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Mysql中的关联查询(内连接,外连接,自连接)

在使用数据库查询语句时,单表的查询有时候不能满足项目的业务需求,在项目开发过程中,有很多需求都是要涉及到多表的连接查询,总结一下mysql中的多表关联查询 一,内连接查询 是指所有查询出的结果都是能够在连接的表中有对应记录的...t_dept d ON e.dept = d.id; 查询的结果如下: 其中,没有部门的人员和部门没有员工的部门都没有被查询出来,这就是内连接的特点,只查询在连接的表中能够有对应的记录,其中...,如果右表没有记录对应的话就显示null 查询结果: 关键字是left outer join,等效于left join,在关联查询中,做外连接查询就是左连接查询,两者是一个概念 三,右外连接是同理的...: 如果在oracle中,直接就使用full outer join关键字连接两表就行了 五,自连接查询 自连接查询就是当前表与自身的连接查询,关键点在于虚拟化出一张表给一个别名 例如:查询员工以及他的上司的名称...,但看这四个字段其实就是记录所有是上司的员工的信息 所以,自连接查询一般用作表中的某个字段的值是引用另一个字段的值,比如权限表中,父权限也属于权限。

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    一文搞定MySQL多表查询中的表连接(join)

    对应关系:关键字段中有重复值的表为多表,没有重复值的表为一表。 表对应关系 一对一关系 在一对一关系中,A 表中的一行最多只能匹配于 B 表中的一行,反之亦然。...只有当一个相关列是一个主键或具有唯一约束时,才能创建一对多关系。 ? 多对多关系 在多对多关系中,A 表中的一行可以匹配 B 表中的多行,反之亦然。...要创建这种关系,需要定义第三个表,称为结合表,它的主键由 A 表和 B 表的外部键组成。 ?...内连接分以下几种: 等值连接: 在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值,其查询结果中列出被连接表中的所有列,包括其中的重复列。...自然连接: 在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值,但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列,并删除连接表中的重列。

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    SAS中哈希表的连接问题

    在SAS中使用哈希表十分简单,你并不需要知道SAS内部是怎么实现的,只需要知道哈希表是存储在内存中的,查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希表合并数据集时不用排序的优点,在实际应用中可以极大的提高程序运行效率,尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希表是放到内存中的,因此对内存有一定要求!...在实际应用中,我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希表中的问题。在Michele M....从这句话可以看出,将最大的数据集放到哈希表中更为高效,但是在实际应用中根据程序的目的还是需要做出选择,即选择左连接(A left join B)还是右连接(A right join B)。...其实很简单,如果数据集不是很大的时候可以这样处理:如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中;如果是右连接就把数据集A放到哈希表中;如果是内接连(A inner join B)那么就把大的放到哈希表中。

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    MySQL查询某个表中的所有字段并通过逗号分隔连接

    想多造一些测试数据,表中字段又多一个个敲很麻烦,导出表中部分字段数据又不想导出ID字段(因为ID字段是自增的,导出后再插入会报唯一性错误),select * 查出来又是所有的字段。...可以通过如下SQL查询表中所有字段通过逗号连接,然后复制出来进行select查询再导出 select group_concat(COLUMN_NAME) '所有字段' from information_schema.COLUMNS...where table_name = '表名'; 执行效果如下: 下面的语句可以查询某个库中某个表的所有字段,字段的名称、类型、字符长度和字段注释等信息 select * from information_schema.COLUMNS...where table_name = '表名' and table_schema = '数据库名'; 执行效果如下:

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    SQL中的连接查询与嵌套查询「建议收藏」

    自然连接:在等值连接中把目标中重复的属性列去掉的连接查询 下面考虑用自然连接实现上述例子: SELECT Student.Sno,SName,SSex,Sdept,Cno,GradeFROM Student...表的连接 查询结果: 外连接查询: 分为左外连接,右外连接, 左外连接:根据左表的记录,在被连接的右表中找出符合条件的记录与之匹配,找不到匹配的,用null填充 右连接:根据右表的记录...,在被连接的左表中找出符合条件的记录与之匹配,找不到匹配的,用null填充 例3: 查询缺少成绩的的学生号和课程号: SELECT Student.Sno,CnoFROM StudentLEFT...例1:找出至少一门课程的成绩在90分以上的女学生的姓名 分析:已知的是分数大于90分这个条件,通过这个条件找出Study表中大于90分所对应的Sno,再通过连接查询Study表中对应Sno的SName...在Student表中找出对应的学生的姓名。

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    sparksql 中外连接查询中的谓词下推处理

    join中条件和join后条件 [1505293666375_5396_1505293666580.jpg] 那么这两类不同的条件,在外连接查询中是否都会下推呢?...不是的,是否下推是遵循一定规则的,对于左连接查询,可以归纳为下表: 左表 右表 Join中条件 不下推 下推 Join后条件 下推 不下推 3....,流程如下: 左表id为2的行,在右表中能join上,则连接结果如下: LT.id LT.value RT.value 2 two two 可见,条件下推过滤了左表整整50%的数据,相当牛叉,虽然只有两条...究其原因,是因为在sparksql中,把以上的查询解析成了如下的子查询: [1505293913863_2083_1505293913921.jpg] 3.2....: 第一步:左表id为1的行在右表中可以找到,但是此时仅仅满足join条件,在使用where条件判断这条连接后数据时,发现右表的id不满足RT.id>1的条件,所以这条join结果不保留(注意,这里是不保留

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    SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则

    外连接查询和连接条件 外连接查询(outter join),分为左外连接查询、右外连接查询以及全外连接查询,全外连接使用的场景不多,所以本文重点讨论的是左连接查询和右连接查询。...而上边提到的谓词下推能否在两类条件中使用,在SparkSql中则有特定的规则,以左外连接查询为例,规则如下: ? 接下来对这个表格中的规则进行详细的分析。...此时再和右表进行左连接,左表id为2的行,在右表中能找到id为2的行,则连接结果如下: ? 可见,条件下推过滤了左表整整50%的数据,相当牛叉,虽然只有两条。...id为1的行在右表中可以找到,但是此时仅仅满足join条件,在使用where条件判断这条连接后数据时,发现右表的id不满足RT.id>1的条件,所以这条join结果不保留(注意,这里是不保留,全都不保留...至此,左联接查询的四条规则分析完了,可以看出,在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件,并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤,如果使用得当会极大的提升查询性能,如果使用不当,则会产生错误的查询结果

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    EF Linq中的左连接Left Join查询

    linq中的join是inner join内连接,就是当两个表中有一个表对应的数据没有的时候那个关联就不成立。 比如表A B的数据如下 ?...from a in A join b in B on a.BId equals b.Id select new {a.Id, b.Id} 的结果是 {1,1} {2,2} {4,4} 因为3在B表中不存在...,所以连接失败,不返回,但是当我们需要返回一个{3, null}的时候怎么办呢,这就是左连接,反之,如果是{null,3} 则是右连接。...re这个IEnumerable中了,所以select的时候从re集合去取 这样即是左连接,返回结果是 {1,1} {2,2} {3,null} {4,4} 可以看到和直接内连接的join差距在多了into...,把可能为空的那个集合(表)放到一个集合,然后再对接进行DefaultIfEmpty(),再从这个结果中去取 重点就是into到集合,再DefaultIfEmpty()

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    sql连接查询中on筛选与where筛选的区别

    在连接查询语法中,另人迷惑首当其冲的就要属on筛选和where筛选的区别了, 在我们编写查询的时候, 筛选条件的放置不管是在on后面还是where后面, 查出来的结果总是一样的, 既然如此,那为什么还要多此一举的让...sql中的连接查询分为3种, cross join,inner join,和outer join , 在 cross join和inner join中,筛选条件放在on后面还是where后面是没区别的...,极端一点,在编写这两种连接查询的时候,只用on不使用where也没有什么问题。...当把 address '杭州' 这个筛选条件放在on之后,查询得到的结果似乎跟我们预料中的不同,从结果中能看出,这个筛选条件好像只过滤掉了ext表中对应的记录,而main表中的记录并没有被过滤掉,...这似乎正是我们期望中查询的结果,然而在接下来的步骤中这个结果会被打乱 第三步,添加外部行。outer join有一个特点就是以一侧的表为基,假如另一侧的表没有符合on筛选条件的记录,则以null替代。

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    mysql,SQL标准,多表查询中内连接,外连接,自然连接等详解之查询结果集的笛卡尔积的演化

    需要强调,表的连接所依据的关系是在where子句中定义的。在实际应用中,用户要实现表的连接必然要依据一定的关系。 如果不指明连接关系,即不使用where子句。...它实际返回连接表中所有数据行的笛卡尔积,其结果集合中的数据行数等于第一个表中符合查询条件的数据行乘以第二个表中符合查询条件的数据行数,即10X11=110条记录。...自连接 自连接是指表与其自身进行连接,这需要使用表别名。 查询成绩中存在不及格课程的学生的姓名,所在系,所有的课程及成绩信息。...缺点是,虽然可以指定查询结果包括哪些列,但是不能人为地指定哪些列被匹配。另外,自然连接的一个特点是连接后的结果表中匹配的列只有一个。如上,在自然连接后的表中只有一列C。...从student表和teacher表中查询学生姓名,所在系,所修的本系教师开设的课程的课程号以及开课教师姓名。这时候就采用natural join对两个表进行自然连接。

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    【MySQL】DDL的表操作详解:创建&查询&修改&删除(记得3点加上连接)

    ,comment SQL语句结束标志: “ ; ” 2.样例演示 如下图所示,我们要创建这个表 PS:varchar(n):n指定字符 二.DDL-表操作-查询 语句总览 如下所示 1....查询当前数据库所有表 SHOW TAEES; 我们可以看到新建数据库种没有表结构 而我们第一模块创建的就有 2.查询表结构 DESC表名; 查看哪些字段和字段类型 3.查询指定表的建表语句...SHOW CREATE TABLE表名; 查看表是通过那些语句创建 三.根据需求创建表(设计合理的数据类型、长度) DDL基本的数据结构博客传送门在下方 传送门 设计一张员工信息表,要求如下...; 我们复制粘贴到cmd中,发现创建完成 四.DDL-表操作-修改&删除 语句总览 如下所示 1.往表中添加字段 ALTER TABLE表名ADD字段名类型(长度)[COMMENT注释][约束];...(30) 4.删除表中字段 ALTER TABLE表名 DROP 字段名; 案例: 将emp表的字段username删除 5.修改表名 修改表名 ALTER TABLE 表名 RENAME

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join),主要分为内连接查询(inner join)、外连接查询(outter join)和半连接查询(semi join),具体的区别可以参考wiki的解释...那么谓词下推第二层含义,即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中,是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤,则是本系列文章要分析和讨论的重点。...这个查询是一个内连接查询,join后条件是用and连接的两个表的过滤条件,假设我们不下推,而是先做内连接判断,这时是可以得到正确结果的,步骤如下: 1) 左表id为1的行在右表中可以找到,即这两行数据可以...那么为什么where条件中两表的条件被or连接就会出现错误的查询结果呢?...但是如果按照我们在2中的分析,使用OR连接两表的过滤条件,又不能随意的进行谓词下推,那要如何处理呢?

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join),主要分为内连接查询 (inner join)、外连接查询 (outter join)和半连接查询 (semi join),具体的区别可以参考wiki...那么谓 词 下 推第二层含义,即何时完 成数 据过滤则一般是在指连接查询中,是先对单表 数 据进行过 滤再和其他表连 接还是在先把多表进行连接再对连 接后的临 时表进 行过滤 4.内连接查询中的谓词下推规则...这个查询是一个内连接查询,join后条件是用and连接的两个表的过滤条件,假设我们不下推,而是先做内连接判断,这时是可以得到正确结果的,步骤如下: 1) 左表id为1的行在右表中可以找到,即这两行数据可以...在这个查询中,join后条件依然是使用OR连接两表的过滤条件,不同的是,join中条件不再是id相等,而是value字段相等,也就是说过滤条件字段恰好就是join条件字段。...对于左表,如果使用LT.value='two'过滤掉不符合条件的其他行,那么因为join条件字段也是value字段,说明在左表中LT.value不等于two的行,在右表中也不能等于two,否则就不满足"

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    【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

    2.连接查询和连接条件 Sql中的连接查询(join),主要分为内连接查询(inner join)、外连接查询(outter join)和半连接查询(semi join),具体的区别可以参考wiki的解释...那么谓词下推第二层含义,即何时完成数据过滤则一般是在指连接查询中,是先对单表数据进行过滤再和其他表连接还是在先把多表进行连接再对连接后的临时表进行过滤,则是本系列文章要分析和讨论的重点。...这个查询是一个内连接查询,join后条件是用and连接的两个表的过滤条件,假设我们不下推,而是先做内连接判断,这时是可以得到正确结果的,步骤如下: 1) 左表id为1的行在右表中可以找到,即这两行数据可以...那么为什么where条件中两表的条件被or连接就会出现错误的查询结果呢?...但是如果按照我们在2中的分析,使用OR连接两表的过滤条件,又不能随意的进行谓词下推,那要如何处理呢?

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    大数据 | SparkSQL连接查询中的谓词下推处理(二)

    在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)》中,我们介绍了一些基本的概念,并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。...本篇文章要介绍的是--外连接查询中的谓词下推规则,这相比内连接中的规则要复杂一些,不过使用简单的表格来进行分析也是可以分析清楚的。先上表: ? 我们以左外连接查询为例,先总结规矩如下: ?...来分析一下LT.id>1下推到左表进行数据过滤的结果,经过LT.id>1过滤后,左表变为: ? 此时再和右表进行左连接,左表id为2的行,在右表中能找到id为2的行,则连接结果如下: ?...条件下推过滤了左表整整50%的数据(相当牛,虽然只过滤了一条)。究其原因,是因为在SparkSQL中,把以上的查询解析成了如下的子查询: ?...可以看出,在SparkSQL中对于外连接查询时的过滤条件,并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤,如果使用得当会极大的提升查询性能,如果使用不当,则会产生错误的查询结果,而这种错误结果又不易发觉,所以使用时要格外小心

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