using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Data; namespace ConsoleApplication1 { /// <summary> /// 在返回的table处大断点查看结果 /// </summary> class Program { static void Main(string[] args) { CreatTable(); } /// <

回到目录 对于SQL左外连接我想没什么可说的,left join将左表数据都获出来,右表数据如果在左表中不存在,结果为NULL,而对于LINQ来说,要实现left join的效果,也是可以的,在进行join时直接into到集合变量就可以了,但在赋值时,如果只需要集合的一条记录,那在写法上又会有两种,而这两种写法所产生的性能是相关千里的,下面来看一下. 首先是SQL的左外连接 SELECT [t6].[CourseID] , [t6].[UserID] , [t6].[CourseName] ,

Table: Person +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | PersonId | int | | FirstName | varchar | | LastName | varchar | +-------------+---------+ PersonId is the primary key column for this table. Table: Address +--

SQL INNER JOIN关键字表示在表中存在至少一个匹配时,INNER JOIN 关键字返回行. 1.连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 2.连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member

1.连接两个数据表的用法: FROM Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort 语法格式可以概括为: FROM 表1 INNER JOIN 表2 ON 表1.字段号=表2.字段号 2.连接三个数据表的用法: FROM (Member INNER JOIN MemberSort ON Member.MemberSort=MemberSort.MemberSort) INNER JOIN Membe

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`

先将字符串转化为Date类型 转化方式参看:http://blog.csdn.net/caoyinghui1986/archive/2008/04/18/2303570.aspx 然后在调用Date.getTime();方法得到毫秒数相减即可. /** * 计算两个日期间的天数 * * @param fromDate * 起始日期 * @param toDate * 结束日期 * @return * @throws ParseException */ public static int date

首先介绍Data Table的语法: 1.DataTable.value(ParameterID, SheetID) 2.DataTable(ParameterID, SheetID) 以上2种方法的效果是一样的. 使用例子: WebEdit("关键字输入框").Set DataTable.Value("列名",“表名”) 然后比较Global Sheet和Local Sheet 1.Global Sheet:是一个全局变量,有几行数据,程序就要回放几次. 它受Da

1.命令功能 join对每一对具相同内容的输入行,合并为一行输出.默认情况是把输入的第一个字段作为连接字段,字段间用空格隔开. 2.语法格式 join  option  file1  file2 join  选项   文件1  文件2 参数说明 参数 参数说明 -a 文件号 输出文件中不匹配的行,文件号可选值1或2,1代表文件1,2代表文件2 -i 比较字段忽略大小写 -1 字段 以第1个文件的指定字段为基础进程合并 -2 字段 以第2个文件的指定字段为基础进程合并 3.使用范例 范例1 合并文

Hive 已是目前业界最为通用.廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了,虽然也有 Impala 等后起之秀,但目前从功能.稳定性等方面来说,Hive 的地位尚不可撼动. 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的,Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一,是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分,之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join,其实底层都是相同的,只是上层做了些封装而已,如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式,以及底层怎么实现的,请参

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

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

服务器测试代码如下: var net = require('net'); var server = net.createServer(function(c){ console.log('client connected: ' + c.remoteAddress); c.setNoDelay(true); var arr = []; c.on('data', function(data){ arr.push(data); }); c.on('end', function(){ var str =

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

data.table包主要特色是:设置keys.快速分组和滚得时序的快速合并.data.table主要通过二元检索法大大提高数据操作的效率,同时它也兼容适用于data.frame的向量检索法. require(data.table) ## Loading required package: data.table 1.创建data.table格式数据 类似于data.frame数据的创建,使用data.table函数 (DF = data.frame(x=c("b","b&qu

查询操作 group by. order by. join . distribute by. sort by. clusrer by. union all 底层的实现 mapreduce 常见的聚合操作 count计数 count(*) 所有值不全为NULL时,加1操作 count(1) 不管有没有值,只要有这条记录,值就加1 count(col) col列里面的值为null,值不会加1,这个列里面的值不为NULL,才加1 sum求和 sum(可转成数字的值)  返回bigint avg求平均值

为什么需要join 为什么需要join?join中文意思为连接,连接意味着关联即将一个表和多个表之间关联起来.在处理数据库表的时候,我们经常会发现,需要从多个表中获取信息,将多个表的多个字段数据组装起来再返回给调用者.所以join的前提是这些表之间必须有关联字段. join的分类 join分为两种,inner join和outer join,其中outer join分为三种,left outer join, right outer join, full outer join,另外left out

spring data mongo 打印mongo NoSql语句 log4j.properties log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.logger.org.springframework.data.mongodb.core=DEBUG, mongodb log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.Target=System.out log4j.ap

A data frame is used for storing data tables. It is a list of vectors of equal length. For example, the following variable df is a data frame containing three vectors n, s, b. > n = c(2, 3, 5) > s = c("aa", "bb", "cc") 

Data Frame一般被翻译为数据框,感觉就像是R中的表,由行和列组成,与Matrix不同的是,每个列可以是不同的数据类型,而Matrix是必须相同的. Data Frame每一列有列名,每一行也可以指定行名.如果不指定行名,那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行. 初始化 使用data.frame函数就可以初始化一个Data Frame.比如我们要初始化一个student的Data Frame其中包含ID和Name还有Gender以及Birthdate,那么代码为: studen