可以在查询时给字段赋别名,但是需要注意以下:*的位置要在最前面,放在其他地方都会出错.这种写法同名覆盖的字段还在,然后在*的后面加上别名字段,已经可以满足所有需求了 SELECT *,r.id as rid,u.id as uid FROM remarks_tblogs as r left join user_tblogs as u on r.userId=u.id ORDER BY r.id desc P.S.  一段thinkphp数据库查询代码,注意各种别名的使用 $remarks = M

package main import ( "fmt" ) type Person struct { name string sex byte age int } type Student struct { Person //只有名字,没有字段,这里student相当于继承了person的所有字段,就有点像是继承了 id int addr string name string //这里跟person里的字段同名了,那么被使用的时候,操作是studnet还是persion里的name ?

前几天做BI Tabular表格模型的时候,数据中心核对数据发现模型展现数据比实际数据要多,经过核查之后,发现原来我是一个不经意,在做数据选取的时候,inner join的字段CITY_NAME_CN选取错误. 首先对比事实表和我数据源选取的数据量差异:正常(8080945条记录) SELECT count(YYYYMMDD) 我的数据源sql:选取(8110909条记录) SELECT [GUID] ,[YYYYMMDD] ,[BRAND] ,[BRAND_GROUP] ,[MODEL] ,[

本文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/6401280.html mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join. Cross join cross join:交叉连接,得到的结果是两个表的乘积,即笛卡尔积 笛卡尔(Descartes)乘积又叫直积.假设集合A={a,b},集合B={,,},则两个集合的笛卡尔积为{(a,),(a,),(a,),(b,),(b,

有一个表名为tb,字段段名为name,数据类型nchar(20). 1.假设字段数据为空,则不管改为什么字段类型,可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 2.假设字段有数据,则改为nvarchar2(20)可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 3.假设字段有数据,则改为varchar2(40)执行时会弹出:“ORA-01439:要更改数据类型,则要修改的列必须为空”,这时

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机

转载自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1392961 1.在Reudce端进行连接. 在Reudce端进行连接是MapReduce框架进行表之间join操作最为常见的模式,其具体的实现原理如下: Map端的主要工作:为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录.然后用连接字段作为key,其余部分和新加的标志作为value,最后进行输出. reduce端的主要工作:在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成,

转自 http://blog.csdn.net/tonyxf121/article/details/7796657 join的实现原理 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再一次作为循环条件到后一个表中查询数据. 接下来通过一个三表join查询来说明MySQL的Nested Loop Join的实现方式.

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

介绍Inner Join(可以省略Inner,平常经常inner,就是inner join), Full Out Join,Cross Join,Left Join, Right Join区别. )) , 'Craig') , 'John Doe') , 'Jane Doe') )) , 'Camera') , 'Computer') , 'Monitor') , 'Printer') Customers 表数据: Sales 表数据:1.inner join 两边都有的才筛选出来(Inner

有一个表名为tb,字段段名为name,数据类型nchar(20). 1.假设字段数据为空,则不管改为什么字段类型,可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 2.假设字段有数据,则改为nvarchar2(20)可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 3.假设字段有数据,则改为varchar2(40)执行时会弹出:“ORA-01439:要更改数据类型,则要修改的列必须为空”,这时

原创文章,首发自本人个人博客站点,转载请务必注明出自http://www.jasongj.com Nested Loop,Hash Join,Merge Join介绍 Nested Loop: 对于被连接的数据子集较小的情况,Nested Loop是个较好的选择.Nested Loop就是扫描一个表(外表),每读到一条记录,就根据Join字段上的索引去另一张表(内表)里面查找,若Join字段上没有索引查询优化器一般就不会选择 Nested Loop.在Nested Loop中,内表(一般是带索引

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

转自:http://blog.csdn.net/leoleocmm/article/details/8602081 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Fi

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce

发表于<程序员>2015年4月B的一篇文章,在博客归档下.根据杂志社要求,在自己博客发表该文章亦须注明:本文为CSDN编译整理,未经允许不得转载,如需转载请联系market#csdn.net(#换成@) 想通过原理来说明一些技术白皮书上“什么时候应该使用什么”这个“应该”后面的原因.通过数据结构中经典的排序查找算法来推倒解释数据库中几种经典的表连接背后的算法原理,和原理决定的在各种数据库中不同的应用和限制.以简单的算法来讲出数据库系统中看着核心强大功能的本质的算法设计.较之白皮书中不同数据库的

Dong的这篇博客我觉得把原理写的很详细,同时介绍了一些优化办法,利用二次排序或者布隆过滤器,但在之前实践中我并没有在join中用二者来优化,因为我不是作join优化的,而是做单纯的倾斜处理,做join优化或者查询优化时,上述二者是最基本的优化办法了. 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JO

有一个表名为tb,字段段名为name,数据类型nchar(20). 1.假设字段数据为空,则不管改为什么字段类型,可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 2.假设字段有数据,则改为nvarchar2(20)可以直接执行:alter table tb modify (name nvarchar2(20)); 3.假设字段有数据,则改为varchar2(40)执行时会弹出:“ORA-01439:要更改数据类型,则要修改的列必须为空”,这时

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

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

原文:SQL Server Join方式 0.参考文献 Microsoft SQL Server企业级平台管理实践 看懂SqlServer查询计划 1.测试数据准备 参考:Sql Server中的表访问方式Table Scan, Index Scan, Index Seek 这篇博客中的实验数据准备.这两篇博客使用了相同的实验数据. 2.SQL Server中的三种Join方式 在Sql Server中,每一个join命令,在内部执行时,都会采用三种更具体的join方式来运行.这三种join的方