1Q: 是否有像类似于phpmyadmin一样的hive查询客户端,能以界面的方式查询hive语句和导出数据 A: 有的,客户端的话可以使用squirrel来连接hive,squirrel是一个通用的数据库查询客户端,还有有一个开源项目phphiveadmin也不错, web方式访问hive,这里也有一个hive web client(https://github.com/lalaguozhe/hiveweb-1) 2Q: 执行语句时候,能否控制reducer的个数 A: 可以在执行hiv
转载自 http://www.jb51.net/article/39432.htm
(上述联接语法用于SELECT语句FROM子句。可以在其他SELECT语句子句中使用其他联接语法。)
测试的SQL脚本如下:此脚本适合MySQL、DB2,如果要在Oracle上执行,需要做个替换BIGINT->INTEGER,VARCHAR、->VARCHAR2。
A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
一、sql的left join 、right join 、inner join之间的区别 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 outer join(外连接) 可分为左外连接left outer join和右外连接right outer join
这是一个统计类的 SQL,直接执行跑了好几个小时都没有结束,所以暂时不知道实际耗时,因为实在是太久了~
join 是 SQL查询中很常见的一种操作,具体来讲有join,left join, right join,full join等很多形式。具体的原理如下图所示。但其中最常见的还是使用left join 。
SQL中JOIN子句是用于把来自两个或多个表的数据连接起来,在这个过程中可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问,如下图的这两种SQL写法查询结果是否会一样?(好像这是某一年阿里的面试题)
当我们在处理关系型数据库时,常常需要从多个表中获取数据,并且可能存在某些表之间没有完全匹配的记录。在这种情况下,LEFT JOIN操作可以派上用场。本文将详细介绍 LEFT JOIN 的概念、语法和用法,以及一些实际应用示例。
说明:上述多表查询中出现的问题称为:笛卡尔积的错误,结果是将每个员工分配了所有的部门所产生的
概述: 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要是对多表查询基础的总结。 查询语句的FROM字句在逻辑上是第一条要处理的字句,在FROM字句内可以用表运算符对输入的表进行操作
作为一名数据分析师,平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据,自然用SQL提取会比较方便,但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv),这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一,尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行一个总结,方便大家对比学习~
联合查询是多表查询的一种方式,在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下,合并多个查询的结果
前提条件:这些一起查询的表之间是有关系的(一对一、一对多),它们之间一定是有关联字段,这个关联字段可能建立了外键,也可能没有建立外键。比如:员工表和部门表,这两个表依靠 “部门编号” 进行关联。
神奇的 SQL 之 联表细节 → MySQL JOIN 的执行过程(一)中,我们讲到了 3 种联表算法:SNL、BNL 和 INL,了解了数据的查询方式是 one by one,联表方式也是 one by one ;并谈到了 ON 和 WHERE,对下图中所说的提出了质疑
最近发现很多人对 left join 的 on 条件的作用有误解,导致出现 Bug。 由于很多人都不太注意这问题,很容易造成故障。 下面我们简单复现这个问题,并解释为什么会这样,希望大家日常开发中万分小心。
此文是个人根据日常工作中遇到的坑以及通过各种资料总结的sql 的踩坑点,有些坑如果在编写sql的时候不注意确实是容易翻车,所以这里一并进行总结。
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在进行数仓搭建和数据分析时最常用的就是 sql,其语法简洁明了,易于理解,目前大数据领域的几大主流框架全部都支持sql语法,包括 hive,spark,flink等,所以sql在大数据领域有着不可替代的作用,需要我们重点掌握。
有时候如果这先后顺序不影响中间结果的话,那最终结果是相同的。但因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的。
文章目录 背景 需求 解决过程 结果 多表连接简介 背景 📷 管控组同事反馈:宿舍总数异常,加起来的间数比深圳市人口都多,无疑数据是异常的 需求 使宿舍数据恢复正常。 解决过程 尝试过左连接,右连
HiveSQL很常用的一个操作就是关联(Join)。Hive为用户提供了多种JOIN类型,可以满足不同的使用场景。但是,对于不同JOIN类型的语义,或许有些人对此不太清晰。简单的问题,往往是细节问题,而这些问题恰恰也是重要的问题。本文将围绕不同的JOIN类型,介绍JOIN的语义,并对每种JOIN类型需要注意的问题进行剖析,希望本文对你有所帮助。
查询结果的列名“学号”、“姓名”,在“学生”表里,列名“课程”、“成绩”在“成绩”表里,所以需要进行多表查询。
SQL JOIN 是在关系型数据库中常用的操作,用于将两个或多个表中的数据合并起来,以满足查询需求。本文将介绍 SQL JOIN 的基本概念、不同类型的 JOIN,以及使用示例。
1)内连接:join, inner join 2)外连接:left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接:cross join
在查询多个表时,我们经常会用“连接查询”。连接是关系数据库模型的主要特点,也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。
表运算符的作用是把为其提供的表作为输入,经过逻辑查询处理,返回一个表结果。SQL Server支持四个表运算符:JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT,其中JOIN是标准SQL中的运算符,APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。
指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询,这个特性从MySQL 4.1开始引入。
此题主要考察的是表与表之间内部联结方法,用inner…join…on语句联结,此题SQL代码为:
如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来,我们就需要用到union或者union all关键字。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样,而且字段类型要“相容”(一致);union和union all的区别是,union会自动去重,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
数据库部分 数据表连接问题,左外连接、右外连接、内连接等 一、交叉连接(CROSS JOIN) 交叉连接(CROSS JOIN):有两种,显式的和隐式的,不带ON子句,返回的是两表的乘积,也叫笛卡尔积。 例如:下面的语句1和语句2的结果是相同的。 语句1:隐式的交叉连接,没有CROSS JOIN。 SELECT O.ID, O.ORDER_NUMBER, C.ID, C.NAME FROM ORDERS O , CUSTOMERS C WHERE O.ID=1; 语句2:显式的交叉连接,使用CROSS
接下的例子以departments_v、employees_v两个视图数据为例(4条部门数据,9条人员数据)
At the parser stage, queries with right outer join operations are converted to equivalent queries containing only left join operations. In the general case, the conversion is performed such that this right join:
Hive的优化主要分为:配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
BI商业智能这个概念已经提出好几十年了,这个概念本身比较宽泛,不同人也有不同的理解和定义,但落实到技术环节,特别是面向业务用户的环节,所称的BI,基本就是指的多维分析或者自助报表
单表查询:select * from table1; 多表查询:select *from table1,table2;
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用',' 如:
“满意度表”记录了教师和学生对课程的满意程度。“是否满意”列里是老师和学生对课程的评价,其中“是”表示教师和学生都满意。
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划分为两大类:逻辑计划和物理计划,这个阶段通常叫做逻辑计划,经过语法分析(Analyzer)、一系列查询优化(Optimizer)后得到优化后的逻辑计划,最后被映射成物理计划,转换成RDD执行。
最近有项目反应,在服务器CPU使用较高的时候,我们的事件查询页面非常的慢,查询几条记录竟然要4分钟甚至更长,而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间,这肯定是不能接受的,也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来。 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句: select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName from event
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