1 准备数据: 1.1 t_1 01 张三 02 李四 03 王五 04 马六 05 小七 06 二狗 1.2 t_2 01 11 03 33 04 44 06 66 07 77 08 88 1.3 t_3 01 男 02 男 03 女 04 男 05 女 06 女 07 男 08 X 2 创建表:t_1,t_2,t_3 create table if not exists t_1(id string,name string)row format delimited fields termina

从数据表中随机抽取n条数据有哪几种方法(join实现可以先查数据然后再拼接) 一.总结 一句话总结:最好的是这个:"SELECT * FROM table WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM table)-(SELECT MIN(id) FROM table)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM table)  LIMIT n"; 1.thinkphp里面没有封装mysql中的Rand()方法,如何在thinkphp实

前几天遇到一个这样的需求:销售总占比加起来超过75%的top分类.具体需求是这样的:商品一级分类标签下面有许多商品标签,例如运动户外一级标签,下面可能存在361°,CBA,Nike,Adidas...等这些商品标签.我们需要统计在一级标签下面占总销售比超过75%的商品标签有哪些,从而让我们了解一级品牌标签下面哪些商品比较收用户喜欢.有以下样例数据(amount_precnt为这类商品在一级标签当中销售占比). 按照我们的业务需求我们要得到男装->(优衣库,七匹狼) 箱包->(coach) 运动

作为数据分析中经常进行的join 操作,传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致,而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作,去年开始也是有各种不同的算法论文出现,讨论各种算法的适用场景和取舍条件,本文讨论hive 中出现的几种join 优化,然后讨论其他算法实现,希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在yahoo 的hadoop summit 大会上做了一个关于最近两个版本的hive 上所做的一些join 的优化,其

用hive来做数仓类操作,或者大数据的运算,是没有疑问的,至少在你没有更多选择之前. 当我们要hive来做类似于大批量数据的select时,也许问题就会发生了变化. 1. 通用解决方案之分页 首先,我们要基于一个事实,就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据.比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了.而我们的解决方法也比较简单,那就是分页获取,比如我一页取1w条,直到取完为止.同样,因为hive基于都支持sql92

在阐述Hive Join具体的优化方法之前,首先看一下Hive Join的几个重要特点,在实际使用时也可以利用下列特点做相应优化: 1. 只支持等值连接 2. 底层会将写的HQL语句转换为MapReduce,并且reduce会将join语句中除最后一个表外都缓存起来 3. 当三个或多个以上的表进行join操作时,如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce 具体的优化建议: 1. 合理的设置map和reduce数量 jvm重用.可在hadoop的mapred-site.xml中

正常查询语句中TOP的运用: SELECT TOP 1000 * FROM MP_MemberGrade   随意更新一张表中满足条件的前N条数据: UPDATE TOP (1) MP_Member SET FKGradeID=2 WHERE IsDeleted=2   更新A表中满足B表前N条记录的数据 UPDATE MP_Member SET FKGradeID=2 FROM MP_Member A LEFT JOIN (SELECT TOP 10 * FROM MP_MemberGrade

sql数据库实现分组并取每组的前1(几)条数据 测试数据准备工作: 根据某一个字段分组取最大(小)值所在行的数据: 创建表并且插入数据 ),Val )) , 'a1--a的第一个值') , 'b2b2b2b2b2b2b2b2b值') , 'a2(a的第二个值)') , 'b1--b的第一个值') , 'a3:a的第三个值') , 'b3:b的第三个值') , 'c1c1c1c1c1c1c1c1c1c1c值') , 'b5b5b5b5b5b5b5b5b5b5值') , 'c2c2c2c2c2c2c

若要在i ≤ R ≤ j 这个范围得到一个随机整数R ,需要用到表达式 FLOOR(i + RAND() * (j – i + 1)).例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT FLOOR(7 + (RAND() * 6)); 以上摘抄自MySQL手册 从 Mysql 表中随机读取数据不难,方法还挺多的,但是如果要考虑效率,得到一个快速的高效率的方法,那就不是一件简单的事情了(至少对我来说不简单). 随机获得Mysql数据表的一条或多

 表A=================== AID, AName 1 jack 2 mary 3 lily 表B================== BID, AID, BName 1 1 aaa 2 1 bbb 3 1 ccc 4 2 ddd 5 2 eee 一.sql语句============== --A 表数据 select  * from A_TB --B 表数据 select  * from B_TB --结果:取A表数据,关联B表任意一条数据 select  * from A_T

MySql查询随机几条数据 想到了 Max RAND 这几个函数 用以下2种办法都可以实现查询. 速度还行. 几十万数据左右, 没有什么问题. SELECT * FROM `news` WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `news`))) LIMIT 10; SELECT * FROM `news` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `new

有这样一个需求:表T_FUN_TASK为任务表,有字段(TASKID,TASKNAME),表T_FUN_LOGBOOK为日志表,有字段(LOGID,TASKID,LOGDATE),一个任务可持续多天,每天会记录一条日志.在查询表T_FUN_TASK时,需将任务表中的 LOGDATE 查询出来作为一列 LOGDATES显示. T_FUN_TASK T_FUN_LOGBOOK 查询结果 此结果查询方法可以用存储过程轻松实现,这里我要介绍的是sqlserver FOR XML PATH语句的应用,在S

mysql根据查询结果批量更新多条数据(插入或更新) 1.1 前言 mysql根据查询结果执行批量更新或插入时经常会遇到1093的错误问题.基本上批量插入或新增都会涉及到子查询,mysql是建议不要对需要操作的表放入子查询条件中的,因此我们尽量避免子查询中涉及到需要操作的表,如果无法避免,则可以考虑用连接查询的方式进行. ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'dir' for update in FROM clause 1.2 根

在使用Hive的过程中,导入数据是必不可少的步骤,不同的数据导入方式效率也不一样,本文总结Hive四种不同的数据导入方式: 从本地文件系统导入数据 从HDFS中导入数据 从其他的Hive表中导入数据 创建表的同时导入数据 使用导入数据时,会使用到into和overwrite into两个关键字,into是在当前表追加数据,而overwrite into是删除当前表的数据然后在导入数据. 从本地系统导入数据 在Hive中创建load_data_local表,该表中有两个字段,一个是name一个是a

Sqoop与HDFS结合 下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出. Sqoop import 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息,比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等.它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapReduce作

group_concat()会计算哪些行属于同一组,将属于同一组的列显示出来,group by指定的列进行分组. 例如: -- 根据物流订单id查询所有物流订单,车源订单,车辆信息(多条数据合并为一条数据,英文逗号隔开)         SELECT             a.id AS logisOrderId,            a.logistics_order_code AS logisOrderCode,            a.logis_order_sum_fee AS l

若要在i ≤r≤ j 这个范围得到一个随机整数r ,需要用到表达式 FLOOR( RAND() * (j – i)+i),RLOOR()取整树部分,RAND()生成0~1的随机数.ROUND(x,n)四舍五入取整,ROUND(x,n)表示四舍五入返回数字x的n位小数的数字,n可以是负数,这时是指定小数点左边的n位整数位为0,同时小数位均为0:. 例如, 若要在7 到 12 的范围(包括7和12)内得到一个随机整数, 可使用以下语句: SELECT  FLOOR(RAND()*(12-7)+7)

转自http://shiyanjun.cn/archives/588.html Hive是基于Hadoop平台的,它提供了类似SQL一样的查询语言HQL.有了Hive,如果使用过SQL语言,并且不理解Hadoop MapReduce运行原理,也就无法通过编程来实现MR,但是你仍然可以很容易地编写出特定查询分析的HQL语句,通过使用类似SQL的语法,将HQL查询语句提交Hive系统执行查询分析,最终Hive会帮你转换成底层Hadoop能够理解的MR Job. 对于最基本的HQL查询我们不再累述,这

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

查询数据时只能获得collection集合中的的一条数据,相关情况如下: 结果集resultMap: <resultMap id="ManagerRolesAcls" type="com.meikai.shop.entity.TSystemManager"><id column="ID" jdbcType="BIGINT" property="id" /><result col

最近被朋友问到有关于Hive Join的问题,保守回答过后,来补充补充知识: Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能. 一.Hive支持哪些连接 来自官网的截图: 二.Hive五种连接 INNER JOIN:返回两张表中关联条件为＂真＂的记录: LEFT JOIN(LEFT OUTER JOIN):返回左表中所有的记录,加上右表中匹配的记录,如果条件不匹配,则返回NULL: RIGHT JOIN(RIGHT OUTER JO