SQL语句中join连表时onwhere后都可以跟条件,那么对查询结果集,执行顺序,效率是如何呢? 通过查询资料发现: 区别:on是对中间结果进行筛选,where是对最终结果筛选。 执行顺序:先进行on过滤, 而后才进行join
转载 2023-07-17 22:38:19
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join on 与 where 条件执行先后顺序:  join on 条件先执行,where条件后执行;join on条件在连接表时过滤,而where则是在生成中间表后对临时表过滤 left join、right join、full join、inner join区别:  left join:以左表为基准,根据on条件过滤连接生成临时表,on后面的过滤条件对左表无效  right j
转载 2023-07-12 09:54:55
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1、join相比where优先推荐on           WHERE子句中使用连接语句,在数据库语言中,被称为隐性连接。INNER JOIN……ON子句产生连接称为显性连接。(其他JOIN参数也是显性连接)WHEREINNER JOIN产生连接关系,没有本质区别,结果也一样。但是!隐性连接随着数据库语言规范发展,已经逐渐被
转载 2024-02-18 23:38:03
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多表连接查询一、连接查询结构1.where、inner joinwhere子句中使用连接语句,在数据库语言中,被称为隐性连接。inner join……on子句产生连接称为显性连接。(其他join参数也是显性连接)whereinner join产生连接关系,没有本质区别,结果也一样。若两边不相等,则连接不上2.具体内外连接(inner) join:内连接,理解为“有效连接”,两张表中都有的数
转载 2024-09-23 10:58:13
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Hive sql 过程select * from table 历经下面几个过程:解析:将SQL字符串解析成语法树AST,判断表是否存在、字段是否正确编译:将AST编译成逻辑执行计划优化:对执行计划进行优化执行:逻辑执行计划转为物理执行计划,MR/Spark 另外:Hive 仅仅支持等值连接,on a.id >= b.id 不允许,on a.id = b.id 是可以。1,深入理解 le
转载 2024-05-29 16:12:27
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在公司里帮新人检查问题时发现,发现有人写SQL不习惯用join语句,看着写挺简单,但是数据量多了执行起来会很慢。仔细看,经常会在一个SQL查询from写多个表,例如:select a.a1,a.a2,b.b1,b.b2 from a,b where a.a3=b.b3,其中a,b是表,a1、a2、a3、b1、b2、b3是a表b表列。看上去怪怪,但是具体为什么执行效率慢又讲不出个所以
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[b]1. join相比where优先推荐on[/b] WHERE子句中使用连接语句,在数据库语言中,被称为[color=red]隐性连接[/color]。INNER JOIN……ON子句产生连接称为[color=red]显性连接[/color]。(其他JOIN参数也是显性连接)WHEREINNER JOIN产生连接关系,没有本质区别,结果也一
昨天发现线上有一个job用了1w多个map,导致其他job一直在等待mapred资源为了避免影响别的job,暂时先杀掉,然后分析原因。一般产生大量map有两个原因:1.输入数据量比较大,导致根据split产生map时有大量map产生2.小文件比较多,同时没有使用combineinputformat,这样在产生map时,每个文件就会至少生成一个split。因为默认使用了combineinpu
原创 2014-02-14 22:38:17
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对于要达到同一查询结果而言,joinwhere用法是语句格式不一样,查询结果是一样。先来看看join语句分类:left join :左连接,返回左表中所有的记录以及右表连接字段相等记录。right join :右连接,返回右表中所有的记录以及左表连接字段相等记录。inner join: 内连接,又叫等值连接,只返回两个表连接字段相等行。full join:外连接,返回两个表
转载 2023-12-18 18:55:38
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先从一例子看join on where执行结果不同CREATE TABLE "SCOTT"."A" ( "PERSON_ID" NUMBER(5) NULL , "PERSON_NAME" VARCHAR2(255 BYTE) NULL ) ; -- ---------------------------- -- Records of A -- ---------------
转载 2024-01-19 22:30:53
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LEFT SEMI JOIN 介绍(左半连接)是 IN/EXISTS 子查询一种更高效实现。Hive 当前没有实现 IN/EXISTS 子查询,所以可以用 LEFT SEMI JOIN 重写你子查询语句。示例 SELECT A.KEY,A.VALUE FROM A WHERE A.KEY IN (SELECT B.
转载 2023-06-29 15:52:21
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最近有小伙伴私信我:今天面试有道题把我一下子问懵了,让我说出WHERE,HAVINGON区别。觉得这个问题很有价值给小伙伴们分享一下。注:以下测试结论基于SQL Server数据库。这三个关键字我们平时经常使用,他们一个共同点是:都可以用来过滤数据。那不同点是什么呢?我们先来看看WHEREHAVING区别WHEREHAVING在搞清楚WHEREHAVING区别之前,我们需要知道老生
转载 2023-10-01 15:17:14
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# Hive Left Join Where 执行顺序指南 ## 1. 简介 在Hive中使用`LEFT JOIN``WHERE`语句可以实现对多个表连接操作,并按照特定条件过滤结果。本文旨在向刚入行开发者介绍如何正确使用`Hive``LEFT JOIN``WHERE`语句,并解释了它们执行顺序。 ## 2. 整体流程 首先,让我们看一下整个过程高级步骤。下表展示了执行Hi
原创 2023-08-27 05:41:23
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# HiveLEFT JOIN与RIGHT JOINJOIN ONWHERE区别 在数据分析处理过程,SQL是我们常用工具。HiveLEFT JOINRIGHT JOIN是进行表关联重要方式。理解它们用法及区别可以有效提升我们在处理大数据时效率。本文将详细探讨Left JoinRight Join工作原理、JOIN ONWHERE区别,并通过代码示例帮助大家更
原创 9月前
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# Explode and Where Order in Hive Hive is a data warehousing tool built on top of Hadoop that allows for querying and analyzing large datasets stored in Hadoop distributed file system (HDFS). One com
原创 2024-05-03 07:47:29
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Hive关于排序几种方法,有必要深入理解其原理。Order by 全局排序1)Order By:全局排序,只有一个 Reducer,即使我们在设置set reduceer数量为多个,但是在执行了order by语句之后,当前此次运算还是只有1个reducer,因为order by要做是全局分区。ORDER BY 子句在 SELECT 语句结尾。 order by 语句运行效率较低,公
转载 2023-07-12 18:46:53
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left join :左连接,返回左表中所有的记录以及右表连接字段相等记录。right join :右连接,返回右表中所有的记录以及左表连接字段相等记录。inner join: 内连接,又叫等值连接,只返回两个表连接字段相等行。full join:外连接,返回两个表行:left join + right join。cross join:结果是笛卡尔积,就是第一个表行数乘以第二个表
转载 精选 2015-12-17 14:22:18
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left join :左连接,返回左表中所有的记录以及右表连接字段相等记录。right join :右连接,返回右表中所有的记录以及左表连接字段相等记录。inner join: 内连接,又叫等值连接,只返回两个表连接字段相等行。full join:外连接,返回两个表行:left join + right join。cross join:结果是笛卡尔积,就是第一个表行数乘以第二个表
转载 2014-01-18 20:03:00
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HiveQL与标准SQL区别:陷阱1:SELECT*FROMfirst_tablet1JIONsecond_tablet2ONt1.id=t2.idwheret1.date="2016-06-01"在hive里面,没有SQL优化器,则这样些后果是,直接将t1表与t2表全量连接,产生大量MapReduce操作再进行过滤正确写法:SELECT*FROM(SELECT*FROMfirst_tabl
转载 2017-12-12 16:25:05
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MySQL AND运算符简介AND运算符是组合两个或多个布尔表达式逻辑运算符,并且只有在两个表达式都为true时才返回true。如果两个表达式任何一个值为false,AND运算符将返回false。WHERE boolean_expression_1 AND boolean_expression_2下面表格介绍AND运算符结果。 TRUEFALSENULLTRUETRUEFALSE
转载 2023-09-14 16:58:57
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