背景 话说有这么一家子,老公养了一条狗,老婆养了一只猫. 数据库的设计 人表 宠物表 通过表可以知道,宠物通过Owner指向主人的Id. 问题来了,我要和故事开头一样,老公-狗,老婆-猫,对应起来,怎么查询呢? 有同学说这还不简单?两个遍历一下不就行了. 首先 取出 List<宠物>集合,再根据宠物的主人Id去查找对应的主人信息就好了. 如果这样设计,那么将会执行3次查询: l  查出所有的宠物. l  查出阿猫的主人. l  查出阿狗的主人. 数据量不大还好,数据量要是大一点这是非常影响速度

var query =from a in this.ObjectContext.siteInfo join b in this.ObjectContext.shopInfo on a.siteID equals b.siteID group new {a,b} by new { a.Lon, a.Lat, a.siteID, b.date} into g select new site_shopInfo{ SiteID=g.Key.siteID, Longitude=g.Key.Lon, Lat

在查询语言中,通常需要使用联接操作.在 LINQ 中,可以通过 join 子句实现联接操作.join 子句可以将来自不同源序列,并且在对象模型中没有直接关系(数据库表之间没有关系)的元素相关联,唯一的要求是每个源中的元素需要共享某个可以进行比较,以判断是否相等的值. 在 LINQ 中,join 子句可以实现 3 种类型的联接分别是内部联接.分组联接和左外部联接. 1.内部连接(相对于sql:join | inner join) 格式:join element in dataSource on e

关于linq的多表联查效果的实现: 后台多表查询  内连接: SELECT [Extent2].[partID] AS [partID], [Extent1].[userName] AS [userName], [Extent3].[partName] AS [partName]FROM [dbo].[User] AS [Extent1]INNER JOIN [dbo].[User_partB] AS [Extent2] ON [Extent1].[userGUID] = [Extent2].[

1.VIEW 页面显示代码 <link href="~/Content/bootstrap.css" rel="stylesheet" /> <div class="well"> <table class="table"> <tr> <th>用户名</th> <th>地址</th> <th>订单编号</th>

LINQ中的Join对应T-SQL中的内连接,并无左连接的方法,当然也没有右连接. 要达成Left join必须依靠GroupJoin来完成. GroupJoin顾名思义就是先集团在做加入,加入的不同处在于加入会得到一个一对一的新物件集合(List <T>),而GroupJoin则会得到一对多的物件集合({key,List < T>}). 以下是join与GroupJoin的比较 资料表如图:ID = 004无可对应的资料 var _Join = SLIST.Join(ScoreL

目录 EFCore某张表中获取某几个字段 1.背景 2.法一:linq 2.1 使用Select方法 2.2 使用ForEach方法 2.3 其他参考代码 3.法二:IQueryble 3.1 参考例子一 3.2 参考例子二 4.法三:建立一个对象,然后配置一个automapper,然后将查询结果匹配过来 EFCore某张表中获取某几个字段 1.背景 在前后端分离的应用场景中,某张统计表有20几个字段,但是前端可能只用到4个字段,这样就涉及到获取某个表中的部分字段值.本文介绍3种方法. 2.法一

最近工作中遇到数据库组合查询带来的一些问题,因此有必要调研一下Linq to Objects Join Linq to Entity.参考一些网友的代码案例,深入实践了一下使用EntityFramework Code First 下的组合查询. 准备环节: (一) 在VS下创建一个控制台应用程序(LinqToObjectJoinEntity),定义一个MyObject类,如下: public class MyObject { public int Identity { get; set; } p

EFCore.Sharding(EFCore开源分表框架) 简介 引言 开始 准备 配置 使用 按时间自动分表 性能测试 其它简单操作(非Sharing) 总结 简介 本框架旨在为EF Core提供Sharding(即读写分离分库分表)支持,不仅提供了一套强大的普通数据操作接口,并且降低了分表难度,支持按时间自动分表扩容,提供的操作接口简洁统一. 源码地址:EFCore.SHarding 引言 读写分离分库分表一直是数据库领域中的重难点,当数据规模达到单库极限的时候,就不得不考虑分表方案.EF

ShardingCore ShardingCore 是一个支持efcore 2.x 3.x 5.x的一个对于数据库分表的一个简易扩展, 目前该库暂未支持分库(未来会支持),仅支持分表,该项目的理念是让你可以已最少的代码量来实现自动分表的实现,经过多个开源项目的摸索参考目前正式开源本项目 项目地址 github 喜欢的朋友可以点下star Thanks♪(･ω･)ﾉ 依赖 Release EF Core .NET Standard .NET (Core) Sql Server Pomelo.Ent

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

与hbase外部表(wizad_mdm_main)进行join出现问题: CREATE TABLE wizad_mdm_dev_lmj_edition_result as select *  from  wizad_mdm_dev_lmj_20141120 as w  JOIN wizad_mdm_main as a ON (a.rowkey = w.guid); 程序启动后,死循环,无反应.最后在进行到0.83时,内存溢出失败. 原因: 默认情况下,Hive会自动将小表加到Distribute

1. 概述 2. 主流程 3. ShareJoin 3.1 JoinParser 3.2 ShareJoin.processSQL(...) 3.3 BatchSQLJob 3.4 ShareDBJoinHandler 3.5 ShareRowOutPutDataHandler 4. 彩蛋 1. 概述 MyCAT 支持跨库表 Join,目前版本仅支持跨库两表 Join.虽然如此,已经能够满足我们大部分的业务场景.况且,Join 过多的表可能带来的性能问题也是很麻烦的. 本文主要分享: 整体流程.

[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

出自:http://hedengcheng.com/?p=209 两表join的multi update语句,执行结果与预计不一致的分析过程 — multi update结论在实际应用中,不要轻易使用multi update更新,根据join的不同顺序,更新的结果也会发生变化,multi update不是一个有稳定输出的语句,并且输出结果很难理解,最好不用! 整个测试的准备与multi update的处理流程分析,请见下 — T1表DROP TABLE IF EXISTS `t1`; CREAT

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)

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/95186 MapSideJoin例子:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/111963 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数

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

1.小.大表 join 在小表和大表进行join时,将小表放在前边,效率会高.hive会将小表进行缓存. 2.mapjoin 使用mapjoin将小表放入内存,在map端和大表逐一匹配.从而省去reduce. 样例: select /*+MAPJOIN(b)*/ a.a1,a.a2,b.b2 from tablea a JOIN tableb b ON a.a1=b.b1 在0.7版本号后.也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;