在了解之前要先了解对应语法 in 与 exist. IN: select * from A where A.id in (select B.id from B) in后的括号的表达式结果要求之输出一列字段.与之前的搜索字段匹配,匹配到相同则返回对应行. mysql的执行顺序是先执行子查询,然后执行主查询,用子查询的结果按条匹配主查询. EXIST: select * from A where exists(select * from B where B.id= A.id) exist后的括号里则
给出两个表,A和B,A和B表的数据量, 当A小于B时,用exists select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id) exists的实现,相当于外表循环,每次循环对内表进行查询? for i in A for j in B if j.id == i.id then .... 相反,如果A大于B的时候,则用in select * from A where id in (select id from B) 这种在逻辑上类似
大小表区分按照数据量的大小区分: 通常对于小表,Oracle建议通过全表扫描进行数据访问,对于大表则应该通过索引以加快数据查询,当然如果查询要求返回表中大部分或者全部数据,那么全表扫描可能仍然是最好的选择.从V$SYSSTAT视图中,我们可以查询得到关于全表扫描的系统统计信息: SQL> col name for a30 SQL> select name,value from v$sysstat2 where name in ('table scans (short tables)','tab
本博文的主要内容如下: Hive文件存储格式 Hive 操作之表操作:创建外.内部表 Hive操作之表操作:表查询 Hive操作之表操作:数据加载 Hive操作之表操作:插入单表.插入多表 Hive语法结构:where 查询.all 和 distinct 选项.基于 Partition 的查询.基于 HAVING 的查询. LIMIT 限制查询. GROUP BY 分组查询. ORDER BY 排序查询.SORT BY 查询.DISTRIBUTE BY 排序查询.CLUSTER BY 查询 H
需求: 小表数据量20w条左右,大表数据量在4kw条左右,需要根据大表筛选出150w条左右的数据并关联更新小表中5k左右的数据. 性能问题: 对筛选条件中涉及的字段加index后,如下常规的update语句仍耗时半小时左右. UPDATE WMOCDCREPORT.DM_WM_TRADINGALL A SET ( A.RELATIONSHIPNO, A.PACKAGE ) = (SELECT B.RELATIONSHIPNO, CASE ' ' ' ') THEN 'BC' ') THEN 'P