当我们在处理关系型数据库时，常常需要从多个表中获取数据，并且可能存在某些表之间没有完全匹配的记录。在这种情况下，LEFT JOIN操作可以派上用场。本文将详细介绍 LEFT JOIN 的概念、语法和用法，以及一些实际应用示例。
业务场景： 某粮食企业需要开发穿透报表。用户版本为EAS8.6.1，计算期初库存SQL。 为了解决期初有库存，但是本期无收发的产品，以及期初无库存，但是有收发的产品，所以后面加0的截止日期计算，本期只作为取数逻辑后期需要优化成为存错过程。
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：
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。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则：
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。
多表关联是在数据分析中非常常见的一个操作，impala作为一个ad-hoc的查询系统，也提供了多种join类型。本文将结合一个简单的例子，给大家介绍下各种join的特点。
flink-table_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/table/api/table.scala
开发同学提了个问题，如下两种left join中on和where条件的写法是否等价？
用户标签开发一、用户首单时间SELECT t1.cid, t1.cdt, t2.nameFROM (SELECT tcsi.ciid AS cid, MIN(tcsi.cdt) AS cdt FROM tbl_consumer_sender_info tcsi GROUP BY tcsi.ciid ORDER BY cdt ASC) t1 LEFT JOIN tbl_customer t2 ON t2.id = t1.cidWHERE N
总是对Oracle的左连接、右连接以及(+)对应的外连接类型糊涂，通过实验加深对连接类型语法的理解。外连接分为三种：
本文是技术同仁 蔡亮 在日常工作中通过试验，总结出的一些技巧方案，供大家参考学习。在此，感谢蔡亮的供稿分享，希望大家也可以后续将学习工作中遇到的问题，解决方法分享给大家。
上篇讲到Mysql中关键字执行的顺序，只涉及了一张表；实际应用大部分情况下，查询语句都会涉及到多张表格 :
At the parser stage, queries with right outer join operations are converted to equivalent queries containing only left join operations. In the general case, the conversion is performed such that this right join:
本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：
在一个大型的复杂应用中，我们通常会将不同模块的数据存储到各自的表中 例如在APPsite框架中我们默认了4张用户表 分别存储了 user_account 账户表 user_info 详情表 user_pocket 钱包表 user_group 分组表
相信很多人在刚开始使用数据库的INNER JOIN、LEFT JOIN和RIGHT JOIN时，都不太能明确区分和正确使用这三种JOIN操作，本文通过一个简单的例子通俗易懂的讲解这三者的区别，希望对大家能带来帮助。
EliminateOuterJoin的主要作用是消除外连接（left,right,full），比如把left join、right join 转为inner join，full join转为left join、right join or inner join 。
一个完整的SQL语句中会被拆分成多个子句，子句的执行过程中会产生虚拟表(vt)，但是结果只返回最后一张虚拟表。从这个思路出发，我们试着理解一下JOIN查询的执行过程并解答一些常见的问题。
SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来，基于这些表之间的共同字段。
Oracle：当前所用版本中，限制in中的参数不能超过 1000个。当超出时会被报错"ORA-01795异常(where in超过1000)的解决"。
一、sql的left join 、right join 、inner join之间的区别 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 outer join(外连接) 可分为左外连接left outer join和右外连接right outer join
select “MLR”.“FL” “FL”, “MLR”.“productGroupNumA” “productGroupNumA”, —物料大类代码 “MLR”.“productGroupNameA” “productGroupNameA”, —物料大类名称 “MLR”.“productGroupNum” “productGroupNum”, —物料大类代码 “MLR”.“productGroupName” “productGroupName”, —物料大类名称 “MLR”.“materialGroupNum” “materialGroupNum”,—物料类别代码 “MLR”.“KH” “KH”, “MLR”.“PQD” “PQD”, “MLR”.“PQC” “PQC”, “MLR”.“PQB” “PQB”, “MLR”.“PQA” “PQA”, “MLR”.“PQ” “PQ”, “MLR”.“GS” “GS”, “MLR”.“XS” “XS”, “MLR”.“Wlname” “Wlname”, “MLR”.“materialGroupName” “materialGroupName”,—物料类别名称 “MLR”.“customFISCOMPANY” “customFISCOMPANY”, sum(“MLR”.“saleQty”) “saleQty”, —销售数量 sum(“MLR”.“saleAmt”) “saleAmt”, --销售金额 sum(“MLR”.“cost”) “cost”, —销售成本 sum(“MLR”.“FH”) “FH”
看出为什么了吗？没错，就是因为在我们写关联语句时同样的字段出现了两次，没有给他们起别名引起的，就像我写的这个：o.officeid AS offid 。因此，在进行关联查询时，如果两张或几张表都有那同样的字段，要给它起个别名。
HiveSQL很常用的一个操作就是关联(Join)。Hive为用户提供了多种JOIN类型，可以满足不同的使用场景。但是，对于不同JOIN类型的语义，或许有些人对此不太清晰。简单的问题，往往是细节问题，而这些问题恰恰也是重要的问题。本文将围绕不同的JOIN类型，介绍JOIN的语义，并对每种JOIN类型需要注意的问题进行剖析，希望本文对你有所帮助。
我已经想出了下面的方法，它还考虑了替换所有出现在左边或右边的“旧”字符串的选项。当然，由于标准str.replace工作得很好，因此没有替换所有引用的选项。def nth_replace(string, old, new, n=1, option='only nth'):
SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来，基于这些表之间的共同字段。最常见的 JOIN 类型：SQL INNER JOIN（简单的 JOIN）、SQL LEFT JOIN、SQL RIGHT JOIN、SQL FULL JOIN，其中前一种是内连接，后三种是外链接。
【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）】
select kf.fnumber,cha.fyear,cha.FPERIOD,wla.fnumber,wl.fname,ch.* from V_HS_BALANCE ch left join V_HS_OUTACCTG cha on cha.fid=ch.fid left join T_BD_Material_L wl on ch.FMASTERID=wl.FMATERIALID left join T_BD_Material wla on ch.FMASTERID=wla.FMATERIALID left join t_BD_Stock kf on kf.FMASTERID=ch.FSTOCKID where cha.fyear=2023 and cha.FPERIOD=1
四种联接 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(等值联接)只返回两个表中联结字段相等的行cross join(交叉联接)得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积 创建表 CREATE TABLE `product` (`id` int(10) unsigned not null auto_increment,`amount` int(10) unsi
inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 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 on 指定表间联结字段及其关系的等号 "=" 表达式, 返回 true 或 false. 当表达式返回 true 时, 则查询中包含该记录. update (ctarticle as a left join ctclass as c on a.classid =
场景1：left join + on a.xx = b.xx and a.xx2 = 'aa'
aID aNum 1 a0111 2 a0112 3 a0113 4 a0114 5 a0115
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
hive 的 join 类型有好几种，其实都是把 MR 中的几种方式都封装实现了，其中 join on、left semi join 算是里边具有代表性，且使用频率较高的 join 方式。 1、联系 他们都是 hive join 方式的一种，join on 属于 common join（shuffle join/reduce join），而 left semi join 则属于 map join（broadcast join）的一种变体，从名字可以看出他们的实现原理有差异。 2、区别 （1
原文链接：https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins
要将来自多个表的数据组织到一起，就像将一个结果集叠加到另外一个上面一样。 这些表不必有相同的关键字，但是他们对应列的数据类型必须相同。
企业对应有收款表t_collection有如下字段：标识id、账套account、企业idcompany_id、收款金额amount：
大家好，我是阿常，今天我和大家分享《数据库SQL高级用法》的第三个章节——SQL 连接(JOIN) 用法。
一、参数描述 MySQL中不同的版本优化器会有很多新特性，比如MRR、BKA等，其中optimizer_switch这个参数就是控制查询优化器怎样使用这些特性。很多情况下我们会根据自身的需求去设置optimizer_switch满足我们的需求。 前段时间客户的环境中遇到一个奇怪的问题，select count(*)显示返回是有数据，但select * 返回是空结果集，最终的原因就是因为optimizer_switch设置引起了一个让我们难以察觉的BUG。这里和大家分享一下，希望大家在以后的工作如果遇到类
MySQL中的左连接(LEFT JOIN)、右连接(RIGHT JOIN)和内连接(INNER JOIN)是用于连接两个或多个表的查询方式。这些连接方式可以根据指定的条件将两个表中的数据进行组合，以便在一个查询结果集中显示相关的数据。
这个就是自然连接了，自然连接只能用在外连接当中，并且使用自然连接是两个表中的公共属性都需要进行等值判断
Hive的Join的文档说明地址： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句： MySQL use test; DROP TABLE IF EXISTS table1; create table table1( student_no bigint comment '学号', student_name string comment '姓名' ) COMMENT 'test 学生信
LEFT JOIN 关键字会从左表 (table_name1) 那里返回所有的行，即使在右表 (table_name2) 中没有匹配的行。
关于inner join 与 left join 之间的区别，以前以为自己搞懂了，今天从前端取参数的时候发现不是预想中的结果，才知道问题出在inner join 上了。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
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