上一篇总结了java的数据类型，得到了冰麟轻武等兄弟的支持，他们提出并补充了非常好的建议，在这里向他们表示感谢。在后面的文章中，我会尽力写得更准确和更完善的，加油！另外，因为C#是在java之后，也是在java的基础上设计出来的，所以C#语言与java有非常多相同的地方，同时，C#中也添加了一些新的功能和特性，比如LINQ和Lambda表达式等等。所以，我在比较java与.net的时候，大多数的不
一、Fork/Join框架Java提供Fork/Join框架用于并行执行任务，核心的思想就是将一个大任务切分成多个小任务，然后汇总每个小任务的执行结果得到这个大任务的最终结果。这种机制策略在分布式数据库中非常常见，数据分布在不同的数据库的副本中，在执行查询时，每个服务都要跑查询任务，最后在一个服务上做数据合并，或者提供一个中间引擎层，用来汇总数据： 核心流程：切分任务，模
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2023-08-21 20:12:03
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oracle一张5000万的表，里面有五个字段的主键索引，还有一个单独字段的索引，使用kettle进行插入/更新时，不走主键索引，一开始以为是字段类型不匹配，后面通过session，提取出sql，发现果然是不走主键索引，走了一个单列的索引。 主键主键：PK_RY_GERENJBXX (GERENBH, SENDSYSTEMID, JIGOUBM, JIUZHENKH, JIUZHENKLX) 普通
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2024-03-20 17:25:55
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上一篇说到了EPL如何访问关系型数据库这种数据源，实际上别的数据源，比如：webservice、分布式缓存、非关系型数据库等等，Esper提供了统一的数据访问接口。然后今天会讲解如何创建另外一种事件类型——Schema。 1.Joining Method Invocation Results和执行sql的语法类似，调用方法的一种触发方式也是通过join别的事件的属性来达到效果
left join 的时间开销类似于笛卡尔积，相当费时，如果关联字段是索引字段，可以减少时间复杂度，但是还是非常费时。left 的优化：首先，mysql都是使用（Nested Loop ）循环套嵌的方式实现join，这里包括两个部分：驱动表结果集作为条件连接被驱动表X，被驱动表根据驱动表结果查询数据集Y。时间复杂度（X*Y），这里的第二部分是数据库内部的操作，涉及io，cpu等
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2024-02-27 10:15:41
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MySQL执行引擎对比，InnoDB和MyISAMjoin关键字内连接、左连接、右连接、全外连接MySQL不支持 full outer join，只能通过union关键字曲线救国。使用left join right join 以及union，union可以去重索引分类原理什么情况下建立索引什么情况下不建立索引explainid字段，决定表的加载顺序，id值越大它先加载。如果相等就按顺序执行sele
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2024-02-20 10:55:59
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今天在查看一些过程，发现了点问题，和大家一起讨论一下：--================================================================一、如何有效利用索引，查询顾客编号＞的所有订单信息--================================================================--代替非聚焦索引扫描的方法--
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2024-04-25 12:07:40
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一、索引简介1、基本概念首先要明确索引是什么：索引是一种数据结构，数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，例如：链表，堆栈，队列，二叉树等等。其次要清楚索引的作用：索引可以使存储引擎快速找到数据记录，这是最基本的作用，索引是对查询速度最关键的影响，良好的索引设计可以使查询的效率有质的飞越。索引的使用：如果查询语句使用所有，MySQL会在索引的数据结
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2024-03-18 11:57:26
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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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今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录：select c.* from hotel_info_original cleft join hotel_info_collection hon c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_idwhe
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2024-08-24 22:25:45
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目录一、什么是索引二、索引为什么快三、数据结构比较四、聚簇索引/非聚簇索引五、覆盖索引六、唯一索引/普通索引七、Full-index全文索引八、单列索引/联合索引九、下推索引十、其他知识一、什么是索引索引在MYSQL中也叫做 “键（key）”，是存储引擎用于快速找到记录的一个数据结构。要理解MYSQL中索引是如何工作的，最简单的方法就是去看一本书的“索引”部分，如果想在一本书中找到某个特定的主题，
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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今天遇到一个left join优化的问题，搞了一下午，中间查了不少资料，对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解，做一个简单的记录：select c.* from hotel_info_original c
left join hotel_info_collection h
on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id
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2024-06-12 17:05:24
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select a.cName from table1 a LEFT JOIN table2 b ON a.code=b.code LEFT JOIN table3 c ON a.code=c.code过程是这样的:1, 首先tab
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2023-05-31 15:57:45
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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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# Spark中的左连接与排序合并连接
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于数据处理、分析和机器学习。在Spark中，连接操作是非常重要的，而左连接（Left Join）和排序合并连接（Sort Merge Join）则是连接操作中的两种不同方法。本文将探讨它们之间的关系，并以代码示例来说明如何在Spark中实现这些连接。
## 1. 连接操作简介
原创
2024-10-15 04:19:25
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近期刚好学习了丁奇老师的《MySQL 实战 45 讲》中的 join 优化相关知识，又刚刚好碰上了一个非常切合的 join 查询需要优化，分析过程有些曲折，记录下来留作笔记。
问题 SQL 描述
问题 SQL 和执行计划是这样的：
explain SELECT
t1.stru_id AS struId,
...
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2024-06-11 22:26:47
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