参考了链接: https://blog.csdn.net/chenjianandiyi/article/details/52402011   主要是and和where的区别:   原Sql: Convert(nvarchar(),jhdatez,) from CS_OrderPro where Codeno=a.InvNo and iProductId =a.iProductId)as 'jhdate', ( Deptname from UserInfo left join Departmen

mysql left join 右表数据不唯一的情况解决方法 <pre>member 表id username1 fdipzone2 terry member_login_log 表id uid logindate1 1 2015-01-012 2 2015-01-013 1 2015-01-024 2 2015-01-025 2 2015-01-03 select a.id, a.username, b.logindate from member as a left join (select

https://blog.csdn.net/u010089432/article/details/52165026

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[使用场景] 对RDD使用join类操作,或者是在Spark SQL中使用join语句时,而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小(例如几百MB或者1~2GB),比较适用此方案. [解决方案] 小表join大表转为小表broadcast+map大表实现.具体为: 普通的join是会shuffle的,而一旦shuffle,就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join,此时就是reduce join,此时如果发生数据倾斜,影响处理性能,而此时恰好一

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

4.大表join小表优化 和join相关的优化主要分为mapjoin可以解决的优化(即大表join小表)和mapjoin无法解决的优化(即大表join大表),前者相对容易解决,后者较难,比较麻烦. 首先介绍大表join小表优化.以销售明细表为例来说明大表join小表的场景. 假如供应商进行评级,比如(五星.四星.三星.二星.一星),此时因为人员希望能够分析各供应商星级的每天销售情况及其占比. 开发人员一般会写出如下SQL: select  seller_star, count(order_id)

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`

如:表a,连接表b,b中有多条符合查询的记录 1.建立需要的子查询 $sub = DB::table('b')->select(['aid'])->selectRaw('max(id) as id')->grouBy('id'); 2.建立连接查询 $_list = DB::table('a')->leftJoin(DB::raw('({$sub->toSql()}) as b),'a.id','=','b.aid)->get() 这样就可以使得左连接查询中右表记录只查

描述:部分真验货客户未取进FP,检查发现IN_SALES_ORDER表有数据630\600\610行项目数据,但前台只显示630数据,600和610前台没有显示 1.查看IN_SALES_ORDER表,发现是存在数据的 SELECT * FROM IN_SALES_ORDER WHERE SO_ID='5000147446' and item_id in ('000000101011012796CZ','000000101011012820CZ','000000101001028523CZ')

select * from td  left join (select case_id as sup_case_id , count(*) supervise_number from  td_kcdc_case_sup_info  group by  case_id  ) sup on     sup.sup_case_id = td.case_id where 1=1   /*不能去掉, 否则认为and 后的条件为 联合查询时的条件, 不能起过滤作用,由于left join因此td表中记录将全

摘录文章 SQL join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据.注意,join后的数据记录数不一定就是左或右表的简单连接,图表只代表集合关系,在数量上并不准确,如这个条件后结果,数量大于左表总数. 图解SQL Join 我认为 Ligaya Turmelle 关于 SQL Join 的文章是一篇非常棒的新手入门指南.由于 SQL Join 似乎被默认为基础,同时利用文氏图表来解释它,乍一看似乎是很自然的选择.然而,就像她的文章下面评论里说的,我也发现在实际测试中,文氏图并没

. 什么是数据库 存储数据的仓库 . 什么数据: 大家所知道的都是数据.比如:你同学的名字,年龄,性别等等 . 数据库概念 .数据库服务器 .数据库管理系统 重点 .库 .表 .记录 .数据 参考画图 .环境安装:安装好之后,记得设置环境变量,控制面板-系统-高级系统设置-环境变量-打开path-新建-C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin .傻瓜式安装下载地址 https://dev.mysql.com/downloads/installer/

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

本文目录 EF对单个实体的增查改删 增加单个实体 查询单个实体 修改单个实体 删除单个实体 EF里主从表关联数据的各种增删改查 增加(增加从表数据.增加主从表数据) 查询(根据主表找从表数据.根据从表找主表数据) 修改(修改从表的外键) 删除(删除主从表关系.删除主表数据.删除主从表数据.修改从表数据外键) 补充内容 SaveChanges方法提交多次操作 DbSet.Add方法返回当前实体 源码和系列文章导航 注:本章节多次演示了各种删除,要重复查看效果,需要解开注释初始化数据方法. 一.EF

之前的EF Code First系列讲了那么多如何配置实体和数据库表的关系,显然配置只是辅助,使用EF操作数据库才是每天开发中都需要用的,这个系列讲讲如何使用EF操作数据库.老版本的EF主要是通过ObjectContext来操作数据库的,一看是Object打头的,自然相当庞大,方法也比较多.到了经典的4.1版本,EF小组推出了一些更简单好用的API,就是DbContext,它包括更常用的方法.看看EF小组是怎么说的,原话:The Entity Framework 4.1 release also

join on :   多表关联 内连接 :与其他表连接 from 表1 t join 表2 s on t.字段1 =s.字段2 join 表3 n on n.字段3=t.字段1 或 from 表1 a ,表2 b,表3c where a.字段=b.字段 自连接: 与自身连接 from 表1 t join 表1 s on t.字段1 =s.字段1 s.字段1=t.字段1 外连接:左/右连接 left join on 左连接 保证左边表的数据全部显示 right join on 右连接 保证右边表

http://www.cnblogs.com/guixiaoming/p/6516261.html left join 连表时,on后多条件无效问题 最近开发素材库项目,各种关系复杂的表,一度6张表的综合关系,这里面 遇到一个 连表时的 多条件‘无效’问题,! 如下: 有如下问题 ON 子句与 WHERE 子句的不同 一种更好地理解带有 WHERE ... IS NULL 子句的复杂匹配条件的简单方法 Matching-Conditions 与 Where-conditions 的不同 关于 “

#下面两种是基于QuerySet查询 也就是说SQL中用的jion连表的方式查询books = models.UserInfo.objects.all() print(type(books)) ---> <class 'django.db.models.query.QuerySet'> 查询出来是一个对象QuerySey 取值 print(books.values()) books = models.UserInfo.objects.filter()print(type(books))

MySQL的逻辑查询语句的执行顺序 阅读目录 一 SELECT语句关键字的定义顺序 二 SELECT语句关键字的执行顺序 三 准备表和数据 四 准备SQL逻辑查询测试语句 五 执行顺序分析 一 SELECT语句关键字的定义顺序 SELECT DISTINCT <select_list> FROM <left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition> WHERE <wh

通常我们需要连接多个表查询数据,以获取想要的结果. 一.连接可以分为三类: (1) 内连接:join,inner join (2) 外连接:left join,left outer join,right join,right outer join,union,union all (3) 交叉连接:cross join 二.准备需要演示的表: CREATE TABLE `a` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',