候,由于数据库内部的处理机制,会产生一些“无用”的数据,而这些数据就称为笛卡尔积. 多表查询时可以利用等值关联字段消除笛卡尔积 多表查询之中,每当增加一个关联表都需要设置消除笛卡尔积的条件 分析过程很重要: 确定所需要的数据表 确定已知的关联字段: 按照SQL语句的执行步骤编写:FROM,WHERE,SELECT,ORDER BY (由于SELECT是在WHERE子句之后执行,所以SEL

一.简介: 多表连接查询通过表之间的关联字段,一次查询多表数据. 下面将依次介绍 多表连接中的如下方法: 1.from a,b 2.inner join 3.left outer join 4.right outer join 二.例子: 以下采用oracle的scott用户中的两张表dept和emp举例, 两个表的deptno字段关联. 表结构如下: (1).dept(部门表) (2).emp(雇员表) 1.from 表1,表2 语法:select a.x,b.y from a,b where

数据倾斜即为数据在节点上分布不均,是常见的优化过程中常见的需要解决的问题.常见的Hive调优的方法:列剪裁.Map Join操作. Group By操作.合并小文件. 一.表现 1.任务进度长度为99%,在任务监控页面中发现只有几个 reduce 子任务未完成: 2.单一 reduce 记录与平均记录数差异过大(大于3倍),最长时长>>平均时长: 3.job数多的,效率低,多次关联后,产生几个jobs,起码半小时以上才跑完: 二.原因 1.key分布不均: 2.业务数据本身问题: 3.建表有问

在早期版本,Oracle提供的是nested-loop join,两表连接就相当于二重循环,假定两表分别有m行和n行       如果内循环是全表扫描,时间复杂度就是O(m*n)       如果内循环是索引扫描,时间复杂度就是O(m*㏒n)       而hash join的时间复杂度是O(m*n)       因此10g后,hash join成为缺省的连接方法              对于三种连接,我们都可以使用hint来强制让优化器走:use_hash,use_nl,use_merge