join多表连接和group by分组 上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,P

------distinct 去重复查询 select * from  accounts acc join (select distinct accid from roles) r on r.accid=acc.ID -----不需要distinct select * from (select MAX(ID)roleid,accid from roles group by accid) rr join (select * from accounts) acc on acc.ID=rr.accid

两个表关联,用B表的字段更新A表的字段. UPDATE ( SELECT A.COL1 A_COL, B.COL2 B_COL FROM table1 A INNER JOIN table2 B ON A.CD1 = B.CD1 ) SET A_COL = B_COL

-------distinct 去重复查询 select * from  accounts acc join (select distinct accid from roles) r on r.accid=acc.ID -----不需要distinct select * from (select MAX(ID)roleid,accid from roles group by accid) rr join (select * from accounts) acc on acc.ID=rr.acci

##在资源有限的情况下,如何做两个大表的join? --- 假设系统资源:内存1G,大表10G,小表2G. --- 都拿到内存中进行笛卡尔集肯定不行,内存没有那么大. 最简单的办法是对两个表建索引,但是万一两个索引都很大,一个索引500M,一个索引1G,其实索引应该没有那么大,我们就估算极端情况. 仅对索引进行bitmap scan,最后读取满足的记录.但对两个索引进行扫描时,内存就不够了,怎么处理? 想到办法是用hash jion的方式,对2G小表做hash,可能只占100M.然后循环读取10

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

上一篇里面我们实现了单表查询和top N查询,这一篇我们来讲述如何实现多表连接和group by分组. 一.多表连接 多表连接的时间是数据库一个非常耗时的操作,因为连接的时间复杂度是M*N(M,N是要连接的表的记录数),如果不对进行优化,连接的产生的临时表可能非常大,需要写入磁盘,分多趟进行处理. 1.双表等值join 我们看这样一个连接sql: select PS_AVAILQTY,PS_SUPPLYCOST,S_NAME from SUPPLIER,PARTSUPP ; 可以把这个sql理解

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

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.

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

原数据表 视频信息表  tab_video_info 播放记录表  tab_play_record 需求 统计播放量(已经开始播放)最多的前20个视频: SELECT a.video_id, SUM(`is_play`) as total FROM `tab_video_info` as a INNER JOIN `tab_play_record` as b ON a.video_id = b.video_id GROUP BY a.video_id ORDER BY total DESC LI

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

之前通常都是使用SQL直接从数据库中取出表1和表2关联查询后的数据,只需要用一个JOIN就可以了,非常方便.近日遇到一种情况,两个表中的数据已经取到代码中,需要在代码中将这两个表关联起来,并得到它们横向拼在一起之后的完整数据. 如:表1--商品信息表(dtHead),存放商品的ID和名称,表结构和数据如下: 表2--商品数量及金额表(dtTail),存放商品的数量.金额,表结构和数据如下: 现在要得到表1和表2横向拼接起来的表(DtAll),结果如下: 在C#代码中,要将这两个表拼接起来,有很多

将两张表的情况全部列举出来 结果表: 列= 原表列数相加 行= 原表行数相乘     CROSS JOIN连接用于生成两张表的笛卡尔集. 在sql中cross join的使用: 1.返回的记录数为两个表的记录数乘积. 2.将A表的所有行分别与B表的所有行进行连接. 例如: tableA r1 r2 A B C D tableB r3 r4 1 2 3 4 select * from tableA cross join tableB; return: r1 r2 r3 r4 r1 r2 1 2 r

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

SQL里有四种JOIN语句用于根据某条件合并两个表: (INNER) JOIN: 交集 LEFT (OUTER) JOIN: 左表数据全包括,右表对应的如果没有就是NULL RIGHT (OUTER) JOIN: 右表数据全包括,左表对应的如果没有就是NULL FULL (OUTER) JOIN: 并集       

用两个表(a_table.b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接.外连接( 左(外)连接.右(外)连接.全(外)连接). MySQL版本:Server version: 5.6.31 MySQL Community Server (GPL) 数据库表:a_table.b_table 主题:内连接.左连接(左外连接).右连接(右外连接).全连接(全外连接) 前提建表语句:CREATE TABLE `a_table` ( `a_id`

一个简单的两表关联,SQL跑了差不多一天一夜,这两个表都非常巨大,每个表都有几十个G,数据量每个表有20多亿,表的字段也特别多. 相信大家也知道SQL慢在哪里了,单个进程的PGA 是绝对放不下几十个G的数据,这就会导致消耗大量temp tablespace,SQL慢就是慢在temp来回来回来回...的读写数据. 先创建2个测试表 t1,t2 数据来自dba_objects create table t1 as select * from dba_objects; create table t2

例如下面两站表A,B.A表和B表分别有5-10w数据.A表结构如下:id bid name title publisher extraB表结构如下id bid name title publisher A出版社也为很多人出版了书籍,B出版社也为很多人出版了书籍,有sql语句找出这两个出版社为那些人 共同出版书籍,用innerjoin太慢,有没有什么更好的办法? 由于不知道你表的索引情况,所以至于用join还是in和exists不太好说,理论上讲,exists最快.in次之.join最慢,但是这个

本来按理说这个小问题不值得写一个博客的,不过正是这个小问题造成了一个大bug. 本来每月对数据都好好的,但是这一两天突然发现许多数据明显不对,这一块的代码和sql有些不是我写的,不过出现了bug,还是要迎难而上,我就从数据源头查起,发现数据源好像也没有问题. 地毯式搜索,中间的sql,逻辑一个一个对. 突然发现了有个sql有些不对,是个A RIGHT JOIN B +group by这种类型的. 左表查出来4条数据,右表6条数据.按理说 右查询的结果,应该也是6条数据,但是结果却是5条数据. 我