掌握了这些,就比较高级啦 Using the Same Table Twice 如下面查询中的branch字段 SELECT a.account_id, e.emp_id, b_a.name open_branch, b_e.name emp_branch FROM account AS a INNER JOIN branch AS b_a ON a.open_branch_id = b_a.branch_id INNER JOIN employee AS e ON a.open_emp_id

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.

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

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://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

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

create table A( id ,) Not null primary key, name ) not null default(''), ) INSERT INTO [A]([name]) VALUES('a') INSERT INTO [A]([name]) VALUES('b') INSERT INTO [A]([name]) VALUES('c') INSERT INTO [A]([name]) VALUES('d') INSERT INTO [A]([name]) VALUES(

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

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

select sum(a1.`num`)   from `order_orderlistrow` as a1 INNER JOIN `order_orderlist` as a2 on a1.`order_orderlist_id`  = a2.`id`  where a1.`goods_good_id` ='54' and a2.`state` <> '0'

exists的用法 select *from haha where exists (select *from bumen where bumen.code = haha.bumen and bumen.name = '销售部' )and age>35 (运行方法为逐条查询) select name,sex,age,(select name from bumen where bumen.code = haha.bumen)as 部门 from haha select name,sex,age,(s

​   2017-02-23 小峰 ITPUB 点击上方“蓝字”可以关注我们哦  |转载自:码农网 |原文链接:www.codeceo.com/article/sql-join-guide.html 也许最强大的SQL功能是JOIN操作.这让所有非关系数据库羡慕不已,因为当你想“合并”两个数据集时,这个概念是如此简单,并且又普遍适用. 简单地说,连接两个表,就是将一个表中的每一行与另一个表中的每一行结合起来.来自SQL Masterclass的插图展示了这个原理.  参见我们最近关于使用Ve

这是上一个sql更新某表字段的一个延伸,在更新表数据时,实际上会有多表数据查询场景,查询后,只需要更新某一个表中的数据,以下提供两个方法, 第一种使用update 两表查询 update api_manage_apicollectioninfo_copy a, api_manage_apicollectionmanage b set a.header=replace(a.header,'XXXDDD','zhangjun') WHERE a.api_collection_id=b.id and

开心一刻 我:嗨,老板娘,有冰红茶没 老板娘:有 我:多少钱一瓶 老板娘:3块 我:给我来一瓶,给,3块 老板娘:来,你的冰红茶 我:玩呐,我要冰红茶,你给我个瓶盖干哈? 老板娘:这是再来一瓶,我家卖完了,你去隔壁家换一下 问题背景 对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!):如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题 驱动表的选择 MySQL 会如何选择驱动表,按从左至右的顺序选择第一个? 多表连接的顺序 假设我们

开心一刻 一头母牛在吃草,突然一头公牛从远处狂奔而来说:“快跑啊!!楼主来了!” 母牛说:“楼主来了关我屁事啊?” 公牛急忙说:“楼主吹牛逼呀!” 母牛大惊,拔腿就跑,边跑边问:“你是公牛你怕什么啊?” 公牛无奈道:“现在的楼主不仅吹牛逼,还扯蛋!” 然后小牛也在跟着跑,公牛和母牛问:“儿子你跑什么呢?” 小牛说:“楼主还扯犊子啊” 前情回顾 神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 JOIN 的部分内容,像:驱动表.JOIN 大致流程等.什么,还没

问题背景 对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!):如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题 驱动表的选择 MySQL 会如何选择驱动表,按从左至右的顺序选择第一个? 多表连接的顺序 假设我们有 3 张表:A.B.C,和如下 SQL -- 伪 SQL,不能直接执行 A LEFT JOIN B ON B.aId = A.id LEFT JOIN C ON C.aId = A.id WHERE A.name = '6

比如有这么一个表: create table test02( id number(8,0) primary key, name nvarchar2(20), sal number(5,0) ) 可以这样给它充值: insert into test02 select rownum,dbms_random.string('*',dbms_random.value(6,20)),dbms_random.value(1000,30000) from dual connect by level<=200

现有两表A(大).B(小)作关联查询,SQL语句如下: SQL1:select * from A,B where A.id = B.id SQL2:select * from A,B where B.id = A.id 在写SQL的时候可能这个顺序都是随便写的,当然SQL1和SQL2 执行的结果是完全相同的,那效率是否也一样呢,答案是否定的.SQL1 相当于将A表的id取出来,然后遍历B表进行查询,SQL2相当于将B表的id取出来,然后遍历A表进行查询.如果表A的记录条数为m,表B的记录条数为n

原文来自:http://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/50559008 本文主要讲述了SQL查询语句表之间的行列转换,同时也包括如何将一行数据转换成两列数据的方法.子查询的应用.decode函数的用法.希望文章对你有所帮助~ 1.创建数据库表及插入数据 2.子查询统计不同性质的学生总数 3.一行数据转换成两列数据 union all 4.表行列数据转换(表转置) 1.创建数据库表及插入数据 创建数据库.创建学生表并设置主键.插入数据代码如下: -