left join 是做左外关联,主表内容都会显示:符合关联条件的附表内容才会显示出来. inner join 是内关联,没有主表附表的概念:两个表中,同时符合关联条件的数据才会显示出来. left join 是 left outer join 的简写形式. join 是 inner join 的简写形式. 优化: 大家都知道,sql尽量使用数据量小的表做主表,这样效率高,但是有时候因为逻辑要求,要使用数据量大的表做主表,此时使用left join 就会比较慢,即使关联条件有索引.在这种情况下就

8.2.1.10 Nested-Loop Join Algorithms 嵌套循环 关联算法: MySQL 执行关联在表之间使用一个嵌套循环算法或者变种 Nested-Loop Join Algorithm 嵌套循环算法: 一个简单的嵌套循环关联(NLJ)算法读取记录从第一个表在一个循环 一次一跳, 传递每条记录给一个嵌套循环来处理下一个表在关联里, 这个产生是被重复很多次,因为剩下的表被关联 假设一个关联在3个表t1,t2,t3 之间进行 t3是被执行使用下面的关联条件: Table Join

left join(左关联).right join(右关联).inner join(自关联)的区别 用一张图说明三者的区别: 总结: left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中关联字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中关联字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中关联字段相等的行 举例如下: -------------------------------------------- 表A记录如下: aID   aA

原文:[Transact-SQL]SQL Server自动把left join自动转化为inner join.以及关联时的数据重复问题 1.SQL Server自动把left join自动转化为inner join的问题: 下面的两个语句都是left join的,但是一个却转化成了 inner join drop table a,B go create table a(id int) insert into a select 1 union all select 2 create table b

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

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.

SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 一.多表查询基本语法 在进行多表连接查询的时候,由于数据库内部的处理机制,会产生一些“无用”的数据,而这些数据就称为笛卡尔积. 多表查询时可以利用等值关联字段消除笛卡尔积 多表查询之中,每当增加一个关联表都需要设置消除笛卡尔积的条件 分析过程很重要: 确定所需要的数据表 确定已知的关联字段: 按照SQL语句的执行步骤编写:FROM,WHERE,SELECT,ORDER BY (由于SELECT是在WHERE子句之后执行,所以SEL

背景:  A表.B表两表关联,关联出来的结果里B表有不止一条,需求是只要B表结果中的某一条(按某字段排序) 经过百度,发现 row_number() over(partition by a order by b desc)函数可用(需要说明下,order by 必须有缺少会报错),以下是数据环境及结果. 创建数据环境 create table A(ANAME varchar(20)); insert into A values('alan'); insert into A values('Ale

参考:https://blog.csdn.net/hj7jay/article/details/51749863

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order      (id  order_name   customer_id   book_id) 图书表           (id  book_name    author_id) 作者表           (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Customer  class Custom

表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order          (id  order_name       customer_id   book_id) 图书表                    (id  book_name       author_id) 作者表                    (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Custom

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order          (id  order_name       customer_id   book_id) 图书表                    (id  book_name       author_id) 作者表                    (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写

我们用实例来说明这一部分 表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order          (id  order_name       customer_id   book_id) 图书表                    (id  book_name       author_id) 作者表                    (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写

连接方式 连接类型 个人总结 阐述(生成两个集合的约束笛卡儿积) INNER    JOIN 内连接 关联相同的(用于查找关联的信息) FROM C AS c INNER JOIN D AS d ON c.xx = d.xx 前面的查询表达式将 ON 条件为 true 的每一个左侧集合元素与其右侧集合的配对元素组合起来. 如果未指定 ON 条件,则 INNER JOIN 退化为 CROSS JOIN. LEFT     JOIN 左连接 左面全保留(可以用来查找左面多余的,右面为NULL) FR

表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order      (id  order_name  customer_id   book_id) 图书表Book       (id  book_name   author_id) 作者表Author     (id  author_name) 怎么来确定是一对多 还是一对一呢?这个很简单,比如下面的Customer,一个Customer有多个Order,所以就是一对多:

Hive中小表与大表关联(join)的性能分析 [转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ff05a2c01016j7n.html] 经常看到一些Hive优化的建议中说当小表与大表做关联时,把小表写在前面,这样可以使Hive的关联速度更快,提到的原因都是说因为小表可以先放到内存中,然后大表的每条记录再去内存中检测,最终完成关联查询.这样的原因看似合理,但是仔细推敲,又站不住脚跟. 多小的表算小表?如果所谓的小表在内存中放不下怎么办?我用2个只有几条记录的表做关联查询

表结构 现在有客户表.订单表.图书表.作者表, 客户表Customer   (id  customer_name) 订单表Order         (id  order_name   customer_id   book_id) 图书表Book          (id  book_name    author_id) 作者表Author        (id  author_name) 模型定义 下面是这4个个模型的定义,只写出其中的关联 Customer class Customer ex

在构造数据模型的时候,将有关联关系的数据分割为不同的实体,类似于关系型数据库中的模型. 案例背景:博客网站,一个网站可能有多个用户,一个用户会发多篇博客,此时最好的方式是建立users和blogs两个type,分别存入用户信息和博客信息,这种方式就类型于关系型数据库中的建模方式,如果要查询特定用户的博客,就只能在应用层通过join的方式进行查询. 一.放入数据 PUT /website/users/1 { "name": "小鱼儿", "email&quo

inner join 必须两边对应才能查处结果 left join 用主表关联副表,关联不出来依然显示结果

本篇博客是基于<活动记录(Active Record)>中对于AR表关联用法的介绍. 我会构造一个业务场景,主要是测试我比较存疑的各种表关联写法,而非再次介绍基础用法. 构造场景 订单ar_order order_id 订单id(主键) user_id 用户id 用户ar_user user_id 用户id(主键) user_name 用户名 订单商品清单ar_order_goods id 自增id(主键) order_id 所属订单id goods_id 所买商品id 商品ar_goods