今天开发过程中，遇到了一个多条件外连接的问题，最后因为外连接的局限性，只好通过把其中不需要外连接的条件SELECT出来以减少连接条件的方法来解决。借此机会总结一下外连接。Oracle官方提供了两种方式来实现外连接，一种是在where子句中使用Join操作符（+），另一种是在from子句中使用left outer join/right outer join/full outer join。第二种方式
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2024-01-17 07:53:50
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用scott/tiger登录。
原创
2023-04-26 18:42:18
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在Oracle中， 除了inner join，left join，right join，还有full joinSELECT column_name(s) FROM table_name1 FULL JOIN table_name2 ON table_name1.column_name=table_name2.column_name只要其中某个表存在匹配，FULL JOIN 关键字就会返回行在Mys
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2021-04-28 14:27:30
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一、提出问题：三个表分别存不同属性，一条sql查询各个公司的不同的属性(1) 提供的三个表，相同的维度【company】 (2) 需要的结果： 二、问题解析：可通过先查出所有公司再左连接三个表，或者使用full join(1) 普通思路：先查出所有公司（需要去重，因为同一个公司可存在于三个表）t表为主表只有一个字段company，left join a、b、c表 得出查询结果： (2) 全
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2021-04-27 18:37:40
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这是近期的一些小心得，它们之间没啥关系，统一做个记录而已。一、max()select * from table where ...假如过滤条件不满足的话，返回的记录数为0. 但是，如果是select max(...) from table where ...过滤条件不满足，照样返回一条记录，max(…) is null 所以，如果是insert into table1(...) selec
原创
2022-08-15 14:03:25
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目录SQL FULL JOIN示例高级示例生产模式注意NULL！要点SQL FULL JOIN将左外连接和右外连接的结果组合成一个结果。或者换句话说，它是一个内连接，包括来自左右表的不匹配行。这是SQL FULL JOIN和inner join之间的主要区别。inner join返回与联接条件匹配的行，而FULL外部联接保证所有表行都包含在结果中。我们在下面说明这一点：正如预期的那样，它包括Mix
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2024-08-21 20:54:33
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MySQL_总结_连接查询
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2023-06-25 17:25:11
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文章目录1.数据格式1. 对象2. 集合类型3. 字符串2.算子优化1. reduceByKey / aggregateByKey替代Group By2. repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition + sortByKey3. mapPartitions替代Map4. foreachPartitions替代foreach5. 使用filter之
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2023-10-05 16:27:50
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作为数据分析中经常进行的join 操作，传统DBMS 数据库已经将各种算法优化到了极致，而对于hadoop 使用的mapreduce 所进行的join 操作，去年开始也是有各种不同的算法论文出现，讨论各种算法的适用场景和取舍条件，本文讨论hive 中出现的几种join 优化，然后讨论其他算法实现，希望能给使用hadoop 做数据分析的开发人员提供一点帮助. Facebook 今年在
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2023-10-03 19:34:03
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建表语句：create table EMPLOYEE(EID NUMBER,DEPTID NUMBER,ENAME VARCHAR2(200))create table DEPT(DEPTID NUMBER,DEPTNAME VARCHAR2(200))oracle中的连接可分为，内连接（inner join）、外连接（outer join）、全连接（full join），不光是Oracle，其他
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2019-03-11 03:01:00
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MySQL中的交叉连接和全连接
在MySQL中，交叉连接和全连接是两种不同的连接方式，用于将两个或多个表连接在一起进行查询。本文将介绍交叉连接和全连接的概念、用法和示例，并给出相应的代码和图示。
交叉连接（Cross Join）
交叉连接是指将两个表的每一行都与另一个表中的所有行进行组合，得到的结果是第一个表的行数乘以第二个表的行数。交叉连接没有任何连接条件，因此会生成所有可能的组合。
交叉
原创
2023-08-28 08:49:56
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# 实现MySQL Left Join Full Join
## 流程展示
以下是实现MySQL Left Join Full Join的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建两个表格：table1和table2 |
| 2 | 执行Left Join操作 |
| 3 | 执行Full Join操作 |
## 具体步骤
### 步骤1：创建两个表
原创
2024-04-05 04:12:36
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# PolarDB全连接（Full Join）：科普与代码示例
PolarDB是一种高扩展性、高可用性的云数据库。它支持全连接（Full Join）操作，使用户能够将多个表按照某个关键字段进行关联。本文将为大家介绍PolarDB全连接的概念、用途以及如何在实际中使用。
## 什么是全连接？
全连接（Full Join）是一种关系型数据库操作，用于将两个或多个表根据某个共同的字段进行关联。Fu
原创
2024-01-15 20:48:32
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### 实现Hive Full Join的步骤
要实现Hive Full Join，你需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 创建两个表 |
| 步骤 2 | 加载数据到表中 |
| 步骤 3 | 执行Full Join操作 |
| 步骤 4 | 导出结果 |
下面是每个步骤的具体操作以及相应的代码注释。
#### 步骤 1：创建两
原创
2023-10-04 06:59:11
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# 实现 MySQL Full Join 的步骤
## 介绍
MySQL Full Join 是一种连接操作，它将两个或多个表中的数据合并在一起，返回一个包含所有匹配和不匹配数据的结果集。对于刚入行的小白来说，理解和实现 MySQL Full Join 可能会有一些困难。本文将详细介绍 MySQL Full Join 的流程，以及每一步需要做的操作。
## 流程图
首先，我们可以使用一个简单的
原创
2023-08-28 04:14:19
424阅读
# SparkSQL Full Join
在SparkSQL中，我们可以使用full join操作来实现两个数据集的全连接。Full join会保留左右两个数据集中的所有记录，并将符合连接条件的记录进行匹配。这种操作常用于需要同时保留两个数据集所有数据的情况。
## Full Join的语法
在SparkSQL中，可以使用以下语法进行full join操作：
```sql
SELECT *
原创
2024-07-05 03:58:04
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# 如何在 Apache Spark 中实现 Full Join
在数据处理与分析中，数据的连接（Join）是一个重要的概念。Apache Spark 提供了多种连接操作，其中 Full Outer Join（全外连接）是将两个数据集中的所有记录都包含在内，无论匹配与否。本文将带您了解如何在 Spark 中实现 Full Join。
## 流程概述
在实现 Spark Full Join 时
原创
2024-10-19 08:41:00
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Spark SQL设计的时候就考虑了与Hive元数据、SerDes、UDF的兼容性。1 与现有的Hive数仓集成Spark SQL thrift JDBC服务器被设计成开箱即用，无需修改任何Hive的配置就可以在Spark SQL中使用。2 支持的Hive特性Spark SQL支持很多Hive的特性，比如：Hive的查询，包括：SELECT, GROUP BY, ORDER BY, C
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2024-01-24 08:14:12
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A表a1 b1 c1 01数学9502语文9003英语80B表a2 b2 01张三02李四04王五SQL语句：select A.*,B.* from A inner join B on (A.a1=B.a2)结果：a1 b1 c1 a2 b2 01数学9501张三02语文9002李...
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2015-06-24 09:48:00
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full join ，left join ，right join，inner join
full join ，left join ，right join，inner join一、full join ----- full joinSELECT A.*, B.*
FROM (SELECT 0 AS T1 FROM DUAL UNI
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2021-05-26 09:13:14
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