表的内连和外连内连接(inner join on) 内连接就是多表查询中where子句对笛卡尔积的筛选，我们前面学习的都是内连接。 语法：select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件; 例如：显示SMITH的名字和部门名称 外连接左外连接：联合查询中，左侧的表完全显示，就是左外连接。 语法：select 字段 from 表名1 left jo
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2023-12-17 13:25:38
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最近刷到面试题：Mysql 中 exists 和 in 的区别，先说下答案。 下面将主查询的表称为外表；子查询的表称为内表。exists 与 in 的区别如下：子查询使用 exists，会先进行主查询，将查询到的每行数据循环带入子查询校验是否存在，过滤出整体的返回数据；子查询使用 in，会先进行子查询获取结果集，然后主查询匹配子查询的结果集，返回数据外表内表相对大小情况不一样时，查询效率
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2023-10-14 22:19:33
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# MySQL 中的外表与内表
在数据库管理中，表是存储数据的基本结构。在 MySQL 中，我们通常会将数据分为内表（或主表）和外表（或关联表）。理解内表与外表的概念，以及如何通过 SQL 语句进行操作，将有助于我们更好地进行数据库设计与管理。
## 内表与外表的概念
**内表**是指数据库中为了存储主要数据而创建的表。例如，假设我们有一个用户信息表 `users`，它包含了所有用户的信息，
进击のpython*****数据库——MySQL内置方法目录数据库——MySQL内置方法视图增加修改删除触发器创建使用删除存储过程无参有参事务代码实现视图视图是一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，可以将该结果集当做表来使使用视图我们可以把查询过程中的临时表摘出来，用视图去实现这样以后再想操作该临时表的数据时就无需
一、Hive的基本概念 （安装的是Apache hive 1.2.1） 1、hive简介 Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表， 并提供类 SQL 查询功能， h
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2023-09-08 18:25:32
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ASCII(str)
返回字符串str的第一个字符的ASCII值(str是空串时返回0)
mysql> select ASCII('2');
-> 50
mysql> select ASCII(2);
-> 50
mysql> select ASCII('dete');
-> 100ORD(str)
如果字符串str句首是单字节返回与ASCI
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2024-08-14 18:20:34
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在使用数据库查询语句时，单表的查询有时候不能满足项目的业务需求，在项目开发过程中，有很多需求都是要涉及到多表的连接查询，总结一下mysql中的多表关联查询一，内连接查询是指所有查询出的结果都是能够在连接的表中有对应记录的。以t_employee(员工表)和t_dept(部门表)为例：t_employee表中的记录如下：dept代表该员工所在的部门t_dept表中记录如下：可以发现，其中人力资源部里
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2024-06-20 09:39:03
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文章目录一． 连接（一） 概述（二） 连接过程1. 涉及单表的条件2. 涉及两表的条件（三） 内连接和外连接1. 内连接2. 外连接3. WHERE子句和ON子句4. 语法问题（1） 左连接（2） 右连接（3） 内连接5. 注意事项（四） 连接的原理 老规矩–妹妹镇楼：
一． 连接（一） 概述 本质上说，连接就是将各个表中的记录都取
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2023-08-21 13:19:38
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# MySQL 中使用 IN 进行外表和内表的哈希连接
在数据库开发中，哈希连接是一种高效的连接方式，尤其适用于不大且可以装入内存的表。本文将指导你如何在 MySQL 中实现通过 IN 操作进行的外表和内表的哈希连接。我们将通过具体的步骤、必要的代码示例以及详细说明来实现这一目标。
## 整体流程
下面是实现哈希连接的整体流程：
| 步骤 | 描述
# MySQL的左外连接（LEFT OUTER JOIN）详解
在关系数据库中，连接操作是一种重要的查询形式，而MySQL提供了多种连接方式。其中，左外连接（LEFT OUTER JOIN）是一种非常常见的连接类型，能够帮助开发者在结果中保留主表（外表）的所有记录，即使在关联表（内表）中没有匹配的记录。本文将详细介绍左外连接的使用方式，并通过代码示例帮助理解。
## 什么是左外连接？
> 左
原创
2024-09-20 10:44:35
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1. 内部表 create table zz (name string , age string) location '/input/table_data'; 注：hive默认创建的是内部表 此时，会在hdfs上新建一个zz表的数据存放地
load data inpath '/input/data' into table zz; 会将hdfs上的/input/data目录
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2023-07-15 00:29:41
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Hive的表的创建(内部表)及外部表、分区表详细介绍 那么Hive中管理表（内部表）和外部表的区别是什么，及分区表使用场景？ ⑴ 三者区别： ①Hive创建内部表时（默认创建内部表），会将数据移动到数据仓库指向的路径； ②创建外部表（需要加关键字external），仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变； ③Hive删除表时，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数
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2023-07-12 11:09:05
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这篇文章是基于我开发读写分离中间件和数据库智能运维平台时的经验总结而成。网上对数据库连接系统分析的文章非常少，甚至几乎没有。这篇文章很多内容都参杂了我个人的见解，不一定全，但是每一个知识点都是我验证过的。JDBCJDBC (Java Database Connectivity) API，即Java数据库编程接口，是一组标准的Java语言中的接口和类，使用这些接口和类，Java客户端程序可以访问各种
Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算 下面的连接是我的MapReduce系列博客~配合食用效果更佳！ 文章目录一、OutputFormat是做什么的？二、实现自定义OutputFormat的步骤 套路三、案例实操1、需求分析2、撸代码 一、OutputFormat是做什么的？OutputFormat可以说是MapReduce处理过程的最后一步，由它负责把输出
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2024-04-19 12:00:10
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1 常规性能调优一：最优资源配置Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后(其实就是没钱提升硬件后)，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交 Spark 任务时进行指定，标准的 Spark 任务提交脚本如代码清单2-1所示：代码清单 2-1 标准 Spark 提交脚本/usr/op
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2023-09-06 14:47:36
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hive表分为内部表和外部表。外部表在删除的时候并不会删除到hdfs中的文件，比较安全，所以对于重要的需要进行分析的日志建议使用外部表进行操作，这样不会出现误操作影响到日志的存储。内部表在阐述的时候会删除掉hdfs中的文件，所以一般用于创建临时表，这样临时表在删除后，也会删除掉hdfs中的数据。今天这里主要是对内部表转化为外部表进行相关的实验。试验一：建立内部表，导入数据。将内部表修改为外部表，
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2023-07-31 17:12:49
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1.Join Inner table Outer table SQL Inner Table:内表就是只提供匹配记录信息的表; Outer Table:外表是指对外联结同时提供未匹配记录信息的表.2.MySQL-join的实现原理、优化及NLJ算法 NLJ算法：即 Nested Loop Join，就是扫描一个表（外表，也叫驱动表），每读到一条记录，就根据 join 字段上的索引去另一张表（内表）
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2023-10-24 08:32:53
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此处会引用部分潇湘隐者的内容。RACLE外部表用来存取数据库以外的文本文件（Text File）或ORACLE专属格式文件。因此，建立外部表时不会产生段、区、数据块等存储结构，只有与表相关的定义放在数据字典中。外部表，顾名思义，存储在数据库外面的表。当存取时才能从ORACLE专属格式文件中取得数据，外部表仅供查询，不能对外部表的内容进行修改（INSERT、UPDATE、DELETE操作）。不能对外
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2023-11-24 15:40:45
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# 实现"mysql内连接like另外表的字段"教程
## 整体流程
为了实现"mysql内连接like另外表的字段"，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到mysql数据库 |
| 2 | 编写sql查询语句 |
| 3 | 执行sql查询语句 |
| 4 | 获取查询结果并处理 |
## 具体操作步骤
### 步骤1
原创
2024-03-02 06:43:27
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Java工程中内存管理总是一个绕不过去的知识模块，无论HBase、Flink还是Spark等，如果使用的JVM堆比较大同时对读写延迟等性能有较高要求，一般都会选择自己管理内存，而且一般都会选择使用部分堆外内存。HBase系统中有两块大的内存管理模块，一块是MemStore ，一块是BlockCache，这两块内存的管理在HBase的版本迭代过程中不断进行过各种优化，接下来笔者结合自己的理解，将这两
