就是修改一张关联表的数据，当时一脸懵逼。。同事也不知道咋写。
凭自己的本事和正当手段挣来的钱财，可以使我们赢得道义和幸福——阿基兰 分享一个关联更新函数 package com.ruben.simplestreamquery.util; import cn.hutool.core.util.StrUtil
一、一对一关联 1.1、提出需求 根据班级id查询班级信息(带老师的信息) 1.2、创建表和数据 创建一张教师表和班级表，这里我们假设一个老师只负责教一个班，那么老师和班级之间的关系就是一种一对一的关系... MyBatis中使用association标签来解决一对一的关联查询，association标签可用的属性如下： property:对象属性的名称 javaType:对象属性的类型 column:...所对应的外键字段名称 select:使用另一个查询封装的结果 二、一对多关联 2.1、提出需求 根据classId查询对应的班级信息,包括学生,老师 2.2、创建表和数据 在上面的一对一关联查询演示中...Student [id=3, name=student_C]]] 41 System.out.println(clazz); 42 } 43 } 2.6、MyBatis一对多关联查询总结... MyBatis中使用collection标签来解决一对多的关联查询，ofType属性指定集合中元素的对象类型。
题目是这样的，a表有100条记录，b表有10000条记录，两张表做关联查询时，是将a表放前面效率高，还是b表放前面效率高？网上各种答案，但感觉都没有十分的说服力，期待老师的指点！...作者回复: (这题目改成100万禾10000万比较好) 如果是考察语句写法，这两个表谁放前面都一样，优化器会调整顺序选择合适的驱动表； 如果是考察优化器怎么实现的，你可以这么想，每次在树搜索里面做一次查找都是...log(n), 所以对比的是100log(10000)和 10000log(100)哪个小，显然是前者，所以结论应该是让小表驱动大表。
在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。...clientId1,1,1571646006000 输出： AdData(1,1,clientId1,1,1571646006000) AdData(0,3,clientId1,1,1571646006000) 验证完毕，也算是补上维表系列里面的空缺
List selectAllTeacher(); public List findAllTeacher(); } 实体类对应的mapper映射文件 多对一关联...--多对一关联--> <association property="teacher" column="teacher_id" javaType="Teacher" autoMapping...teacher.class_name from stu,teacher where stu.teacher_id = teacher.id 一对多关联...-- 查询所有的老师级各自的所有学生，一对多关联--> <select id="findAllTeacher" parameterType="Teacher" resultMap="teacherMaps
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询...广播状态用于维表关联 如果需求上存在要求低延时感知维表数据的更新，而又担心实时查询对外部存储维表数据的影响，那么就可以使用广播方式将维表数据广播出去，既能满足实时性、又能满足不对外部存储产生影响，仍然以用户行为规则匹配为例...broadcastStateDesc).put(value.actionType,value) } }) env.execute() 以上就是简易版使用广播状态来实现维表关联的实现...，由于将维表数据存储在广播状态中，但是广播状态是非key的，而rocksdb类型statebackend只能存储keyed状态类型，所以广播维表数据只能存储在内存中，因此在使用中需要注意维表的大小以免撑爆内存
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询...在Flink中做维表关联时，如果维表的数据比较大，无法一次性全部加载到内存中，而在业务上也允许一定数据的延时，那么就可以使用LRU策略加载维表数据。...但是如果一条维表数据一直都被缓存命中，这条数据永远都不会被淘汰，这时维表的数据已经发生改变，那么将会在很长时间或者永远都无法更新这条改变，所以需要设置缓存超时时间TTL，当缓存时间超过ttl，会强制性使其失效重新从外部加载进来...接下来介绍两种比较常见的LRU使用: LinkedHashMap LinkedHashMap是双向链表+hash表的结构，普通的hash表访问是没有顺序的，通过加上元素之间的指向关系保证元素之间的顺序，...可配置淘汰策略 非常适用于Flink维表关联LRU策略，使用方式： cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(1000
首先考虑表的自连接，其次是列的设置，最后是结果的整理....extends Configured implements Tool { public static int time = 0; //map将输入分割成child和parent,然后正序输出一次作为右表，...反序输出一次作为左表 //需要注意的是在输出的value中必须加上左右表区别标志 public static class Map extends Mapper<Object,Text,Text...= 0){ childname = values[0]; parentname = values[1]; //左右表区分标志
维表关联系列目录: 一、维表服务与Flink异步IO 二、Mysql维表关联：全量加载 三、Hbase维表关联：LRU策略 四、Redis维表关联：实时查询 五、kafka维表关联：广播方式 六、自定义异步查询...在维表关联中定时全量加载是针对维表数据量较少并且业务对维表数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略，对于这种方案使用有几点需要注意： 全量加载有可能会比较耗时，所以必须是一个异步加载过程 内存维表数据需要被流表数据关联读取...,用户设备id,事件类型(点击、浏览)，发生时间，现在需要统计每个广告主在每一个时间段内的点击、浏览数量，流量数据中只有广告位id, 广告位id与广告主id对应的关系在mysql 中，这是一个典型的流表关联维表过程...接下来看维表关联的实现代码： class SideFlatMapFunction extends RichFlatMapFunction[AdData, AdData] { private var...，给用户发出警告 维表全量加载是在每个task里面执行，那么就会导致每个task里面都有一份全量的维表数据，可采取优化方式是在维表关联前根据关联字段做keyBy操作，那么就会根据关联字段hash然后对并行度取余得到相同的值就会被分配到同一个
如何做大表和大表的关联？ 对于大表和大表的关联： 1.reducejoin可以解决关联问题，但不完美，有数据倾斜的可能，如前所述。 2.思路：将其中一个大表进行切分，成多个小表再进行关联。
1、用户表，角色表，用户角色关联表 2、实体类设置对应关系 用户表 uerid； 角色表Entity； 3、用户map.xml配置 4、角色map.xml配置 sql文=查询角色表和用户角色关联表，条件是用户
表关联对象 多表查询 学生的学院 —— 正向查 学院的学生 —— 反向查 ①表关联对象 可以在项目目录下通过 python manage.py shell 进入到当前目录下的 python 的 idle...添加的已经存在数据库的数据 添加指定的模型对象到关联的对象集中。...从关联的对象集中删除指定的模型对象。（多对多） 删除的是关系表中的数据 clear() 从关联的对象集中删除所有的对象。...在关联的任何一端，都不需要再调用 save() 方法。 直接赋值 ②多表查询 Django 提供一种强大而又直观的方式来“处理”查询中的关联关系，它在后台自动帮你处理 JOIN。...若要跨越关联关系，只需使用关联的模型字段的名称，并使用双下划线分隔，直至你想要的字段： 这种跨越可以是任意的深度。 它还可以反向工作。若要引用一个“反向”的关系，只需要使用该模型的小写的名称。
对于使用 SQLAlchemy 建立数据表之间的关系前面的文章 SQLAlchemy 定义关系 已经进行了介绍，今天主要看单个数据表之内的关联。...数据表内的一对多关系 数据表自关联的一对多关系，典型的就是父亲和子女的关系。我们通过在表中引用父亲的 id 来实现，然后通过反向链接来获取子女的信息。...数据表内自关联多对多关系的实例那就更多了，比如完整的关注者和被关注者的关系、python 中父类与子类的关系等等。...在 SQLAlchemy 中多对多的关系需要借助于关系表来实现，自关联多对多的关系也同样需要关联表，只是关联表中关联的是同一个数据表。...，需要通过 relationship 来建立关系，在两个数据表的多对多关系中，只需要指定 secondary 参数为关系表即可，但是在自关联关系表中的 followerid 和 follwedid 指向的是同一个数据表的
今天给大家介绍一下如何利用JPA实现表关联查询。 今天给大家举一个一对多的关联查询，并且是使用JPA原生的findBy语句实现的。...例子中总共有两个实体类，一个是Floor（商品楼层类），另一个是FloorContent（商品楼层内容表）。...如果查询的是本张表中的内容，例如查询本张表中的name字段就可以这么写：findByName()。 如果查询的是楼层中的name字段就可以这么写：findByFloor_Name()。...从上面的案例就可以看出可以在findBy后面添加要关联的实体类，然后在实体类后面写上“_”，"_"符号后面是添加关联表的字段而不是本身表的字段，这点要记住。...如何还想关联更多的表可以在后面添加：And+表名字+“_”+表中要查询的字段。或者只是想关联本身的查询字段可以在后面添加：And+查询的字段。 千万不要写错了，写错的话运行都运行不起来的。
2.4、行表达式 2.5、分片算法配置 2.6、分布式序列算法 3、多表关联 3.1、创建关联表 3.2、创建实体类 3.3、创建Mapper 3.4、配置关联表 3.5、测试插入数据 4、绑定表 4.1...，避免跨库关联，因此这两张表我们使用相同的分片策略。...多表关联查询会出现笛卡尔积关联。 如果配置绑定表：测试的结果为4个SQL。 多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。 绑定表：指分片规则一致的一组分片表。...使用绑定表进行多表关联查询时，必须使用分片键进行关联，否则会出现笛卡尔积关联或跨库关联，从而影响查询效率。...5、广播表 4.1、什么是广播表 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构及其数据在每个数据库中均完全一致。 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表。
数据库表分区 场景： 现实业务中有两个表关系比较紧密，而且数据量比较大的时候，需要对两个表都进行分区，并能很好的发挥分表作用 创建分区数据库表 注意： 数据库表最好是在创建的时候就进行分区，不能对已经创建的普通表...(堆表)再进行分区变为分区表，否则转换起来比较麻烦。...，必须把两个表的分区字段使用上，才能达到最好效果，如果只使用一个表的分区字段，那么有一个表会使用分区优势，如下： SELECT * FROM OCS_COLLECT_PEOPLE P,OCS_COLLECT_PEOPLE_PROP...场景： 现实业务中有两个表关系比较紧密，而且数据量比较大的时候，需要对两个表都进行分区，并能很好的发挥分表作用 创建分区数据库表 注意： 数据库表最好是在创建的时候就进行分区，不能对已经创建的普通表...(堆表)再进行分区变为分区表，否则转换起来比较麻烦。
前言 JPA是Java Persistence API的简称，中文名Java持久层API，是JDK 5.0注解或XML描述对象－关系表的映射关系，并将运行期的实体[对象持久化]到数据库中。...JPA缺点：不适合关联关系复杂的项目。 正题 正常情况下使用@ManyToMany注解描述多对多关系时，JPA自动生成的表中是只包括两个对应实体的主键信息的。...有些时候呢，就会遇到需要在关联表中加入想要的其他字段来辅助完成需求。比如部门与部门人之间关系。...JoinColumn() @Column(nullable=true,name="impression_score") private int impressionScore; } 四、表生成结构...表生成结构 五、使用 通过关系表类来获取需要的辅助字段。
基本环境 mysql 5.7 hadoop 3.2.2 flink 1.14.4 hudi 0.11.0 flink-cdc-mysql 2.2 操作步骤 使用flink cdc将mysql中两个表的数据同步到...hudi表 增量读取hudi表，增量关联两个表中的数据 将关联后的数据写入宽表中 具体实施 mysql中建表 create database hudi_test; use hudi_test; create...into hudi.huditest.product_hudi select * from product_mysql; flink界面如图所示 202206161737762.png 两个hudi表关联...insert into orders values(2, 13); 202206161737814.png 这种情况下会等待product流到来并关联再往下游输出，此时再往product表写数据...，再次往product流插入id为3的数据 insert into product values(3, "screen"); 再次查询数据 202206161739857.png 可见乱序数据可正常关联
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