SQL语句的并集UNION，交集JOIN(内连接，外连接)，交叉连接(CROSS JOIN笛卡尔积)，差集(NOT IN)1.a. 并集UNIONSELECT column1, column2 FROM table1UNIONSELECT column1, column2 FROM table2 b. 交集JOINSELECT * FROM table1 AS a JOIN
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。总结笛卡尔积select * from Student b , Score a想必写这句select * from tablea ,tableb where tablea.id=tableb.id sql肯定有人写过无数次了吧，肯定还是有人会这样写，并且依然没有看出问题，select * from
SQL的笛卡尔积简记摘要:简单记录一下SQL中的笛卡尔积与简单应用;1 什么是笛卡尔积?/*
* 什么是笛卡尔积?
* 笛卡尔积:在SQL中的实现方式就是交叉链接(CROSS join) 所有连接方式都会
* 生成临时笛卡尔积表;笛卡尔积是关系代数里的一个概念，表示两个表中的每一行数据任意组合.
* 在实际应用中,笛卡尔积本身大多没有什么实际应用,只有两张表连接查询时加上限制条件,才会有意
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2023-09-01 15:33:35
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前言现实中有这么一种需求,有时候我们需要查询的数据是在多个表中的，那么如何从多个表中查询数据呢？这就需要通过表的连接来实现查询了。笛卡尔积在定义连接之前我们需要简单的了解一下笛卡尔积,笔者不会纠结与其定义,只是看看其实际效果其实笛卡尔积就是没有连接条件或者连接条件无效的连接,例如：select *from emp ,dept;--其结果倾向于一个巨大的记录数,无实际意义上面可以看出笛卡尔积得出的是
sql 各种 Join用法详解在关系代数中，连接运算是由一个笛卡尔积运算和一个选取运算构成的。首先用笛卡尔积完成对两个数据集合的乘运算，然后对生成的结果集合进行选取运算，确保只把分别来自两个数据集合并且具有重叠部分的行合并在一起。连接的全部意义在于在水平方向上合并两个数据集合（通常是表），并产生一个新的结果集合，其方法是将一个数据源中的行于另一个数据源中和它匹配的行组合成一个新元组。SQL提供了多
Hive(八)1.企业级调优4.表的优化5. 笛卡尔积 尽量避免笛卡尔积，join 的时候不加 on 条件，或者无效的 on 条件，Hive 只能使用 1 个 reducer 来完成笛卡尔积。6.行列过滤 列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有分区，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。 行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面， 那么就会先
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2023-08-05 14:14:50
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调优手段
（1）利用列裁剪
当待查询的表字段较多时，选取需要使用的字段进行查询，避免直接select *出大表的所有字段，以免当使用Beeline查询时控制台输出缓冲区被大数据量撑爆。
（2）JOIN避免笛卡尔积
JOIN场景应严格避免出现笛卡尔积的情况。参与笛卡尔积JOIN的两个表，交叉关联后的数据条数是两个原表记录数之积，对于JOIN后还有聚合的场景而言，会导致reduce端处理的数据
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2023-07-12 09:55:19
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有人可以向我证明比目前使用的笛卡儿乘积算法更有效(假设有一个)。我已经看了周围的SO和谷歌，但看不到任何明显的东西，所以我可能会缺少一些东西。foreach (int i in is) {
foreach (int j in js) {
//Pair i and j
}
}这是我在代码中做的非常简化的版本。两个整数是用于检索一个/多个对象的查找键，并且来自两个查找的所有对象都被配对在一起成为新对象
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2023-08-07 11:57:32
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场景有两张表，一张活动清单表actv_evt：记录了所有的活动，包括活动id，活动名称及活动相关配置信息；一张客户活动参与表cust_actv，记录了客户参与活动信息。cust_actv中参与了活动的客户定义为活跃客户，现在公司想对活跃客户做推广，将没参与过的活动推送给他们举例：共有actv1, actv2, actv3, actv4，客户cust1参与了actv2, actv4，客户
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2023-07-13 15:56:39
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【前言：如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析，那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生，比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行，甚至导致节点宕机。那么都有哪些情况会产生笛卡尔积，以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢？（以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景）】Spark SQL几种产生笛卡尔积的典型场景首先来看一下在Spark SQL中产生笛卡尔积的几种典型SQL：
1、提前过滤数据，减少中间数据依赖：
尽量尽早的过滤数据，减少每个阶段的数据量，对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的数据。
如下，改写后的写法将会大大减少join的数据量
select ... from A
join B
on A.key = B.key
where A.user
首先的首先，恒大威武！开始正题。关系代数：目前主流的关系型数据库，是建立在关系代数的基础上的，即他的数学支撑是关系代数。关系代数主要包括如下几个二目运算：并运算union、交运算intersection、差运算difference、笛卡尔积Cartesian Product.这里需要留意的是，笛卡尔积严格的说是广义的笛卡尔积，因为在关系型数据库中的笛卡尔积的元素是元组，所谓元组，直白的解释就是数据
一、笛卡尔积1、什么是笛卡尔积：数学上，有两个集合A={a,b},B={1,2,3},则两个集合的笛卡尔积={{a,1}, {a,2}, {a,3}, {b,1}, {b,2}, {b,3}} 列出所有情况,一共是2*3=6条记录在数据库中，笛卡尔积是多表查询没有连接条件时返回的表结果。2、实际开发中应该避免全笛卡尔积 ----在 where 加入有效的连接条件【等值连接】连接n张表，至少需要n-
我在实际使用时，设置了set hive.mapred.mode=nonstrict; 但是依旧报错。最后只好全部改成了inner join，这样子写起来很费劲。 而且最后算出来的数据跟网上的实例不太一样，不知道是什么原因？=============================摘要： 在使用hive过程中遇到这样的一个异常： FAILED: ParseException line 1:18
目录一、Fetch抓取二、本地模式三、表的优化1、小表和大表 join2、大表 join 大表1）空 key 过滤2）空 key 转换3、map join4、group By5、count(distinct)6、笛卡尔积四、使用分区剪裁、列剪裁五、并行执行六、严格模式七、JVM重用八、推测执行九、压缩十、使用EXPLAIN（执行计划）十一、数据倾斜1、合理设置Map数2、小文件合并3、复杂文件增加
文章目录一. 问题描述二.解决方案2.1 数据倾斜2.2 SQL改写1:由分析函数改为常规写法2.3 分析数据分布2.4 SQL改写2:重写参考: 一. 问题描述需求描述: 表概述:dt 时间分区
data_source 数据来源类别
start_date 时间
data_count 当前时间的数量需要实现的需求求每个data_source 下
#开启本地模式
set hive.exec.mode.local.auto=true;
#注意：表示加载文件的最大值，若大于该配置仍会以集群方式来运行
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max默认值为128M
#开启并行模式 当硬件资源足够，查询数量大，当各个子查询无关，可以考虑开启
set hive.exec.parallel=true;
#
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2023-09-20 04:43:18
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Oracle数据库数据库对象和多表查询■ 高级查询 多表查询如果查询两张表，并且没有定义连接条件，那么查询的结果集是两表相乘的结果，这样的情况称之为笛卡尔乘积 笛卡尔乘积会产生很多行结果。比如，第一张表的行数为50行，第二张表为100行，那么笛卡尔乘积产生的结果为5000行。因为第一张表的每条记录会对应第二张表的100条记录，即50*100=5000 例如 SELECT e.empno,
sql92标准表的连接笛卡尔积：笛卡尔乘积是一个数学运算。假设我有两个集合X和Y，那么X和Y的笛卡尔积就是X和Y的所有可能组合，也 就是第一个对象来自于X，第二个对象来自于Y的所有可能。SELECT * FROM player, team笛卡尔积也称为交叉连接，英文是CROSS JOIN，它的作用就是可以把任意表进行连接，即使这两张表不相 关。但我们通常进行连接还是需要筛选的，因此 需要在连接后面
3.8识别和消除笛卡尔积问题： 要返回在部门10中每个员工的姓名，以及部门的工作地点，下面的查询达到的是错误数据：selelct e.ename,d.loc
from emp e ,dept d
where e.deptno =10解决方案:在from子句对表进行连接来返回正确的结果集：select e.ename,d.loc
from emp e,dept d
wher
