LINQ中的Join对应T-SQL中的内连接,并无左连接的方法,当然也没有右连接. 要达成Left join必须依靠GroupJoin来完成. GroupJoin顾名思义就是先集团在做加入,加入的不同处在于加入会得到一个一对一的新物件集合(List <T>),而GroupJoin则会得到一对多的物件集合({key,List < T>}). 以下是join与GroupJoin的比较 资料表如图:ID = 004无可对应的资料 var _Join = SLIST.Join(ScoreL

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

本篇介绍Linq的Group和Join操作,继续使用<Linq 学习(3) 语法结构>中介绍的数据源. GroupGroup是进行分组操作,同SQL中的Group By类似.原型如下: public static IEnumerable<IGrouping<TKey, TSource>> GroupBy<TSource, TKey>(     this IEnumerable<TSource> source,     Func<TSourc

1.查数据太多不会把内存用光 InnoDB 的数据是保存在主键索引上,然后索引树分割保存在数据页上,数据页存在内存中/磁盘.change buffer 就是先把修改操作记录,然后读数据的时候,内存没有就从磁盘拿,把 change buffer 的改动应用的从磁盘读取的数据页上,返回给请求.并且此时数据页变成脏页,又会刷脏页. 全盘扫描实际上就是扫描表的主键索引.查到符合条件的就放在结果集,然后返回给客户端. 结果集: 一块内存 net_buffer 写入符合条件的结果,重复获取写入到 net_b

参考:https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/vstudio/bb311040%28v=vs.110%29.aspx 使用 join 子句可以将来自不同源序列并且在对象模型中没有直接关系的元素相关联. 唯一的要求是每个源中的元素需要共享某个可以进行比较以判断是否相等的值. 例如,食品经销商可能具有某种产品的供应商列表以及买主列表. 例如,可以使用 join 子句创建该产品同一指定地区供应商和买主的列表. join 子句接受两个源序列作为输入. 每个序列中

在公司要求增加一项统计,即营收比, 每个订单收入多少 支出多少,盈利多少,盈利比都详细记录下来. 在做完针对单个订单的营收比之后(支出储存在 ewei_shop_order_external_pay 中),老总让再增加一条整体的统计, 这样的话, 就需要对所有符合条件的商品进行重新计算 . 思路就是, 先将符合条件的所有商品查找出来,然后再进行收入-支出之间的计算,当然中间涉及到月嫂佣金,平台抽成等, 会相对麻烦点. 各个金额组成: 具体思路 : 思维导图如下:(有的订单没有月嫂推荐,要去掉对应

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. H

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多

Postgresql-xl 调研 来历 这个项目的背后是一家叫做stormDB的公司.整个代买基于postgres-xc.开源版本应该是stormdb的一个分支. In 2010, NTT's Open Source Software Center approached EnterpriseDB to build off of NTT OSSC's experience with a project called RitaDB and EnterpriseDB's experience with

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调

github 地址:https://github.com/joshcam/PHP-MySQLi-Database-Class MysqliDb -- Simple MySQLi wrapper and object mapper with prepared statements Table of Contents InitializationObjects mappingInsert QueryUpdate QuerySelect QueryDelete QueryRunning raw SQL

之前和最近一个项目用到了Doctrine,由于是别人搭建的,自己没有很了解,最近又开始做的时候发现拙荆见肘,于是看了一下doctrine教程,本文就是加上自己理解的doctrine教程文档笔记了. Doctrine2 配置需求 需要php5.3.3及以上 可以使用composer安装 什么是Doctrine? Doctrine是一个ORM(Object-relational mapper),提供php数据库和PHP对象的映射.他和其他的ORM一样都是为了保证持久层和逻辑层的分类而存在的. 什么是

1. FP(Fast Projection)此索引为默认的索引形式,在创建表时系统自动设置此索引. 特点:用于SELECT.LIKE '%sys%'.SUM(A+B).JOIN操作等语句. 此类型索引也是唯一可用于BIT数据类型的索引. FP索引可以优化索引,将小于255的唯一值的索引压缩到1字节中,将小于65537的唯一值索引压缩到2字节中.2. LF(Low Fast)基于平衡树的结构,存储唯一值小于1500个的索引,是最快的索引类型.可以用作唯一索引. 特点:用于=. !=.IN.NOT

http://www.36dsj.com/archives/33650 http://flink.apache.org/news/2015/05/11/Juggling-with-Bits-and-Bytes.html http://www.bigsynapse.com/addressing-big-data-performance ,addressing-big-data-performance   第一篇描述,当前JVM存在的问题, 1. Java对象开销 Java对象的存储密度相对偏低,对

iOS Concurrency Programming Guide iOS 和 Mac OS 传统的并发编程模型是线程,不过线程模型伸缩性不强,而且编写正确的线程代码也不容易.Mac OS 和 iOS 采取 asynchronous design approach 来解决并发的问题. 引入的异步技术有两个: Grand Central Dispatch:系统管理线程,你不需要编写线程代码.只需定义想要执行的任务,然后添加到适当的dispatch queue.Grand Central Dispa

nova-compute是管理和配置虚拟机的入口,在所有compute机器上都需要该服务来创建和管理虚拟机. nova-compute服务的入口在 nova.cmd.compute:main ,其启动过程与其他nova服务类似. 简单看下它是如何启动的, binary='nova-compute', topic='nova.compute.rpcapi' ,  manager=nova.compute.manager.ComputeManager ,manager类在初始化的时候会创建与其他服务

c语言ioctl定义的常量 /usr/include/x86_64-linux-gnu/bits/ioctls.h /* Copyright (C) 1996-2015 Free Software Foundation, Inc. This file is part of the GNU C Library. The GNU C Library is free software; you can redistribute it and/or modify it under the terms o

http://blog.csdn.net/neusoftware_20063500/article/details/4302903 —————————————————————————————————————————————————————————————————————————— 成员服务:MemberShipService 这个服务是点组用于管理成员的一项服务,既然是服务就可以自己装载和卸载,我们的目的就是定义自己的规则,符合自定义规则的成员可以加入组,否则不可以.所以我们需要实现三个实现类,

利用mysqld_multi启动管理多实例 官方管理多实例的一个脚本peer #将之前的目录清空 [root@mysql01 mysql]# tree /data/mysql/ /data/mysql/ ├── mysql_3306 │   ├── data │   ├── logs │   ├── my3306.cnf │   └── tmp ├── mysql_3307 │   ├── data │   ├── logs │   ├── my3307.cnf │   └── tmp └──