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1、Common join如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即：在Reduce阶段完成join. 整个过程包含Map、Shuffle、Reduce阶段。Map阶段 读取源表的数据，Map输出时候以Join on条件中的列为key，如果Join有多个关联键，则以这些关联键的组合作为key; Map输出的v
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2023-09-04 16:03:46
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Oracle 视图中出现重复记录问题解决办法注意 问题今天做项目的时候，客户反映页面中出现了重复的数据。经排查后发现前短数据新增的字段，来自于应该新的表。当时是直接使用 left join 左连接的方式对数据进行拼接的。left join 左连接本身是不会造成重复数据的，但是如果我们左连接的条件在右边的表格中不是主键（可能重复出现），那么我们最后的数据就可能会增多。 如下图 用户表和部门表，如果
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2023-12-02 13:33:06
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最近在工作的时候遇到一条慢查询，sql如下（根据业务仿写，非实际公司代码）：select t.id, t.task_name, t.task_status, t.remark
from task t
left join task_domain a on t.id = a.task_id
left join domain b on a.domain_id = b.id
left join categ
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2023-10-18 21:36:33
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select a.* ,b.*
from a inner join b on a.aid=b.bid right outer join c on c.cid =a.aid
left outer join d on d.did=c.cid 先将a月b进行内联接，再将a,b内联接结果与c做右外联接,再将a,b,c联接结果与d做左外联接 Or
# MySQL多表LEFT JOIN和COUNT的优化策略
在数据库应用开发中，`JOIN`是一个常用的操作，尤其是在需要从多个表中提取相关数据时。在处理海量数据时，性能问题显得尤为重要。本文将围绕`LEFT JOIN`与`COUNT`操作，探讨如何优化MySQL查询。
## 基本概念
首先，我们需要理解`LEFT JOIN`和`COUNT`的基本概念。
- **LEFT JOIN**：一
在MySQL 中，只有一种 Join 算法，就是大名鼎鼎的 Nested Loop Join，他没有其他很多数据库所提供的 Hash Join，也没有 Sort Merge Join。顾名思义，Nested Loop Join 实际上就是通过
驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果
我将采取与其他人不同的方式…我错过了一些东西,或者除了明显的索引优化之外,所有联接都在查找的主键上 – 您的标准是否准确？这就是我的意思……你最后的WHERE条款..WHEREr.client_id IN ( SELECT opinion_idFROM pacra_client_opinion_relationsWHERE client_id = 50 )您要求CLIENT_ID位于OPINION
# SQL Server 中使用 LEFT JOIN 进行 UPDATE 的性能优化
在SQL Server中，利用LEFT JOIN进行UPDATE操作是一个常见的需求。然而，有时这类操作可能会变得非常慢。本文将帮助初学者理解如何优化这些操作，让他能够更有效地执行这些更新。
## 整体流程概述
我们将通过以下步骤来执行一个LEFT JOIN更新操作。以下是流程表格，清晰地列出了每一步骤以及
在某些场景下，使用 `LEFT JOIN` 可能导致 `COUNT` 查询的性能显著下降，尤其是在数据量较大的情况下。本文将详细阐述如何优化这种情况，并通过不同的模块加以说明。
### 版本对比
在不同版本的 MySQL 中，`LEFT JOIN` 和 `COUNT` 之间的性能差异显著。以下是各版本的特性对比：
| 特性/版本 | MySQL 5.7
一．Mysql核心优化 1. 优化的方面 ① 存储层：数据表"存储引擎"选取、字段选取、逆范式(3范式) ② 设计层：索引、分区/分表 ③ 架构层：分布式部署(主从模式/共享) ④ sql语句层：结果一样的情况下，要选择效率高、速度快、节省资源的sql语句执行 2. 存储引擎 熟悉的存储引擎：Myisam、innodb 什么是存储引擎： 数据表存储数据的一种格式。 使用
我创建了INNER JOIN 9桌，反正需要很长的（超过五分钟）。所以，我的民歌改变INNER JOIN来LEFT JOIN LEFT JOIN的性能较好，在首次尽管我所知道的。之后我变了，查询的速度显著提高。 我想知道为什么LEFT JOIN的速度比INNER JOIN？ 我的样子如下：SELECT * FROM A INNER JOIN B ON ... INNER JOIN C ON ...
学习大数据的第37天（mysql篇）——where 和 having、union、连表联查、视图MYSQL第四天where 和 havingwhere和having都是用做筛选where:处理元数据(from读取的数据)having:对from读取数据的处理结果进行再次筛选where->group by ->havingselect *,age-18 as c from student
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2024-09-28 08:16:54
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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只要两个表的公共字段有匹配值，就将这两个表中的记录组合起来。个人理解：以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集，并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。语法FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2INNER JOIN 操作包含以下部分：
部分
说明table1, table2要组
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精选
2009-07-04 10:01:42
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left semi join VS left join思考： 建表 插入数据 left semi join:==>left semi +inner join 可以这样理解 left join:
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2019-06-19 00:19:00
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在以下的帖子中说 INNERJOIN= WHERE=Join ://baike.360.cn/42
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2008-10-16 18:47:00
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文章目录SQL Joinsleft joinright joininner joinfull joinleft semi join SQL JoinsSQL中的连接查询有inner join(内连接）、left join(左连接)、right join（右连接）、full join（全连接）left semi join(左半连接)五种方式，它们之间其实并没有太大区别，仅仅是查询出来的结果有所不同
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2023-07-30 17:18:56
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数据库1.外连接左外连接left join：不仅显示两表匹配的数据 还会显示 左表中不匹配的数据select * from dept d left join emp e on d.deptno = e.deptno;右外连接right join： 不仅显示两表匹配的数据 还会显示 右表中不匹配的数据select * from dept d right join emp e on d.deptno
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2023-12-11 12:52:06
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left join 是left outer join的简写，left join默认是outer属性的。Inner Join 逻辑运算符返回满足第一个（顶端）输入与第二个（底端）输入联接的每一行。这个和用select查询多表是一样的效果，所以很少用到；outer join则会返回每个满足第一个（顶端）输入与第二个（底端）输入的联接的行。它还返回任何在第二个输入中没有匹配行的第一个输入中的行。关键就是
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2023-09-12 03:25:00
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