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sql server 连接查询_连查询语句

SQL的连查询 2017年08月31日 15:58:49 SQL的连查询 连接查询包括合并、内连接、外连接和交叉连接,如果涉及多表查询,了解这些连接的特点很重要。...只有真正了解它们之间的区别,才能正确使用。 1、Union UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。...3)查询教师学生全部姓名 因为UNION只会选择不同的值,如果学生中和教师中有重名的情况,这就需要UNION ALL SELECT Name FROM Students UNION ALL SELECT...(内连接),也成为自然连接 作用:根据两个或多个中的列之间的关系,从这些查询数据。...会把两个所有的行都显示在结果中 1)使用全连接查询学生的信息,其中包括学生ID,学生姓名和专业名称。

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sql学习笔记(三)—— 联查询

上篇写了一些sql查询的知识,这篇接着写一下有关联查询的知识。 既然是联查询,那肯定得多个啊,所以,我们先创建一个教师表,名为 teacher,并且向中插入数据。...通过上图,可以看到,两个中的数据显示在同一张表里了。 下面我们看一下,如果不按照字段数和类型相同的约定写,看情况如何: (1)数目不一致: ? (2)顺序不一致: ? 发现顺序不一致并不会出问题。...莫慌,这里我们只需要在union后面加上 all ,就可以解决这个问题了,这样,重复的信息就不会省略了。看下面: ? 从图中可以看出,所有的性别信息全都输出出来了。...联查询就记录到这里啦,后面会看一下多表查询,嘿嘿,加油!...最后附上我本章的sql脚本: 1 -- 联查询 -- 2 select * from student 3 4 -- 新建teacher -- 5 6 drop table teacher

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实时分析需要SQL和复杂查询

这些第一代基于SQL的大数据系统的代价是,它们以更高的查询延迟为代价,提高了数据处理的吞吐量。因此,这些使用案例仍然是运行在批处理模式中。...使用SQL,你可以简单地将信用记录和贷款支付连接在一起,并聚合大规模的历史数据集,如每日抵押贷款利率。...更多的应用程序代码不仅需要更多的时间来创建,而且几乎总是导致更慢的查询。...GraphQL的主要分析缺陷是它缺乏表达能力,无法根据两个不同的数据集中特定字段的值来连接这两个数据集。大多数分析性查询需要这种能力,以便在查询时连接多个数据源。...创建查询很容易,调整和优化查询更容易,以加快结果,缩小中间,降低查询成本。 有一些关于SQL数据库的神话,但它们是基于1990年代的传统关系型系统。

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SQL92&SQL99实现三联合查询

deptno=30; update dept set loc=‘4’ where deptno=20; update dept set loc=‘4’ where deptno=10; –完成三联合查询...–SQL92实现:查询员工信息及部门名称及所在城市名称并且员工的工资大于2000或者有奖金 –特点:易于书写,难于阅读 –缺点:92的SQL语句结构不清晰 –用法: –select 内容...(别名,连接符,去除重复,oracle函数,逻辑运算) –from 名1,名2,名3… –where 条件(连接条件,普通筛选条件,where子句关键字) –group by 分组字段...d.loc=c.cid and sal>2000) or (e.deptno=d.deptno and d.loc=c.cid and comm is not null) order by e.sal –SQL99...实现:查询员工信息及部门名称及所在城市名称并且员工的工资大于2000或者有奖金 –特点:难于书写,易于阅读 –使用: –select 内容 from 名1 – inner join 名2

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Spark SQL解析查询parquet格式Hive获取分区字段和查询条件

首先说一下,这里解决的问题应用场景: sparksql处理Hive数据时,判断加载的是否是分区,以及分区的字段有哪些?再进一步限制查询分区必须指定分区?...这里涉及到两种情况:select SQL查询和加载Hive路径的方式。这里仅就"加载Hive路径的方式"解析分区表字段,在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明。...解决方案(亲测有效) 1.在Spark SQL加载Hive数据路径时,指定参数basePath,如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db.../test_partition") 2.主要重写basePaths方法和parsePartition方法中的处理逻辑,同时需要修改其他涉及的代码。...由于涉及需要改写的代码比较多,可以封装成工具

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SQL语句汇总(终篇)—— 联接与联接查询

既然是最后一篇那就不能只列出些干枯的标准语句,更何况联接也是SQL中较难的部分,所以此次搭配题目来详细阐述联接。 上一篇博文说到相关子查询效率低下,那我们怎么能将不同的信息一起查询出来呢?...这就需要用到联接。 和之前的UNION组合查询不同,UNION是将不同的组合起来,也就是纵向联接,说白了就是竖着拼起来。...而联接是通过笛卡尔乘积将进行横向联接,所谓的通过笛卡尔乘积简单说就是两的行依次相联再相加。要想更详细的理解可以百度下,毕竟本文主要是汇总SQL语句。 现在有如下两张: ? ?...联接的分类: 内联接: 内联接是指两个中某一行相关的列值匹配时,这一行才会出现在中。就像上例中s._fk与c._infor相同时才会出行该行,其他的行剔除。...这里就体现了对SQL执行顺序的理解有多重要了,联接、分组、过滤等等的先后顺序。 结果: ? 5.查询每个班中年龄最低的人 SELECT cc._cname,ss._name,ss.

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谈谈SQL查询中回对性能的影响

运营反馈某个功能速度很慢,查了一下,定位到如下 SQL: select id from user where name like ‘%foobar%’ order by created_at limit...10; 业务需要,LIKE 的时候必须使用模糊查询,我当然知道这会导致全扫描,不过速度确实太慢了,直观感受,全扫描不至于这么慢!...我使用的数据库是 PostgreSQL,不过它和 MySQL 差不多,也可以 EXPLAIN: SQL With LIMIT 如上所示:先按照 created_at 索引排序,再 filter 符合条件的数据...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...,就是返回原始中对应行的数据,以便引擎进行再次过滤(比如本例中的 like 运算),一旦回操作过于频繁,那么性能无疑将急剧下降,全扫描没有这个问题,因为它就没用索引,所以不存在所谓「回」操作。

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