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MySQL | 表的内连接

数据操作语言：表连接查询（一） 从多张表中提取数据 从多张表提取数据，必须指定关联的条件。如果不定义关联条件就会出现无条件连接，两张表的数据会交叉连接，产生 笛卡尔积。...表连接分为两种：内连接 和 外连接 内连接是结果集中只保留符合连接条件的记录 外连接是不管符不符合连接条件，记录都要保留在结果集中 内连接的简介 内连接是最常见的一种表连接，用于查询多张关系表符合连接条件的记录...内连接的多种语法形式 SELECT ...... FROM 表1 JOIN 表2 ON 连接条件; SELECT .........t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno JOIN t_salgrade s ON e.sal BETWEEN s.losal AND s.hisal; 内连接的数据表不一定必须有同名字段...，只要字段之间符合逻辑关系就可以 内连接练习2 查询与 SCOTT 相同部门的员工都有谁？

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    如何对CDP中的Hive元数据表进行调优

    也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。...，impala 的Catalog元数据自动刷新功能也是从该表中读取数据来进行元数据的更新操作： --beeline中执行-- create testnotification (n1 string ,n2...配置如下，重启Hiveserver2 并更新配置生效： 注意：如果元数据库中这两个表已经非常大了对性能有影响了，建议做好备份后进行truncate TBL_COL_PRIVS 以及TBL_PRIVS 两个表...,开启/禁用表、分区级别统计信息收集) 注意：如果PART_COL_STATS表对你当前的集群性能有影响较大了，建议做好备份后进行truncate PART_COL_STATS 。...–date=’@1657705168′ Wed Jul 13 17:39:28 CST 2022 4.参考文档 通过对如上的元数据表进行调优后，基本可以避免元数据库的性能而导致的问题 TBL_COL_PRIVS

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    怎么直接对未展开的数据表进行筛选操作？含函数嵌套使用的易错点。

    小勤：Power Query里，怎么对表中表的数据进行筛选啊？ 大海：你想怎么筛选？ 小勤：比如说我只要下面每个表里单价大于10的部分： 大海：这么标准的数据和需求，直接展开再筛选就是了啊。...小勤：能在不展开数据表的情况下筛选吗？因为有时候筛选不会这么简单的啊。 大海：当然是可以的。...因为你可以通过表（Table）相关的函数分别针对每一个表进行，比如筛选行可以用Table.SelectRows，筛选列可以用Table.SelectColumns……可以非常灵活地组合使用。...小勤：外面这个表？Table.SelectRows不是引用了“订单明细”那一列里的每个表吗？ 大海：嗯。...大海：关于each以及函数嵌套参数的用法的确是Power Query进阶的一个比较难理解的点，后面可能需要结合更多例子来训练。 小勤：好的。我先理解一下这个。

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    使用Flink对hudi MOR表进行离线压缩

    默认情况下，MERGE_ON_READ表的压缩是启用的。 触发器策略是在完成五次提交后执行压缩。...因为压缩会消耗大量内存，并且与写操作处于相同的管道中，所以当数据量很大(> 100000 /秒)时，很容易干扰写操作。 此时，使用离线压缩能够更稳定地执行压缩任务。...hudi-flink-bundle_2.11-0.9.0.jar --path hdfs://xxx:9000/table Copy 相关参数： 参数名 是否必须 默认值 参数含义 --path frue -- 存储在hudi上的表的路径...如果您有足够的内存，您可以打开这个参数 --schedule false false 是否执行调度压缩计划的操作。 当写进程仍在写时，打开此参数有丢失数据的风险。...因此，开启该参数时，必须确保当前没有写任务向该表写入数据 --seq false LIFO 压缩任务执行的顺序。 默认情况下从最新的压缩计划执行。 LIFI:从最新的计划开始执行。

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    ABAP 取两个内表的交集 比较两个内表的不同

    SAP自带的函数： CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES； 似乎可以比较两个内表，得出第二个内表不同于第一个内表的部分...因为，我在测试数据时，发现这两个函数的效果不那么简单。 如果上述函数确实可以，提取两个内表不同部分，则我可以据此做两次比较，得到两个内表的交集。..."对记录行数少的内表，执行第一层循环； "在第二层循环中，找到对应记录，即可追加到结果内表； "同时退出第二层循环，继续执行第一层循环的下一行 IF L1 内表里是否存在； 所以，如果ABAP自带了，判断一个内表中，是否存在某个记录的函数的话，那第二层循环就可以省去...输入参数： TABLE_OLD：旧表 TABLE_NEW：新表 KEY_LENGTH：键长度，指定内表中的前若干个字节（在 Unicode 系统中为字符，因此指定长度内不能存在数值类型的字段）为主键

    3.1K30

    嵌套评论的数据库表设计

    设计嵌套评论数据库表可仿效无限级分类，在表中加一个ParentId字段。...嵌套评论页面大致这样： 评论1 回复评论1 恢复评论1 评论2 回复评论2 评论3 …… 但是, 在显示评论的时候，如果使用ParentId会涉及到多表的联结，嵌套层级越多意味着表之间的联结增多...于是，我们想到在表中增加一个字段，用来显示所有的层级：/1/2/5/ 设计数据库和表： create database NestedCommnets use NestedCommnets Create...Content nvarchar(100) not null, Depth smallint not null, Thread nvarchar(max) not null ) 往数据库表中添加如下数据...查询所有的评论： select SPACE(u.Depth*6) + u.Content as 评论 from UserComments as u 如果希望结合Thread和Depth字段进行排序：

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    SQL Join 中，表位置对性能的影响

    图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...而反过来，将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。

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    Hive 内表与外表的区别

    ，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外表中的数据并不是由它自己来管理的； ②数据导出 内部表导出： 数据是从本地文件系统复制到HDFS中/home/hdfs/wyp.txt文件中...外部表导出：        数据是从本地文件系统复制到HDFS中/home/hdfs/wyp.txt文件中，但是，最后 数据不是移动到外部表的/user/hive/warehouse/exter_table...文件夹中（除非你创建表的时候没有指定数据的存放路径）。...大家 可以去HDFS上看看，对于外部表，数据是被移动到创建表时指定的目录（本例是存放在/home/wyp/external文件夹中）！...总结： 1、在导入数据到外部表，数据并没有移动到自己的数据仓库目录下，也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的，而表则不一样； 2、在删除表的时候，Hive将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候

    2.9K30

    SQL Join 中，表位置对性能的影响

    SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...而反过来，将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测，优化器选择执行计划时，一定程度上自动判断了两表大小，选择小表在前，大表在后的原则。小表驱动大表查询，是优化时着重考虑的策略。

    1.8K10

    mysql过滤表中重复数据，查询表中相同数据的最新一条数据

    先查询表几条demo数据，名字相同，时间不同 select id,name,create_date from sys_user 20181123171951945.png 方法1：最简单,且字段全部相同...，排除其他字段不同； 先对表按照时间desc排序，在查询该层使用group by 语句，它会按照分组将你排过序的数据的第一条取出来 select id,name,create_date from...( select * from sys_user order by create_date desc) a group by a.name 方法2：使用not exists,该方法通过相同名字的不同创建的时间进行比较...exists (select * from sys_user b where a.name = b.name and a.create_date < create_date ) 方法3：使用内关联的方式...select * from sys_user a inner join ( -- 先查询出最后一条数据的时间 select id,name, MAX(create_date

    5.5K40

    【说站】Python如何对多个sheet表进行整合？

    Python如何对多个sheet表进行整合 说明 1、xlwt模块是非追加写入.xls模块，所以要一次性写入for循环和列表，这样就没有追加和非追加的说法。...2、将Excel表合并，将每一个Excel表作为行，即行合并，换个想法，将Excel表中的标签作为列，可以进行列合并，即将不同文件中相同标签组成的不同标签合并，可以先将不同文件中相同的标签合并，不同文件中相同的标签组成一个列表...    k.append(len(fo.sheets())) #对这些标签数进行升序排序 k.sort() #通过for循环把这些Excel文件中不同标签的所有内容放在列表svalue中 for i ...()函数为xlwt模块自带函数，可得到一个自定义标签 #定义变量ws为标签句柄 ws=fw.add_sheet("sheet1") """ 通过for循环遍历svalue列表,把最终得到的 某个标签某个文件某行某列的数据写入新标签中...close()函数，即用这两个模块打开文件不用关闭文件 以上就是Python对多个sheet表进行整合的方法，希望对大家有所帮助。

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    ABAP ALV之自建表可编辑内表的增删改查

    这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第29天，点击查看活动详情 序 HELLO,这里是百里,一个学习中的ABAPER,在工作中,我们会遇到一些自建表进行维护数据,这些自建表需要给用户进行配置操作...我们可以通过SAP的SE11创建完表以后,通过表格维护生成器,在SM30里面,或者SE16N进行维护.我们也可以封装SM30进行操作.....此时就出现了我们的需求.通过传统的增删改查直接操作内表.避免上述说出出现的相互制约的情况 ....建表开始 我们通过SE11进行自建立表的创建.注意的是,自建立表一定要以Z或者Y开头,一般都是附加模块及号码 表示自建表顺序 . 数据准备 我们基础表建立完成后,就开始在SE38中开发程序....技术总结 今天百里将以往的资料融汇贯通,讲述了一个自建表如何通过ALV的形式,进行增删改查.这种方式虽然开发比封装SM30会慢一些,但是优点就是只需要少量替换代码就可以快速使用,总体技术难度不高.不过对技能知识结构的要求比较多

    2.1K40

    0885-7.1.6-如何对CDP中的Hive元数据表进行调优

    也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。...，impala 的Catalog元数据自动刷新功能也是从该表中读取数据来进行元数据的更新操作： --beeline中执行-- create testnotification (n1 string ,n2...配置如下，重启Hiveserver2 并更新配置生效： 注意：如果元数据库中这两个表已经非常大了对性能有影响了，建议做好备份后进行truncate TBL_COL_PRIVS 以及TBL_PRIVS 两个表...,开启/禁用表、分区级别统计信息收集) 注意：如果PART_COL_STATS表对你当前的集群性能有影响较大了，建议做好备份后进行truncate PART_COL_STATS 。...--date='@1657705168'  Wed Jul 13 17:39:28 CST 2022 4.参考文档 通过对如上的元数据表进行调优后，基本可以避免元数据库的性能而导致的问题 TBL_COL_PRIVS

    2.5K30

    pandas中基于范围条件进行表连接

    15期，本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会，每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。...作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。...和right_id进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas...的功能拓展库pyjanitor中的「条件连接方法」，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算： · 推荐阅读 · 如何快速优化Python导包顺序 Python中临时文件的妙用

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    Postgresql数组与Oracle嵌套表的使用区别

    oracle中的多维数组 Oracle中常说的数组就是嵌套表，下面给出两个多维使用实例，引出和PG的差异： 一维赋值（第一行给1列） set serveroutput on; declare type...line 1 count: 1 line 2 count: 3 ==================== line 1:|1| line 2:|11||21||31| 可以看到，oracle的嵌套表中数据只要类型匹配...(1).count == 3 Postgresql中的多维数组 PG中没有oracle中的嵌套表，往往会把PG的数组概念对应到Oracle的嵌套表上，因为数据逻辑存储形式都表现为数组。...ERROR: multidimensional arrays must have array expressions with matching dimensions postgres=# 而oracle中的嵌套表...arrarr = [*p1, *p2] *p1 : [1] *p2 : [11,21,31] 所以把Oracle的嵌套表搬到PG上还是有些麻烦的，大部分功能应该都没有对标替换的方法，最好在内核支持。

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    谈谈SQL查询中回表对性能的影响

    ，我当然知道这会导致全表扫描，不过速度确实太慢了，直观感受，全表扫描不至于这么慢！...要想搞清楚缘由，你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程：当使用 limit 时，因为只是返回几条数据，所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算；当不使用 limit 时，因为要返回所有满足条件的数据...，所以优化器觉得不如直接全表扫描。...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快，实际上这是因为当使用索引的时候，除非使用了 covering index，否则一旦索引定位到数据地址后，这里会有一个「回表」的操作，形象一点来说...，就是返回原始表中对应行的数据，以便引擎进行再次过滤（比如本例中的 like 运算），一旦回表操作过于频繁，那么性能无疑将急剧下降，全表扫描没有这个问题，因为它就没用索引，所以不存在所谓「回表」操作。

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