如果将数据存储在关系数据库中，最好将数据规范化，通常需要将数据拆分为通过键逻辑连接的多个表。大多数非简易的查询都需要多个表的连接来完成。本文简要介绍了SQL连接，重点介绍了内连接和外接之间的区别。
越高级，越复杂的查询，也同时意味着高耗，但是平时有一些数据少，但是业务复杂的场景，可以使用下。 这里主要说明的是 go 中使用 gorm 进务查询。
越高级，越复杂的查询，也同时意味着高耗，但是平时有一些数据少，但是业务复杂的场景，可以使用下。这里主要说明的是 go 中使用 gorm 进行查询。
Join是关系型数据库系统的重要操作之一，一般关系型数据库中包含的常用Join：内联接、外联接和交叉联接等。如果我们想在两个或以上的表获取其中从一个表中的行与另一个表中的行匹配的数据，这时我们应该考虑
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时，最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins，他确实讲得简单明了，使用文氏图来帮助理解，效果明显。本文将沿用他的讲解方式，稍有演绎，可以视为该文较为粗糙的中译版。
SQL 连接子句类似于关系代数中的连接操作。它将关系数据库中一个或多个表中的列组合起来，创建一组可以保存为表或按原样使用的集合。JOIN是一种通过使用每个表通用的值来组合来自一个或多个表的列的方法。JOINS是一项关键技能，也是一个常见的面试问题，可帮助您完成复杂数据库的大量工作。能够精确地操作 JOIN 查询将为您带来额外的优势。
我们都知道，在关系型数据库中，索引的存在是非常重要的，但是不合理的索引反而会影响到业务的性能，那怎么才能合理的设计索引也是业务高效访问数据库需要考虑的？如何才能评估索引创建的合理呢？今天我们给出其中一个评估指标：Cardinality
从业以来主要在做客户端，用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite，以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题，就显得有点捉襟见肘了，特别是各种 JOIN，有时候傻傻分不清楚，于是索性弄明白并做个记录。
SELECT语句的性能调优有时是一个非常耗时的任务，在我看来它遵循帕累托原则。20%的努力很可能会给你带来80%的性能提升，而为了获得另外20%的性能提升你可能需要花费80%的时间。除非你在金星工作，那里的每一天都等于地球上的243天，否则交付期限很有可能使你没有足够的时间来调优SQL查询。 根据我多年编写和运行SQL语句的经验，我开始开发一个检查列表，当我试图提高查询性能时供我参考。在进行查询计划和阅读我使用的数据库文档之前，我会参考其中的内容，数据库文档有时会很复杂。我的检查列表绝对说不上全面或科学，它
我们都知道，Spark SQL上主要有三种实现join的策略，分别是Broadcast hash join、Shuffle hash join、Sort merge join。那Catalyst是依据什么样的规则来选择join策略的？本文来简单补个漏。
本文主要讨论Streaming Join。在Stream & Table Theory的基础上，我们给Classic SQL引入了时间维度，并提出了Time-Vary Relation，并认为“Streaming SQL可以全盘继承Classic SQL的所有Operator，并且得到的结果也是一样的”，SQL里最复杂的Join也不例外。
本文介绍了 Structured Streaming 是如何逐步从 Apache Spark 生态系统中发展起来的，以及其设计理念和实现方式。本文还介绍了 Structured Streaming 在实际应用中的优势，包括与批处理计算的关系、与 Apache Kafka 的集成、以及在高吞吐和低延迟场景下的性能表现。此外，本文还提供了若干实例，以展示 Structured Streaming 在各种应用场景中的实际效果。
How to Join Two Data Streams--Piotr Nowojski(Ververica)
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
belongs to 会与另一个模型建立了一对一的连接。 这种模型的每一个实例都“属于”另一个模型的一个实例。
COUNT可以在引用表或视图的SELECT查询或子查询中使用。 COUNT可以在SELECT列表或HAVING子句中与普通字段值一起出现。
这是一篇阐述SQL JOINs的文章，本文是国内大佬翻译的一篇文章，为了更容易理解，LZ以MySQL为例在最后面加了示例，原文链接为：https://www.cnblogs.com/xufeiyang/p/5818571.html
什么是查询构造器？其实就像我们上篇文章中学习过的使用原始 SQL 语句的方式来操作数据库一样，查询构造器这个东西就是在这个原始操作的基础上为我们封装了一系列的接口，能够让我们方便地来操作数据库。或者说，就是像我们很早前自己封装的那种 MySQL 类一样，框架帮我们完成了这一步。并且，最主要的是，它可以让我们以链式调用的形式来操作数据库，从而避免去写繁杂混乱的 SQL 语句。先卖个关子，想想这和哪个设计模式有关？（文中自会揭晓）
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
Please refer the link : https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins
我们知道对于Oracle的表连接，根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法（算法）：
UION包括UION 和UION ALL，二者都是用来关联数据结构相同的数据表，二者的区别在于UION关联之后会去除重复的行，而 UION ALL会保留所有的行。
现在我们来使用Power Designer这个工具设计数据库。首先打开Power Designer这个工具，点击【文件】菜单，在下拉框中选中【建立新模型】，如下：
GORM 提供了 First、Take、Last 方法，以便从数据库中检索单个对象。当查询数据库时它添加了 LIMIT 1 条件，且没有找到记录时，它会返回 ErrRecordNotFound 错误
最近在PG14中发现新增一个配置参数enable_memoize，通过此参数可以提升嵌套循环连接的性能，有人测试性能竟然能提升1000倍！
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行：RowID和主键。
维恩图是去年的事了 图片由作者提供，灵感来自 R for Data Science 几周前，我在Reddit上发表了一篇关于 SQL Anti-Joins在Reddit上。在我分享后不久，我得到了这样的回应。 图片由作者提供 这引起了我的兴趣，因为到目前为止，我还没有读过或听说过有人认为维恩图是可视化SQL连接的坏方法，而我已经不断地用SQL编码了3年多。我个人认为，维恩图对于快速记忆和可视化两个表之间的连接类型很有帮助。所以这是我的回答。 图片由作者提供 在这篇评论之后，我得到了一些热情的回应，并意
Catalyst是Spark SQL核心优化器，早期主要基于规则的优化器RBO，后期又引入基于代价进行优化的CBO。但是在这些版本中，Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变。由于缺乏或者不准确的数据统计信息（如行数、不同值的数量、NULL值、最大/最小值等）和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想，从而导致执行效率相对低下。
Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法，能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准：
知识图谱（Knowledge Graph）在2012年由Google推出，目前采用的数据标准是RDF（Resource Description Framework，资源描述框架）。RDF最早在Semantic Web中提出，因此在讲RDF之前，首先回顾一下Semantic Web。
【前言：如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析，那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生，比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行，甚至导致节点宕机。那么都有哪些情况会产生笛卡尔积，以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢？（以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景）】
场景：engineercms的文章article放在了成果product下面，成果有作者user，以及所属的目录project
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。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark SQL应运而生。
什么是ORM ，即Object-Relationl Mapping，它的作⽤是在关系型数据库和对象之间作⼀个映射，
第一步是创建数据库。使用dbConnect()函数为mtcars数据集创建一个适当的数据库。
CRUD通常指数据库的增删改查操作，本文详细介绍了如何使用GORM实现创建、查询、更新和删除操作。
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
The decision of whether to use multiple simple queries or a join depends on the specific requirements of the query.
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所谓 Hash Join 就是在 join 的时候选择一张表作为 buildSide 表来构造哈希表，另外一张表作为 probeSide 表；然后对 probeSide 表的每一行数据都去这个哈希表中查找是否有匹配的数据。
众所周知，Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心，它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划，在一定程度上决定了SQL执行的性能。
如果您想知道如何在表中查找重复值，那么您可以在 SQL 中使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 使用 group by 您可以创建组，如果您的组有超过 1 个元素，则意味着它是重复的。 例如，您需要编写一个 SQL 查询来查找名为 Person 的表中的所有重复电子邮件。 这是一个流行的 SQL Query 面试问题以及 Leetcode 问题。 您可以看到电子邮件 a@b.com 是重复的电子邮件，因为它在表格中出现了两次。 您需要编写一个查询来查找所有重复值。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink SQL 提供了 Regular Joins、Interval Joins、Temporal Joins、Lookup Join、Array 展平和
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