一.SQL语句中  INNER JOIN的用法? 1.INNER JOIN的作用? 可以在两个或者更多的表中获取结果,得出一张新表. [隐式内连接] 表一 car  购物车 表二 user 用户 发现两张表都有uid 这一列  通过car uid =user uid 这一桥梁,将两张表合并. 合并方法 user.nickname  是在user表中 查nickname 一查询  所需 二来自  何表 三条件  相等 查询结果 1.这样就将两张表合到一块 ,查到我所想要的信息. 2.就是 用户的昵

例如,可以将产品表与产品类别表相联接,得到产品名称和与其相对应的类别名称 db.Products .Join ( db.Categories, p => p.CategoryID, c => c.CategoryID, (p, c) => new {p,c.CategoryName} ) .Where(p => p.CategoryID == ); 这个Join对应SQL里的inner Join, 这个很容易理解. 上面代码里红色的c的类型是Category 如果我要达到SQL里L

在前面的博文中,我们已经学会了如果在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据. 本章节我们将向大家介绍如何使用 MySQL 的 JOIN 在两个或多个表中查询数据. 你可以在SELECT, UPDATE 和 DELETE 语句中使用 Mysql 的 JOIN 来联合多表查询. JOIN 按照功能大致分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):获取两个表中字段匹配关系的记录. LEFT JOIN(左连接):获取左表所有记录,即使右表没有对应

在EF中,当在dbset使用join关联多表查询时,连接查询的表如果没有建立相应的外键关系时,EF生成的SQL语句是inner join(内联),对于inner join,有所了解的同学都知道,很多时候这并不是我们的本意,实例如下: var list = from o in context.CTMS_OD_ORDERS join d in context.CTMS_SUP_DOCTOR on o.OWNERDOCID equals d.USERID join e in context.CTMS_

回到目录 对于SQL左外连接我想没什么可说的,left join将左表数据都获出来,右表数据如果在左表中不存在,结果为NULL,而对于LINQ来说,要实现left join的效果,也是可以的,在进行join时直接into到集合变量就可以了,但在赋值时,如果只需要集合的一条记录,那在写法上又会有两种,而这两种写法所产生的性能是相关千里的,下面来看一下. 首先是SQL的左外连接 SELECT [t6].[CourseID] , [t6].[UserID] , [t6].[CourseName] ,

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; +-----------------+---------

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

假设有两个表a.b 使用on Select * from a left join b on b.col = a.col and b.col2 = ‘aa’ 使用 where Select * from a left join b on b.col = a.col where b.col2 = ‘aa’ and b.col2 is null // b.col2 is null作用是防止因b表中没有匹配数据,照成a表原有记录无法返回的问题 分析 1.on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的

最近看了下多进程. 一种接近底层的实现方法是使用 os.fork()方法,fork出子进程.但是这样做事有局限性的.比如windows的os模块里面没有 fork() 方法. windows:.linux: 另外还有一个模块:subprocess.这个没整过,但从vamei的博客里看到说也同样有局限性. 所以直接说主角吧 --- multiprocessing模块. multiprocessing模块会在windows上时模拟出fork的效果,可以实现跨平台,所以大多数都使用multiproce

聚合函数:(都会忽略null数据) 常用的有5种:将字段中所有的数据聚合在一条中 .sum(字段名) :求总和 .avg(字段名) :求平均值 .max(字段名) :求最大值 .min(字段名) :求最小值 .count(字段名.*) :统计行数 ----.按部门编号,查询平均薪水 ,并且平均薪水<1300的不显示,结果按降序排序 select empno,avg(sal) as avgsal from scott.emp group by empno having avg(sal)>= or

NESTED LOOP JOIN  (NLJOIN) 对于被连接的数据子集较小的情况,nested loop连接是个较好的选择.nested loop就是扫描一个表,每读到一条记录,就根据索引去另一个表里面查找,没有索引一般就不会是 nested loops. 一般在nested loop中, 驱动表满足条件结果集不大,被驱动表的连接字段要有索引,这样就走nstedloop.如果驱动表返回记录太多,就不适合nested loops了.如果连接字段没有索引,则适合走hash join,因为不需要索

在EF中表连接常用的有Join()和Include(),两者都可以实现两张表的连接,但又有所不同. 1.Join(),两表不必含有外键关系,需要代码手动指定连接外键相等(具有可拓展性,除了值相等,还能指定是>,<以及其他对两表的相应键的关系),以及结果字段. 2.Include(),两表必须含有外键关系,只需要指定键名对应的类属性名即可,不需指定结果字段(即全部映射).默认搜索某表时,不会顺带查询外键表,直到真正使用时才会再读取数据库查询:若是使用 Include(),则会在读取本表时把指定的

Object中的wait.notify.notifyAll,可以用于线程间的通信,核心原理为借助于监视器的入口集与等待集逻辑 通过这三个方法完成线程在指定锁(监视器)上的等待与唤醒,这三个方法是以锁(监视器)为中心的通信方法  除了他们之外,还有用于线程调度.控制的方法,他们是sleep.yield.join方法,他们可以用于线程的协作,他们是围绕着线程的调度而来的  sleep方法 有两个版本的sleep方法,看得出来,核心仍旧是native方法 非native方法只是进行了参数校验,接着仍旧

使用 inner join,left join, right join.full join 对双表进行联合查询. 1.inner join.join:如果表中有至少一个匹配,则返回行. 2.left join:即使右表中没有匹配,也从左表中返回所有行. 3.right join:即使左表中没有匹配,也从右表中返回所有行. 4.full join:只要其中一个表中存在匹配,就返回所有行. 举例说明,建立两个表. 1. 表名:Class    主键:ClassID  字段:ClassName 2.表

sql语句中left join和inner join中的on与where的区别分析   关于SQL SERVER的表联接查询INNER JOIN .LEFT JOIN和RIGHT JOIN,经常会用到ON和WHERE的条件查询,以前用的时候有时是凭感觉的,总是没有搞清楚,今日亲自测试了下,理解到了一些内容,在此分享. 要测试,首先我们来创建三张表,数据库就根据自己的情况而定 创建表TestJoinOnOrWhere_A.TestJoinOnOrWhere_B.TestJoinOnOrWhere_

关于SQL SERVER的表联接查询INNER JOIN .LEFT JOIN和RIGHT JOIN,经常会用到ON和WHERE的条件查询,以前用的时候有时是凭感觉的,总是没有搞清楚,今日亲自测试了下,理解到了一些内容,在此分享. 要测试,首先我们来创建三张表,数据库就根据自己的情况而定 创建表TestJoinOnOrWhere_A.TestJoinOnOrWhere_B.TestJoinOnOrWhere_C /****** Object: Table [dbo].[TestJoinOnOrW

join :取两个表的合集: left join:左表的数据全部保留,然后增加右表与左表条件匹配的记录.如下 select cc.* from cloud_groups as cg left join cloud_contacts as cc on cg.ou=cc.departmentNumber order by cast(cg.sort as int),cast(cc.sort as int) //先以部门排序,再以员工进行排序 效果: (1)cloud_groups  的内的数据全部保留

    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

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

转载于:http://www.2cto.com/database/201206/137067.html   Sql server left join,right join和inner join的比较   今天来研究一下数据库left join .right join 和 inner join 这三者之间的区别   在网上看别人的写过的源代码,绝大多数的应用系统开发,数据库都会有很多的各种各样的join,那些个表table之间join的让人眼花缭乱的,其实一直都是一知半解的状态,   因为在公司上

由于MySQL设计时不支持full outer join, 所以如果有全连接需求时,需要一点小技巧来实现. 假设有两个表t1,t2 full outer join 的效果和下面的效果一样: SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.id = t2.id UNION SELECT * FROM t1 RIGHT JOIN t2 ON t1.id = t2.id 如果有多于2个表 t1,t2,t3 SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.