一般情况,我们作左连接 select * from A left join B  on A.id=B.a_id;一定认为A就是主表,其实还有另外的情况,我们若将sql改写成 select * from A left join B  on on A.id=B.a_id where B.id<cont(常数).此时B表就作为连接的主表了.具体示例见下: 新建表 A 新建表B 1.查询sql SELECT * FROM A a  LEFT JOIN   B  b ON a.category_id =

SQL INNER JOIN关键字表示在表中存在至少一个匹配时,INNER JOIN 关键字返回行. 1.连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 2.连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member

1.连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 2.连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort) INNER JOIN Membe

表library: 表borrow: 表reader: 1.等值连接:(常用) 原理:将多张表组合成一个逻辑大表,即字段相加记录相乘(笛卡尔积). 语法:select * from 表A,表B where 表A.主键=表B.外键 and 查询条件. 步骤:①明确来源于哪几张表:②找到关联字段:③添加条件:④合并语句. 优点:简单方便. 缺点:查询效率低,查询记录快速增长. 适用范围:不适用于海量数据的查询. 例子: 找出李某所借图书的所有图书的书名及借书日期. SELECT full_name,

一.查询加强 1.在mysql中,日期类型可以直接比较,需要注意格式 2.%:表示0到多个字符, _:表示单个字符 exp:显示第二个字符为大写O的所有员工的姓名和工资 select  name from table where name like '_O%'; 3.查询某个字符字段为空 4.查询表结构:DESC table(table表示表名) 例:DESC user 二,分页查询 1.基本语法: 数据分组总结: 如果select语句同时包含有group by ,having , limit.

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

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: ---------------------------------------

一个表50MB 一个表10GB 50M表做驱动表,放在PGA里 这时候慢在对对 10g 的全表扫描 对10个G扫描块 需要开并行 我有这样一个算法 一个进程 读 50mb 8进程 来 扫描 10gb 一个 进程扫描 1.25gb 50MB 都分发到 8个进程 超大表和小表之间做HASH JOIN,一般会启用用并行,ORACLE在并行HASH JOIN的时候会用到很多技术,比如 HASH HASH, 或者BROADCAST 对于超大表和小表做HASH JOIN,一定要让小表进行广播(Broadca

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

​   2017-02-23 小峰 ITPUB 点击上方“蓝字”可以关注我们哦  |转载自:码农网 |原文链接:www.codeceo.com/article/sql-join-guide.html 也许最强大的SQL功能是JOIN操作.这让所有非关系数据库羡慕不已,因为当你想“合并”两个数据集时,这个概念是如此简单,并且又普遍适用. 简单地说,连接两个表,就是将一个表中的每一行与另一个表中的每一行结合起来.来自SQL Masterclass的插图展示了这个原理.  参见我们最近关于使用Ve

1 常用表联结(inner join,left join,right join,full join,cross join) if object_id(N'table1',N'U') is not null drop table table1 if object_id(N'table2',N'U') is not null drop table table2 )) insert into table1 ,'小明' union all ,'小李' union all ,'小陈' union all

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

才想起来总结这两天发现的一个有趣的现象: 在SSAS Tabular 模型中建立了关系之后,在excel中分析发现: 产品库龄作为量值:Aging Stock:=sum([DISTRIBUTOR_STOCK])以 区域维度Distributors.[Distributor code] +销售渠道维度Products.[PN]/Products.[Channel Mode]+时间维度Times.[YEAR]/Times.[YEAR MONTH] YEAR 点击筛选,值选择2016年~ 以以上维度进

开心一刻 我:嗨,老板娘,有冰红茶没 老板娘:有 我:多少钱一瓶 老板娘:3块 我:给我来一瓶,给,3块 老板娘:来,你的冰红茶 我:玩呐,我要冰红茶,你给我个瓶盖干哈? 老板娘:这是再来一瓶,我家卖完了,你去隔壁家换一下 问题背景 对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!):如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题 驱动表的选择 MySQL 会如何选择驱动表,按从左至右的顺序选择第一个? 多表连接的顺序 假设我们

驱动表与被驱动表 先了解在join连接时哪个表是驱动表,哪个表是被驱动表:1.当使用left join时,左表是驱动表,右表是被驱动表2.当使用right join时,右表时驱动表,左表是驱动表3.当使用join时,mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表,大表作为被驱动表 join查询如何选择驱动表与被驱动表 在sql优化中,永远是以小表驱动大表. 例如: A是小表,B是大表 使用left join 时,则应该这样写select * from A a left join B b on a.c

开心一刻 一头母牛在吃草,突然一头公牛从远处狂奔而来说:“快跑啊!!楼主来了!” 母牛说:“楼主来了关我屁事啊?” 公牛急忙说:“楼主吹牛逼呀!” 母牛大惊,拔腿就跑,边跑边问:“你是公牛你怕什么啊?” 公牛无奈道:“现在的楼主不仅吹牛逼,还扯蛋!” 然后小牛也在跟着跑,公牛和母牛问:“儿子你跑什么呢?” 小牛说:“楼主还扯犊子啊” 前情回顾 神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 JOIN 的部分内容,像:驱动表.JOIN 大致流程等.什么,还没

问题背景 对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!):如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题 驱动表的选择 MySQL 会如何选择驱动表,按从左至右的顺序选择第一个? 多表连接的顺序 假设我们有 3 张表:A.B.C,和如下 SQL -- 伪 SQL,不能直接执行 A LEFT JOIN B ON B.aId = A.id LEFT JOIN C ON C.aId = A.id WHERE A.name = '6

转 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

记得5年前遇到一个SQL.就是一个简单的两表关联.SQL跑了几乎相同一天一夜,这两个表都非常巨大.每一个表都有几十个G.数据量每一个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 遇到这样的超级大表与超级大表怎么优化呢?这篇文章将告诉你答案. 首先创建2个測试表 t1,t2 数据来自dba_objects create tabl

前言 一般来说,物理表的增.删.改.查都受到数据量的制约,进而影响了性能. 很多情况下,你所负责的业务关键表中,每日变动的数据库与不变动的数据量比较,相差非常大. 这里我们将变动的数据称为动态数据,不变动的数据称为静态数据. 举个例子,1张1000W的表,每日动态数据只有1W条,999W条的数据都为静态.往往select或者重复改变的数据都在动态数据中.比如订单表. 所以,如果将动态数据库从表中剥离出来,分割两张表,一张动态数据表,一张静态数据表,从数据量的角度来看,性能是不是就会自然提高了?