一 创建模型 表和表之间的关系 一对一.多对一.多对多 ,用book表和publish表自己来想想关系,想想里面的操作,加外键约束和不加外键约束的区别,一对一的外键约束是在一对多的约束上加上唯一约束. 实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系 作者模型:一个作者有姓名和年龄. 作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息.作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one) 出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email. 书籍模型: 书籍有书名和出版日期

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者.作者:petanne(来自豆瓣)来源:https://www.douban.com/note/301166150/ 1.多表连接查询:感觉django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='se

1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.   class A(models.Model):     name = models.CharField(u'名称')   class B(models.Model):     aa = models.ForeignKey(A) B.objects.filter(aa__name__contains='searchtitle') 1.5 我叫它反向查询,后来插入记录1.5,当我知道的时候瞬间就觉得django太太太NX了.  

1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='searchtitle') 1.5 我叫它反向查询,后来插入记录1.5,当我知道的时候瞬间就觉得django太太太NX了.  class

转载博客:joeleo博客(http://www.xker.com/page/e2012/0708/117368.html) 本文主要列举两张和三张表来讲述多表连接查询. 新建两张表: 表1:student  截图如下: 表2:course  截图如下: (此时这样建表只是为了演示连接SQL语句,当然实际开发中我们不会这样建表,实际开发中这两个表会有自己不同的主键.) 一.外连接 外连接可分为:左连接.右连接.完全外连接. 1.左连接  left join 或 left outer join S

表连接注意left join on与where的区别: select * from dept; select * from emp; select * from emp a right outer join dept b on a.deptno=b.deptno where a.empno is null; select b.deptno,a.* from emp a right join dept b on a.deptno=b.deptno and a.empno is null; 这里注意

SQL多表连接查询 本文主要列举两张和三张表来讲述多表连接查询. 新建两张表: 表1:student  截图如下: 表2:course  截图如下: (此时这样建表只是为了演示连接SQL语句,当然实际开发中不会这样建表,实际开发中这两个表会有自己不同的主键.) 一.外连接 外连接可分为:左连接.右连接.完全外连接. 1.左连接  left join 或 left outer join SQL语句:select * from student left join course on student.

    多表连接查询 内连接(inner join) 目的:将多张表中能通过链接谓词或者链接运算符连接起来的数据查询出来. 等值连接(join...on(...=...)) --选出雇员的名字和雇员所在的部门名字 --(1)必须明确的指出重复字段属于哪个表 select ename,dname dept.deptno from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno;   --(2)新语法:join...on(...=...) select ename,

第一次在Access中写多表查询,就按照MS数据库中的写法,结果报语法错,原来Access的多表连接查询是不一样的 表A.B.C,A关联B,B关联C,均用ID键关联 一般写法:select * from A inner join B on A.ID=B.ID inner join C on B.ID=C.ID 此写法在Access中报错,Access对SQL语法理解方式不一样,它将两表连接后当作一个表然后再与第三个表连接,因此要改成 select * from (A inner join B o

一.多表连接查询 1.连接方式概览 [inner] join 内连接:表A和表B以元组为单位做一个笛卡尔积,记为表C,然后在C中挑选出满足符合on 语句后边的限制条件的内容. left [outer] join 左外连接:在内连接的基础上,将A中有但C中没有的元组也加上.由于C的列数比A的行数多,所以这新增的元组左边照搬A,右边为null. right [outer] join 右外连接:在内连接的基础上,将B中有但C中没有的元组也加上.由于C的列数比B的行数多,所以这新增的元组右边照搬B,左边

http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/68035.htm 1.简介 在关系型数据库中,join操作是将不同的表中的数据联合在一起时非常通用的一种做法.首先让我们看看join是如何操作的,然后我们探索一下当join和where语句同时存在的时候的执行顺序问题,最后来谈一谈不同类型的join的顺序问题. 2.建立初始的测试表结构(建表语句到这里下载) 表建立完之后,将会看到如下三个表. 我们将通过以上三个表来演示join操作.这三个表都是用来做演示的,所以我并没

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

SQL的多表连接查询 多表连接查询具有两种规范,SQL92和SQL99规范. SQL92规范支持下列多表连接查询: (1)等值连接: (2)非等值连接: (3)外连接: (4)广义笛卡尔积: SQL99规范支持了可读性更好的多表连接语法,并提供了更多类型的连接查询,SQL99规范支持的多表连接如下: (1)交叉连接: (2)自然连接: (3)使用using句子的连接: (4)全外连接,或左.右外连接. 1.SQL92的连接查询 SQL92多表连接查询语句比较简洁,这种语法把多个数据表放在from

1.概述 hash join是一种数据库在进行多表连接时的处理算法,对于多表连接还有两种比较常用的方式:sort merge-join 和 nested loop. 为了比较清楚的介绍hash join的使用场景以及为何要引入这样一种连接算法,这里也会顺带简单介绍一下上面提到的两种join方式. 连接方式是一个什么样的概念,或者说我们为何要有而且有好几种,对于不太了解数据库的人来讲可能这些是开头的疑惑.简单来讲,我们将数据存在不同的表中,而不同的表有着它们自身的表结构,不同表之间可以是有关联的,

最近遇到特别多多表连接的问题,因此随笔记下,开始学java和mysql的时间太短,有见解不周的地方,希望读者可以提出探讨. 对于left join.right join和inner join(join默认inner join)的区别: left join:返回左表中所有的记录和右表中联结字段相等的记录 right join:返回右表中所有的记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接):只返回两个表中联结字段相等的行 例如:---------------------------

Atitit 数据存储的数据表连接attilax总结 1.1. 三种物理连接运算符:嵌套循环连接.合并连接以及哈希连接1 1.2. a.嵌套循环连接(nested loops join)1 1.3. b.合并连接(merge join)3 1.4. c.哈希连接(hash join) 4 1.5. 所以这三种算法,没有谁好谁坏,只有合适的场景应用合适的连接算法,这样才能发挥它自身的长处,而恰巧这些就是我们要掌握的技能.6 1.6. 这三种连接算法我们也可以显示的指定,loop merger ha

继上篇了解了使用MapReduce计算平均数以及去重后,我们再来一探MapReduce在排序以及单表关联上的处理方法.在MapReduce系列的第一篇就有说过,MapReduce不仅是一种分布式的计算方法,更是一种解决问题的新思维.新思路.将原先看似可以一条龙似的处理一刀切成两端,一端是Map.一端是Reduce,Map负责分,Reduce负责合. 1.MapReduce排序 问题模型: 给出多个数据文件输入如: sortfile1.txt 11 13 15 17 19 21 23 25 27

执行路径:ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询..数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了. 当你向ORACLE提交一个SQL语句,ORACL

多表连接查询 # 返回的是两张表的乘积 SELECT * FROM tb_emp,tb_dept SELECT COUNT(*) FROM tb_emp,tb_dept # 标准写法,每个数据库都能这么写 SELECT * FROM tb_emp CROSS JOIN tb_dept # 内连接 只列出这些连接表中与连接条件相匹配的数据行 SELECT * FROM tb_emp e,tb_dept d WHERE e.NAME = d.NAME SELECT * FROM tb_emp INN

http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2013/03/28/2987531.html 为了方便,直接粘过来,方便查看.不收藏了 Hibernate主要支持两种查询方式:HQL查询和Criteria查询.前者应用较为广发,后者也只是调用封装好的接口. 现在有一个问题,就是实现多表连接查询,且查询结果集不与任何一个实体类对应,怎么解决呢? 举个例子: 现在有两个表,一个users用户表, 一个goods商品表,每个用户可以有多个商品,而一个商品只能对应一个用户

一.表连接-JOIN 1. 自连接实例 查询类型相同的订单信息. SELECT O1 .*,O2.* FROM T_Order O1 JOIN T_Order O2 ON O1 .FTypeId= O2.FTypeId AND O1.FID <O2. FId 二.子查询 子查询允许将sql语句查询结果作为结果集供其他语句使用.子查询可以简化复杂sql,但是使用不当会造成性能问题. 1.INSERT子查询 INSERT...SELECT....可以将SELECT查询结果导入到另外一个表中,并且可以