www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.html 后期会在博客首发更新：http://dnt.dkill.net/Article/Detail/313 错误如图，怎么执行都没有自己想要的效果...Console.WriteLine(item.MName + " " + item.MPrice); } Console.WriteLine("刚才插入的ID
一个更离奇的误解NULL的例子是，当NULL谓词用于行值表达式时。 另一个微妙的问题产生于对NOTIn 反连接中NULL含义的误解。 解决办法 不断的训练自己。...解决办法 每次你在Java中实现以数据为中心的算法时，要试着问问自己：有没有办法让数据库执行这些工作，而只把结果交付给我?...3.尽量使用UNION，而不是UNION ALL 相对于UNION，UNION ALL需要额外的关键字显得相形见绌。...解决办法 当你在一个子查询写一个GROUPBY子句时，仔细想想这是否能用一个窗口函数来完成。...如果你要将所有记录都插入到同一个表，使用单一的SQL语句和多个绑定值集合建立一个批处理的INSERT语句。
：表示慢查询日志存放的位置 explain查看分析SQL执行计划 当我们去定位自己表中增加的索引有没有生效的时候，我们使用的一半都是 explain 关键字，通过关键字给我们返回的内容，我们就能判断我们写的...eq_ref：常用于主键或唯一索引扫描，一般指使用主键的关联查询 ref : 常用于非主键和唯一索引扫描 ref_or_null：这种连接类型类似于ref，区别在于MySQL会额外搜索包含NULL值的行...，用于非唯一索引，可以返回重复值 range：常用于范围查询，比如：between … and 或 In 等操作 index：全索引扫描 ALL：全表扫描 key 实际使用到的索引 key_len 实际使用到的索引的长度...，它一般会出现这几个值： Usingfilesort：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现，一般见于order by语句 Using index：表示是否用了覆盖索引 Using...temporary: 表示是否使用了临时表,性能特别差，需要重点优化，一般多见于groupby语句，或者union语句 Using where : 表示使用了where条件过滤 Using index
for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。...： 其一：第三行代码返回的是第0行的数据，即0:1等价于[0, 1)，而第四行代码返回的是第0，1行代码，即0:1等价于[0,1]结构。...其二：代码中的“:”类似于between……and的功能，在loc和iloc中都可以使用，但仅支持序列号。 其三：loc函数中代表列的部分不能用序列号，iloc函数中行和列位置都可以用序列号。...多DataFrame的查询主要是解决SQL中join和concat的问题，python中主要使用merge和concat来实现对应的功能具体写法如下： Merge的用法：merge主要是用作按行拼接，类似于...几种常用的用法有： 单列分组：然后按照另一列数据计算相应值： print(data1.groupby('a')['b'].mean()) 多列分组：然后按照另一列数据计算相应值： Agg的作用即为封装对应的函数
由多行变一行，那么直觉想到的就是要groupby聚合；由一列变多列，那么就涉及到衍生提取； 既然要用groupby聚合，那么就涉及到将多门课的成绩汇总，但现在需要的不是所有成绩汇总，而仍然是各门课的独立成绩...这样，无论使用任何聚合函数，都可以得到该uid下指定课程的成绩结果。这里是用了sum函数，其实用min、max效果也是一样的，因为待聚合的数值中就只有那一个值非空。...一行变多行，那么复制的最直观实现当然是使用union，即分别针对每门课程提取一张衍生表，最后将所有课程的衍生表union到一起即可，其中需要注意字段的对齐 按照这一思路，给出SQL实现如下： SELECT...这实际上对应的一个知识点是：在SQL中字符串的引用用单引号（其实双引号也可以），而列字段名称的引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩为空值的记录，这实际是由于在原表中存在有空值的情况，如不加以过滤则在本例中最终查询记录有...10条，其中两条记录的成绩字段为空 最后，本例中用union关键字实现了多表的纵向拼接，实际上用union all更为合理，二者的区别是union会完成记录去重；而union all则简单的拼接，在确定不存在重复或无需去重的情况下其效率更高
在pandas中也有类似的操作 ? 查找空值 在pandas检查空值是使用notna()和isna()方法完成的。...全连接 全连接返回左表和右表中的所有行，无论是否匹配，但并不是所有的数据库都支持，比如mysql就不支持，在SQL中实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1...七、合并 SQL中UNION操作用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，UNION与UNION ALL类似，但是UNION将删除重复的行。...中可以使用concat()实现UNION ALL ?...上面是UNION ALL保留重复值，如果希望删除可以使用 drop_duplicates() ?
就像SQL的OR和AND一样，可以使用|将多个条件传递给DataFrame。|（OR）和＆（AND）。...4.group by分组统计 在Pandas中，SQL的GROUP BY操作是使用类似命名的groupby()方法执行的。...这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中的记录数。 df.groupby('性别').count() 结果如下： ? 如果想要使用count()方法应用于单个列的话，应该这样做。...6、union数据合并 UNION (ALL)操作在Dataframe中可以使用concat()来执行。...2）union all不去重合并 在SQL中： SELECT city, rank FROM df1 UNION ALL SELECT city, rank FROM df2; """
= 1000000； # 在Map端进行聚合操作的条目数目； 当使用Group by有数据倾斜的时候进行负载均衡： Set hive.groupby.skewindata = true； # hive...整个阶段，没有reduce 和 shuffle，问题在于如果小表过大，可能会出现OOM。 Union与union all优化原理 ? ? union将多个结果集合并为一个结果集，结果集去重。...使用时多与group by结合使用，代码为： select all.id, all.name from( select id,name from t1 union all...对union all的操作除了与group by结合使用还有一些细节需要注意： 1）对 union all 优化只局限于非嵌套查询。...)”计算时，它会忽略用户指定的Reduce Task数，而强制使用1，这会导致最终Map的全部输出由单个的ReduceTask处理。
如果是子查询，id 值会递增，id 值越高，优先级越高 3. id为NULL最后执行 select_type 1. simple: 简单的select, 查询中不包含子查询或者 union。...：类似于eq_ref，条件用了in子查询 index_subquery：区别于unique_subquery，用于非唯一索引，可以返回重复值 range：常用于范围查询，比如：between … and...或 In 等操作 index：全索引扫描 ALL：全表扫描 key 实际使用到的索引 key_len 实际使用到的索引的长度 rows 该列表示MySQL估算找到我们所需的记录，需要读取的行数...：表示按文件排序，一般是在指定的排序和索引排序不一致的情况才会出现，一般见于order by语句 ● Using index：表示是否用了覆盖索引 ● Using temporary: 表示是否使用了临时表...,性能特别差，需要重点优化，一般多见于groupby语句，或者union语句 ● Using where : 表示使用了where条件过滤 ● Using index condition：MySQL5.6
三.select_type :查询类型 select_type 列提供了 对表的查询类型。最常见的值包括SIMPLE、PRIMARY、DERIVED 和UNION。...其他可能的值还有 UNION RESULT、SUBQUERY 等等. 2.1 simple 简单查询 (没有union和子查询) 对于不包含子查询和其他复杂语法的简单查询，这是一个常见的类型。...这个类型通常可以在DERIVED 和 UNION 类型混合使用时见到。...因此，它是查找和扫描的混合体，此类索引访问只有当使用非唯一性索引或者唯一性索引的非唯一性前缀时才会发生。把它叫做ref是因为索引要跟某个参考值相比较。...Using filesort，表示无法利用索引完成排序，也有可能是因为多表连接时，排序字段不是驱动表中的字段，因此也没办法利用索引完成排序，建议添加适当的索引。
RDD执行合并操作;但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD中的重复值;带有参数numPartitions，默认值为.../ sortBy(,ascending=True) 将RDD按照参数选出的指定数据集的键进行排序.使用groupBy 和 sortBy的示例:#求余数，并按余数，对原数据进行聚合分组#...如果左RDD中的键在右RDD中存在，那么右RDD中匹配的记录会和左RDD记录一起返回。 rightOuterJoin() 返回右RDD中包含的所有元素或记录。...如果右RDD中的键在左RDD中存在，那么左RDD中匹配的记录会和右RDD记录一起返回。 fullOuterJoin() 无论是否有匹配的键，都会返回两个RDD中的所有元素。...subtract() 返回第一个RDD中，所有没有出现在第二个RDD中的值（即相当于减掉了第二个RDD） subtractByKey() 和subtract类似的操作
在插入记录的时候，使用new关键字创建AR 模型对象； 在查询、更新、删除的时候，都是用find()方法创建对象。...== false; } 当使用“new”关键字创建ActiveRecord 实例对象时则“$this->getIsNewRecord()”返回true，执行插入操作，否则执行更新操作。...构建查询语句时，更多的使用ActiveQuery类的成员方法。...\Query 指定SQL语句当中的UNION子句 ActiveQuery常用返回结果集的成员方法 方法名 返回值类型 描述 all() array 执行查询语句，并且以数组形式返回所有查询结果集 one...操作符类似，区别在于当第二个操作数为数组时，会使用OR 来串联多个“like” 条件语句。
上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程，框架思维（上）》 ? Spark SQL使用 在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。...df1 = df.na.replace({"M": "Male", "F": "Female"}) df1.show() # DataFrame.union # 相当于SQL里的union all操作...，是否在指定区间范围内 Column.contains(other) # 是否包含某个关键词 Column.endswith(other) # 以什么结束的值，如 df.filter(df.name.endswith...，通常用于分析数据，比如我们指定两个列进行聚合，比如name和age，那么这个函数返回的聚合结果会 # groupby("name", "age") # groupby("name") # groupby...("age") # groupby(all) # 四个聚合结果的union all 的结果 df1 = df.filter(df.name !
DERIVED 在SQL语句中包含在from子句中的子查询。 UNION 表示在union中的第二个和随后的select语句。 UNION RESULT 代表从union的临时表中读取数据。...`name` FROM tb_teacher t)) AS u; 代表是id为2和3的select查询的结果进行union操作。 ?...system和const 单表中最多有一条匹配行，查询效率最高，所以这个匹配行的其他列的值可以被优化器在当前查询中当作常量来处理。...覆盖索引的好处是一条SQL通过索引就可以返回我们需要的数据。 ? Using where 查询时没使用到索引，然后通过where条件过滤获取到所需的数据。 ?...explain的信息中，一般我们要关心的是type，看是什么级别，如果是在互联网公司一般需要在range以上的级别，接着关心的是Extra，有没有出现filesort或者using template，一旦出现就要想办法避免
需求描述： 在 chaos(id,v1,v2,v3) 表中获取每个 id 对应的 v1、v2、v3 字段的最大值，v1、v2、v3 同为数值类型。...v1、v2 之间较大的那个值，再用求得的值和 v3 作比较。...那么，有没有比较简单且通用的实现呢？ 有。先使用 UNION ALL 把每个字段的值合并在一起，再根据 id 分组求得最大值。...GROUP BY id 要是，不想对每个字段都用 UNION ALL 呢，还有没有办法？...使用 CONCAT_WS() 函数将 v1、v2、v3 的值组合成使用逗号分割的字符串； 在递归语句使用 SUBSTRING_INDEX() 根据逗号分解字符串的每个数值； 根据 id 分组求得最大值。
同理，对于Hive分区表的查询，我们在写SQL时，通过指定实际需要的分区，可以减少不必要的分区数据扫描【当Hive表中列很多或者数据量很大时，如果直接使用select * 或者不指定分区，效率会很低下（...但就算设置成more，也只有部分sql语句会不走MapReduce程序，那有没有什么办法可以优化这个问题呢？这就不得不提本地模式了。...此外，通过hive.groupby.mapaggr.checkinterval参数可以设置map端预聚合的条数阈值，超过该值就会分拆job，默认值100000。...通过将参数hive.groupby.skewindata（默认false）设置为true，那么在进行group by时，会启动两个MR job。...all select a, 0 b, c, null d from some_table group by a,c union all select a, 0 b, null c, d from
1.png “ 字数:1712字 阅读: 3 分钟 大家好，今天和大家聊下让我曾经迷惑的两个TS类型：unknown 和 never，不知道大家有没有对其用法有所迷惑呢，好记性比不过烂笔头，为了让我不再迷惑...因此，我们可以将变量先设置为字符串类型，然后再将其设置为数字类型，如果事先不检查类型，使用any类型，调用了不存在的方法，编译时不会报错，代码运行时才会发现错误。...，就能帮我们发现由于类型造成的问题，因此在大多的场景，建议使用 unknown 类型替代 any。...那么问题来了，它和 void 类型啥区别，void 表示没有任何类型，函数没有返回值时（可以返回，但是没值），我们可以设置为void 类型；never这不一样，一个函数根本就没返回（或者总是出错，永远不会有返回值...所以通过这个办法，你可以确保 getEnumValue 方法里总是穷尽 (TestNeverEnum) 了所有 All 的可能类型，目的就是写出类型绝对安全的代码。
M/R作业初始化的时间是比较耗时间资源的一个部分。 在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...这里需要修改的参数为： hive.map.aggr=true（用于设定是否在 map 端进行聚合，默认值为真） hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000（用于设定...（默认值为假） 合并文件的大小：hive.merge.size.per.task=25610001000（默认值为 256000000） 5.程序角度优化 5.1熟练使用SQL提高查询 熟练地使用...5.4利用Hive对UNION ALL优化的特性 多表 union all 会优化成一个 job。...所以商品表的 HDFS 读取只会是一次。 5.5解决Hive对UNION ALL优化的短板 Hive 对 union all 的优化的特性：对 union all 优化只局限于非嵌套查询。
“字数:1737字 阅读: 3 分钟 大家好，今天和大家聊下让我曾经迷惑的两个TS类型：unknown 和 never，不知道大家有没有对其用法有所迷惑呢，好记性比不过烂笔头，为了让我不再迷惑，还是通过文字的形式整理下加深下印象比较靠谱...因此，我们可以将变量先设置为字符串类型，然后再将其设置为数字类型，如果事先不检查类型，使用any类型，调用了不存在的方法，编译时不会报错，代码运行时才会发现错误。...，就能帮我们发现由于类型造成的问题，因此在大多的场景，建议使用 unknown 类型替代 any。...那么问题来了，它和 void 类型啥区别，void 表示没有任何类型，函数没有返回值时（可以返回，但是没值），我们可以设置为void 类型；never这不一样，一个函数根本就没返回（或者总是出错，永远不会有返回值...所以通过这个办法，你可以确保 getEnumValue 方法里总是穷尽 (TestNeverEnum) 了所有 All 的可能类型，目的就是写出类型绝对安全的代码。
M/R作业初始化的时间是比较耗时间资源的一个部分。 在使用SUM，COUNT，MAX，MIN等UDAF函数时，不怕数据倾斜问题，Hadoop在Map端的汇总合并优化过，使数据倾斜不成问题。...这里需要修改的参数为： hive.map.aggr=true（用于设定是否在 map 端进行聚合，默认值为真） hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000（用于设定...（默认值为假） 合并文件的大小：hive.merge.size.per.task=256*1000*1000（默认值为 256000000） 4.程序角度优化 4.1熟练使用SQL提高查询 熟练地使用...4.4利用Hive对UNION ALL优化的特性 多表 union all 会优化成一个 job。...所以商品表的 HDFS 读取只会是一次。 4.5解决Hive对UNION ALL优化的短板 Hive 对 union all 的优化的特性：对 union all 优化只局限于非嵌套查询。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
