JOIN(7种JOIN) INNER JOIN SELECT FROM TBL1 INNER JOIN TBL2 ON TBL1.KEY = TBL2.KEY LEFT JOIN SELECT FROM TBL1 LEFT JOIN TBL2 ON TBL1.KEY = TBL2.KEY LEFT JOIN(排除交集) SELECT FROM TBL1 JOIN TBL2 ON TBL1.KEY = TBL2.KEY WHERE TBL2.KEY IS NULL
在大数据使用、开发过程的性能优化一般可以从以下角度着手进行。 SQL 语句优化。使用关系数据库的时候，SQL 优化是数据库优化的重要手段，因为实现同样功能但是不同的 SQL 写法可能带来的性能差距是数量级的。我们知道在大数据分析时，由于数据量规模巨大，所以 SQL 语句写法引起的性能
零除的处理 用NULLIF(col, 0)可以避免复杂的WHEN...CASE判断, 例如 ROUND(COUNT(view_50.amount_in)::NUMERIC / NULLIF(COUNT(view_50.amount_out)::NUMERIC, 0),2) AS out_divide_in, 使用 COLA / NULLIF(COLB,0) 后, 如果 COLB 为0, 产生的输出就是 NULL GENERATED 字段, GENE
一、SQL语句及索引的优化 SQL语句的优化 索引的优化/如何避免索引失效 二、数据库表结构的优化：使得数据库结构符合三大范式与BCNF 三、系统配置的优化 四、硬件的优化 在开始介绍如何优化sql前，先附上mysql内部逻辑图让大家有所了解 （1）连接器： 主要负责跟客户端建立连接、
//测试thread中的常用方法//1.start（）：启动当前线程；调用当前线程的run（）//2.run（）通常需要重写thread类中的方法，将创建的线程中需要执行的操作放在其中。//3.current Thread（）：静态方法，返回执行当前代码的线程//4.getName（）：获取当前线程的名字//5.setName（）：设置当前线程的名字//6.yield():释放当
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 例： select * from A right join B 説明： A是左表，B是右表
插入表测试数据 清空表数据 分别清空学生信息表 student、教师信息表 teacher、课程表 course、学生选课关联表 student_course 数据： TRUNCATE TABLE student; TRUNCATE TABLE teacher; TRUNCATE TABLE course; TRUNCATE TABLE student_course; 向学生信息表 student 插入数据
大家都这么说：select语句关键字的定义的顺序、执行顺序: (7)SELECT (8) DISTINCT (11) <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list>
例如：输入6，输出 2*3=6 def prime_factor(): n = int(input()) old_n = n nums = [] while n > 1: for i in range(2, n+1): if n % i == 0: n //= i nums.append(str(i)) break res
VA05添加字段分两种情况 1、非S4系统 :这个不记录了网上资料比较多，大概是3开头的note 2、S4系统：对应note 1780163 - Report optimization: Access to further tables - SAP ONE Support Launchpad 需求：用户想要显示VBPA表中的送达方相关信息 代码编写完成后，需要注意，在查询时
Hive优化 1.1 hive的随机抓取策略 理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们 省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。 set hive.fetch.task.conversion=none; (一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more) F
问题 使用multiprocessing.Process()创建并行任务需要跨进程收集返回值 很自然想到使用queue进行出入参捕获，发现程序在each.join()无法继续 解决 开始以为是返回值数量过多导致queue被塞满，打断点并为发现相应问题。 深入研究发现使用multiprocessing.Queue()产生的queue存在一些问
1、join的用法 join可以让调用线程等待，直到被调用线程执行完成之后，才开始接着执行当前线程 例子： public class JoinTest { public static void main(String[] args) { System.out.println("存活的线程为"+Thread.activeCount()); Thread one = new
本文章持续记录工作中遇到的SQL的问题，持续更新中…… SQL常见问题 一、full join导致数据量翻倍 原因：空值会导致数据重复 错误SQL select coalesce(a.user_id,b.user_id,c.user_id,d.user_id,e.user_id,f.user_id) as user_id from (select user
MYSQL中的各种连表查询操作 在mysql数据库中，主要有三种连表方式，分别是： 外连接 outer join 内连接 inner join 交叉连接 cross join 为了讲解以上三种连接，先于数据中构建好测试数据，涉及到两个表user、article： user表，有4条数据article表，user_id表示文章所属
学习参考 MySQL官方文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/delete.html 节选自 MySQL 8.0 Reference Manual_SQL Statements_Data Manipulation Statements_DELETE Statement 原文知识点 Multiple-Table Syntax（多表语法）、Multi-Table Deletes（多表删除） 请注意 详细的拓展
直奔主题tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞 代码解释#关于tase_done()的作用：只有消费者把队列所有的数据处理完毕，queue.join()才会停止阻塞import timefrom queue import Queuefrom threading import Threadq = Queue() def produce()
1.1 hive的随机抓取策略 理论上来说，Hive中的所有sql都需要进行mapreduce，但是hive的抓取策略帮我们 省略掉了这个过程，把切片split的过程提前帮我们做了。 set hive.fetch.task.conversion=none; (一旦进行这么设置，select字段名也是需要进行mapreduce的过程，默认是more) Fetch抓取
leetcode 字符串的全排列 All In One LeetCode 567. 字符串的排列 // 排列组合 字符串的排列 给你两个字符串 s1 和 s2 ，写一个函数来判断 s2 是否包含 s1 的排列。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。 https://leetcode.cn/explore/interview/card/bytedance/242/string/101
背景 在一次对数据进行统计的时候，需要对两张表进行关联，类似于这样的语句a left join b on a.id = b.id where b.name = xx。发现最终的结果和预期不一致，汇总之后的数据变少了。 一开始还比较费解，后面回过神来才发现，犯了一个低级的错误，就是在使用left join时过滤条件放到on后面还是
需求分析 如下两张输入表格 order表 id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 1004 01 4 1005 02 5 1006 03 6 pd表 pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并的订单数据表中 id pname amount 1001 小
建表： CREATE TABLE `table1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(60) DEFAULT NULL, `age` varchar(200) DEFAULT NULL, `sponsor_id` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '业务发起人', `gmt_create_user` int(11) NOT NULL COMMENT
--1 s 连接 s2 ，如果s表要写group by 就得用括号，因为s left join s2 是一张表只能有一个group by ，所以括号抱起来 SELECT s.coun1,s2.coun2 FROM (SELECT ssex,count() coun1 FROM student group by ssex)s LEFT JOIN (select ssex,count() coun2 from student where sname='赵雷'
总览图 MySQL表之间的关联查询类似高一数学的集合，交集、并集、叉集==如下图所示 我们先建立表创建一些数据，经典用户表和部门表 用户表 -- 建表 CREATE TABLE `sys_user` ( `user_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `user_name` varchar(30) NOT NULL
1. 如果只有一个层级需要遍历，那使用os.listdir(“路径”)就挺好用。我们大多数情况下只需要使用这个就行了。 url = r"D:\myproject\test" files = os.listdir(url) for file in files: print(os.path.join(url, file)) 2. 如果你需要遍历多个层级，那使用os.walk("路径")会更
