db.Categories .GroupJoin( db.Products, Category => Category.CategoryId, Product => Product.CategoryId, (x, y) => new { Category = x, Products = y }) .SelectMany( xy => xy.Products.DefaultIfEmpty(), (x, y) => new { Category = x.Category, Pro

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

对于大量left join 的表查询,可以在关键的 连接节点字段上创建索引. 问题: 大量的left join 怎么优化 select a.id,a.num,b.num,b.pcs,c.num, c.pcs,d.num,d.pcs,e.num,e.pcs,a.x, a.y from a left join b.id=a.id and b.time=a.time left join c.id=a.id and b.time=a.time left join d.id=a.id and b.time

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

http://www.cnblogs.com/guixiaoming/p/6516261.html left join 连表时,on后多条件无效问题 最近开发素材库项目,各种关系复杂的表,一度6张表的综合关系,这里面 遇到一个 连表时的 多条件‘无效’问题,! 如下: 有如下问题 ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

​ mybatis逆向工程,实现join多表查询,避免多表相同字段名的陷阱 ​ 前言:使用 mybatis generator 生成表格对应的pojo.dao.mapper,以及对应的example的pojo.dao.mapper,自带对单表的增删改查方法,这里实现一下对多表的join查询. ​ 网上join多表查询的博客不少,但避免多表相同字段名的方法没看到比较简单好用的 ​ 最后在https://blog.csdn.net/xzm_rainbow/article/details/153369

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

join连表删除的效率与检测存在之后删除的效率比,后者的效率低了很多

摘录文章 SQL join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据.注意,join后的数据记录数不一定就是左或右表的简单连接,图表只代表集合关系,在数量上并不准确,如这个条件后结果,数量大于左表总数. 图解SQL Join 我认为 Ligaya Turmelle 关于 SQL Join 的文章是一篇非常棒的新手入门指南.由于 SQL Join 似乎被默认为基础,同时利用文氏图表来解释它,乍一看似乎是很自然的选择.然而,就像她的文章下面评论里说的,我也发现在实际测试中,文氏图并没

基本概念 join :用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据. join和key:有时为了得到完整的结果,我们需要从两个或更多的表中获取结果.我们就需要执行 join.数据库中的表可通过键将彼此联系起来.主键(Primary Key)是一个列,在这个列中的每一行的值都是唯一的.在表中,每个主键的值都是唯一的.这样做的目的是在不重复每个表中的所有数据的情况下,把表间的数据交叉捆绑在一起. 基本使用 请看 "Persons" 表: 请注意,"Id_P"

mysql left join 右表数据不唯一的情况解决方法 <pre>member 表id username1 fdipzone2 terry member_login_log 表id uid logindate1 1 2015-01-012 2 2015-01-013 1 2015-01-024 2 2015-01-025 2 2015-01-03 select a.id, a.username, b.logindate from member as a left join (select

除了常用的两个表连接之外,SQL(MySQL) JOIN 语法还支持多表连接.多表连接基本语法如下: 1 ... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON condition INNER|LEFT|RIGHTJOIN table3 ON condition ... JOIN 多表连接实现了从多个表中获取相关数据,下面是三个原始数据表: article 文章表: aid title content uid tid 1 文章1 文章1正文内容… 1 1

表结构如下:只把主要字段列出 表一:付款记录表  Gather 字段:GatherID , AccountID, PayMents 金额, PayWay  付款方式 1 现金 2 刷卡 表2:销售记录表 Account 字段:AccountID 仓库:StorageID 时间:BeginTime   销售时间 表3:仓库表 Storage 字段 StorageID StorageName 现要求查出某个仓库某给时间段 总营业收入,现金收入,刷卡收入 SQL语句如下: SELECT S.Stora

join on :   多表关联 内连接 :与其他表连接 from 表1 t join 表2 s on t.字段1 =s.字段2 join 表3 n on n.字段3=t.字段1 或 from 表1 a ,表2 b,表3c where a.字段=b.字段 自连接: 与自身连接 from 表1 t join 表1 s on t.字段1 =s.字段1 s.字段1=t.字段1 外连接:左/右连接 left join on 左连接 保证左边表的数据全部显示 right join on 右连接 保证右边表

在今天的文章里,我想谈下SQL Server里一个非常有趣的话题:在表联接里,把表指定顺序的话是否有意义?每次我进行查询和性能调优的展示时,大家都会问我他们是否应该把联接中的表指定下顺序,是否会帮助查询优化器得出一个更好性能的执行计划.我们来看下这个重要又有趣的问题. 合并联接(Inner Joins) 假设在AdventureWorks数据库里,你要在Sales.SalesOrderHeader表和Sales.SalesOrderDetail表之间做一个内联接: USE AdventureWo

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

A表--left join-- B表  --on--A和B表相等的字段--  此时AB已关联 --left join--C表--on --A(或B)与C表相等的字段 此时ABC已关联 --left join--D表--on --A(或B或C)与D表相等的字段 此时ABCD已关联 select a.cdjyhgzh, c.name ,a.ydyzl,a.sykdyzl ,e.name from jy_cdjy_cdjyhgz a left join jy_cdjy_workflow d on a.