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。...那么为什么会选择 SalesPerson 作为 Outer Input，而 SalesOrderHeader 作为 Inner Input呢？其实答案很好解释，看下面的图，就明白： ?...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。
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。...那么为什么会选择 SalesPerson 作为 Outer Input，而 SalesOrderHeader 作为 Inner Input呢？其实答案很好解释，看下面的图，就明白： ?...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。
PySpark 中通过 SQL 查询 Hive 表，你需要确保你的 Spark 环境已经配置好与 Hive 的集成。...查询 Hive 表：使用 spark.sql 方法执行 SQL 查询。...enableHiveSupport(): 启用对 Hive 的支持，这样你就可以直接查询 Hive 表。spark.sql(query): 执行 SQL 查询并返回一个 DataFrame。...注意事项配置文件: 确保你的 Spark 配置文件（如 spark-defaults.conf）中包含了必要的 Hive 配置。...Hive 仓库目录: spark.sql.warehouse.dir 配置项指定了 Hive 仓库的目录路径。权限: 确保你有权限访问 Hive 表。
语句格式为：A LEFT JOIN B ON 条件表达式 left join 是以A表为基础，A表即左表，B表即右表。...A表所有记录都会显示，A表中没有被匹配的行（如aid=5、6的行）相应内容则为NULL。 返回的记录数一定大于A表的记录数，如A表中aid=7行被B表匹配了3次（因为B表有三行bid=7）。...join B on A.aid = B.bid set A.aname = B.bname 上述SQL实际操作的表为"Select * From A left join B on A.aid =...示例：5.1.2 Where条件查询在上面的SQL中同样可以使用，其作用的表也是Select查询出的关联表。...= B.bid where B.bname = "b1991" 上述SQL的本意是删除A表中aid=1的记录，但执行后表A和表B均未发生任何变化。
left join 是以A表为基础，A表即左表，B表即右表。...join B on A.aid = B.bid; SQL left join是以A表的记录为基础的，A可以看成左表，B可以看成右表，left join是以左表为准的。...A表所有记录都会显示，A表中没有被匹配的行（如aid=5、6的行）相应内容则为NULL。 返回的记录数一定大于A表的记录数，如A表中aid=7行被B表匹配了3次（因为B表有三行bid=7）。...inner join 等同于Where查询如： Select * From A， B Where A.aid = B.bid SQL 5、表的关联修改和删除 5.1修改 示例：5.1SQL.1 update...A left join B on A.aid = B.bid set A.aname = B.bname SQL 上述SQL实际操作的表为"Select * From A left join
JOIN 以下是SQL中不同类型的JOIN： (INNER) JOIN：返回在两个表中具有匹配值的记录 LEFT (OUTER) JOIN：返回左表中的所有记录以及右表中匹配的记录 RIGHT (OUTER...) JOIN：返回右表中的所有记录以及左表中匹配的记录 FULL (OUTER) JOIN：在左表或右表中有匹配时返回所有记录 这些JOIN类型可以根据您的需求选择，以确保检索到所需的数据。...希望这能帮助你理解SQL中JOIN的概念。如果有其他问题，请随时告诉我。 SQL INNER JOIN INNER JOIN关键字选择在两个表中具有匹配值的记录。...SQL LEFT JOIN关键字 SQL LEFT JOIN关键字返回左表（table1）中的所有记录以及右表（table2）中的匹配记录。如果没有匹配，则右侧的结果为0条记录。...如果某个客户没有订单，相应的OrderID和OrderDate列将显示为NULL。 希望这能帮助你理解SQL中LEFT JOIN的使用方式。如果有其他问题，请随时提出。
在这里，INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。...table2.age1; 在这里使用inner join 来联合table1和table2 在使用INNER jion时，on和where条件的区别如下： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件...，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。...是否输出的结果把两表给结合起来了，你们发现，age1不同的数据并没有输出出来，其实这样的结果比较像数学中的交集呢？这个就是 INNER jion
如何选择join策略 在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table...Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle Hash...，又细分为两种情况： 若join类型InnerLike（关于InnerLike上面已有介绍）对量表直接进行笛卡尔积处理若 上述情况都不满足，最终方案是选择两个表中physical size较小的表进行广播...但是这往往建立在我们发现任务执行慢甚至失败，然后排查任务中的SQL，发现"问题"SQL的前提下。那么如何在任务执行前，就"检查"出这样的SQL，从而进行提前预警呢？...比如，对于join语句中指定不等值连接条件的下述SQL不会产生笛卡尔积: --在Spark SQL内部优化过程中针对join策略的选择，最终会通过SortMergeJoin进行处理。
本文转载：http://www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂...XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到...Sql Server 2005真正的实力了。...basevendors> 其中包含主子表关系，主表是basevendor节点的信息，包括name, taxid等内容，子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中，...现在假设有这样一个数据表： CREATE TABLE BaseVendorAndAddress ( BaseVendorName VARCHAR(50) , BaseVendorTaxId
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...内容 选择行 结合表 条件过滤 根据值进行排序 聚合函数 选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表，只需调用表的名称: # SQL SELECT * FROM table_df...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...WHEN 对于等价于SELECT CASE WHEN的情况，您可以使用np.select()，其中首先指定您的选择和每个选择的值。...如果您想应用大小写不敏感，只需在参数中添加case=False。
SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a LEFT JOIN cnt b on...SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a right JOIN cnt b on
可理解为带有一个或多个操作数的运算符的调用表示的表达式如CASE ......Calcite通过Java CC将SQL解析成未经校验的AST Validate. 校证Parser步骤中的AST是否合法,如验证SQL scheme、字段、函数等是否存在; SQL语句是否合法等....在SQL中的谓词，是被应用在Where从句、Having从句和Join 关联ON从句中或其他布尔值表达式中。谓词分为等值谓词、非等值谓词、常量谓词、AND连接谓词、OR连接谓词、函数谓词。...字段序号是0开始的，如果有多个字段，序号递增表示的，如join的两个输入RelNode表达式。...(DEPTNO AS DEPTNO2, DNAME) 员工表和部门表两张表作为Input RelNode输入表达式，然后两张表使用部门编号进行内关联INNER JOIN： SELECT
在了解join策略选择之前，首先看几个先决条件： 1. build table的选择 Hash Join的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table，大表则称为...（第1种是在业务开发中写的SQL主要适配的）： 1....Shuffle Hash Join 选择Shuffle Hash Join需要同时满足以下条件： spark.sql.join.preferSortMergeJoin为false，即Shuffle...Hash Join优先于Sort Merge Join 右表或左表是否能够作为build table 是否能构建本地HashMap 以右表为例，它的逻辑计划大小要远小于左表大小（默认3倍）...，又细分为两种情况： 若join类型InnerLike（关于InnerLike上面已有介绍）对量表直接进行笛卡尔积处理若 上述情况都不满足，最终方案是选择两个表中physical size较小的表进行广播
join判断条件 build table侧的选择 Hash join过程的第一步就是根据两表之中较小的那一个构建哈希表，这个小表就叫做build table。...策略选择 这部分源码都位于JoinSelection对象的apply()方法中。...Shuffle hash join策略的条件比较严苛，大前提是不优先采用Sort merge join，即spark.sql.join.preferSortMergeJoin配置项为false。...以右表为例，还需要满足以下3个条件： 右表能够作为build table； 能够从右表构建本地HashMap； 右表的数据量比左表小很多（即muchSmaller()方法），“很多”在代码中规定为3倍。...若上述情况全部不满足，最后的方案是选择两个表中数据量较小的那个广播，即回到Broadcast nested loop join策略。可以预见，这两种情况的效率都是非常低的，要尽量避免。
根据题意，“登录日志”表中的登录时间不存在缺失，而“登出日志”表中某个玩家的登出时间可能存在缺失，为了在联结的时候完整的保留登录登出时间，将上述查询结果1设为临时表a，查询结果2设为临时表b，并让临时表...a左联结（left join）临时表b。...case when子句和ifnull()函数能达到同样的效果，两者选择其一即可。在此选择case when子句进行条件判断。 那么，如何得到当天23:59:59呢？...根据题意，“登录日志”表中的登录时间不存在缺失，而“登出日志”表中某个玩家的登出时间可能存在缺失，为了在联结的时候完整的保留登录登出时间，将上述查询结果1设为临时表a，查询结果2设为临时表b，并让临时表...case when子句和ifnull()函数能达到同样的效果，两者选择其一即可。在此选择case when子句进行条件判断。 那么，如何得到当天23:59:59呢？
根据题意，「登录日志」表中的登录时间不存在缺失，而「登出日志」表中某个玩家的登出时间可能存在缺失，为了在联结的时候完整的保留登录登出时间，将上述查询结果1设为临时表a，查询结果 2 设为临时表 b ，并让临时表...a 左联结（ left join ）临时表 b 。...可以使用 case when 子句进行条件判断，当「登出时间」这一列的某个值为空值时，则使用当天 23:59:59 作为值，否则就不改变值，即： case when 登出时间 is null then...case when 子句和 ifnull() 函数能达到同样的效果，两者选择其一即可。在此选择 case when 子句进行条件判断。 那么，如何得到当天 23:59:59 呢？...将上述查询结果设为临时表 c ，则计算每个玩家每天每次登录后的在线时长的 SQL 的书写方法为： select 角色id,日期, unix_timestamp(登出时间) - unix_timestamp
而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...4.3.4 节及 2.3 节）； 三者都有许多相似的操作算子，如 map、filter、groupByKey 等（详细介绍请参见《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》中的 2.3 节“RDD...4.3 定义 case class（表的 schema） 打开 SparkSession，定义 case class，即表的 Schema 信息： case class House(totalprice...4.6 注册表 为 houseDF 数据集注册两种不同类型的表：Local Temporary View、Global Temporary View： houseDF.createOrReplaceTempView...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing
我可以通过将数据集连接到自身上，并使用日期列上的操作来选择单个值或观察范围来做到这一点。...例如，在SAS的WORK库中为整个时间范围创建一个小部件销售表，并多次查询该表。高效的代码结构（例如使用索引）也可以提高效率。...三、使用CASE语句处理复杂的逻辑 CASE语句的语法与整个数据科学中其他常用编程语言的逻辑不同（请参阅：Python / R）。...了解如何在SQL中编码嵌套逻辑对于释放数据中的潜力至关重要。 假设有一张购物者表，其中包含给定时间范围内的年龄，家庭状态和销售情况等大量特征。...为简单起见，只有三个州的购物者居住。
梦回午夜，经常感叹，自己的智商，技艺如此之低，竞争力何在啊。 扯远了，拉回到那 3对2组的 SQL 上来！ 组之间，完成的是 A ∪ B 与 B∪A的 转换。所以他们之间并没有不同。...所以，它的这个功能在本次查询中，是多余的，可去除。...UNKWN 33815 Test Case UNKWN 所以，SQL 转换前提，一定是等价....JOIN F ON F.PPP = E.PPP LEFT JOIN G ON G.WWW = TMP.WWW 前提：FLD1, FLD2, FLDX 隶属于 A,B 两表，且不是计算字段...那前期做了很多 Join 操作，就变成了无用功，浪费了计算资源。 驱动表最小化，这是优化的一条方法。如果优化器，做不到谓词推进，那只能人工帮他做选择。 什么是“谓词推进”？
系统数据库 在安装好SQL SERVER后，系统会自动安装5个用于维护系统正常运行的系统数据库： （1）master：记录了SQL SERVER实例的所有系统级消息，包括实例范围的元数据（如登录帐号）...SQL数据操作语言 1.数据查询语句 1.1 查询语句的基本结构 SELECT --需要哪些列 From 表名> --来自哪张表 [WHERE 选择条件...如[abcd]表示匹配abcd其中任何一个，若是连续的，可以用 - 表示，如[a-d] [^] 不匹配[]中的任意一个字符。...OUTER] JOIN 称为左外连接，含义是限制表2中的数据必须满足条件，但不管表1中的数据是否满足条件，均输出表1中的数据。...内连接与外连接的区别： 内连接：表A与表B进行内连接，则结果为两个表中满足条件的记录集，即C部分。
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