SQL书写规则：以英文分号结尾；不区分关键字的大小写；列名不能加单引号；符号只能使用英文符号。练习一：汇总分析汇总函数：count sum avg max min1.教师人数(不含空字符串)select count(教师人数) from teacher;2.教师人数(含空字符串)select count(*) from teacher;3.所有课程总成绩、平均成绩、最高分、最低分select su
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2023-10-24 15:20:33
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sql存储过程的坑一、存储过程做过开发的都应该清楚，尤其是服务端开发，必然要和数据库有很深的渊源，尤其是很多业务需要操作数据库来完成，那么存储过程就是程序员必备的一项技能了。这篇文章中不去介绍存储过程的语法等是怎么去写，这个对于数据其他语言的人来说，很快就会上手二、遇到的坑最近编写存错过程的时候，遇到一个坑，虽然很简单，但是很多人可能开没注意到。 我们知道存储过程中也有if…else的语句可以供我
一个简单例子，说明spark中不等值连接的应用。同时用实际证明spark中支持不等值连接
原创
2018-09-06 10:39:27
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说到多表查询，脑子里突然蹦出了 笛卡尔 三个字， 进行多表查询就得先进行笛卡尔 链接 而笛卡尔链接的弊端就是查询出来的数据冗余，数据冗余就会使程序执行时间变长，程序执行时间变长就会浪费资源，浪费资源多了就会死机死机。。。。。。。所以通常 进行多表查询的时候都会结合条件筛选使用。说到这里又想到了 SQL查询的执行步骤（优先级）SQL储存数据的方式是将数据整合到一张张表里面的，所以进行多表查询的时候就
Oracle:
1、不等于
select * from username where name!='god';
select * from username where name<>'god';
select * from username where not name='god';
2、查询表结构：
desc username;
3、多表连接查询：
无条件连接：
s
javaspark简介DAG:先看到行动算子，再画流程图(有向无环图)，再计算 Spark 与 MapReduce 的区别 RDD不存数据，存储的是计算逻辑4. Transformations 转换算子java 排序join join只join相同key下的vale，所有join的分区都是跟着父rdd的最大分数走，及两个rdd jion，join后的rdd分区为两个父rdd分区数大的分区数Java
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2023-12-14 12:20:06
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javaspark简介DAG:先看到行动算子，再画流程图(有向无环图)，再计算 Spark 与 MapReduce 的区别 RDD不存数据，存储的是计算逻辑4. Transformations 转换算子java 排序join join只join相同key下的vale，所有join的分区都是跟着父rdd的最大分数走，及两个rdd jion，join后的rdd分区为两个父rdd分区数大的分区数Java
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2023-12-14 10:16:05
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文章目录表的别名 等值连接非等值连接create() 自定义创建你的第一张表自连接总结 首先说明一下 为啥我们要学SQL92标准 你学了本节以后就发现 92多表查询的语法规则和单表查询很接近 而99语法（请看十五节）则有点改变 为了接收起来更加容易 我们先看看92 反正学了不亏表的别名 等值连接概念很简单，通过等式控制限定，就如我们上一节讲的那样。 这里我们对之前的data1数据库也来个多表查询
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2023-11-23 16:22:12
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# Spark SQL不等值Join优化
在Spark SQL中，Join是一个常用的操作，用于将两个或多个数据集合并在一起。然而，当涉及到不等值Join时，性能可能会受到影响。本文将介绍Spark SQL中不等值Join的优化方法，并提供相应的代码示例。
## 不等值Join的概念和问题
不等值Join是指在Join操作中，两个表的连接条件不是相等的关系。例如，我们可能需要连接两个表，其中
原创
2024-01-06 05:40:05
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Hive中的sql优化
如果是按时间分区的表，查询时一定要使用分区限制，如果没有分区限制，会从该表的所有数据里面遍历。
注意sql中or的使用，or 这个逻辑必须单独括起来，否则可能引起无分区限制，下面举个例子，想查询到的是gd或gx的某天的数据。
Select x from t where ds=d1 and province=’gd’ or province=’gx’
该语句会从所
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2023-10-23 14:57:23
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一、关系运算：等值比较: = 语法：A=B 操作类型：所有基本类型 描述: 如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive> select 1 from lxw_dual where 1=1; 1返回目录不等值比较: <> 语法: A <> B 操作类型: 所有基本类型 描述: 如果表达式A为NULL，或者表达式B为NULL，返回NULL
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2023-11-21 16:55:05
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# Spark不等值连接优化实现方法
## 引言
在大数据处理中，不等值连接是一种常见的操作。然而，不等值连接的性能通常比等值连接要差，因为它需要进行更复杂的操作。为了提高不等值连接的性能，Spark引入了优化技术。本文将介绍如何使用Spark进行不等值连接优化的实现方法。
## 1. 不等值连接优化流程
下面是实现不等值连接优化的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2023-11-14 05:46:08
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文章目录SQL优化一、避免不走索引的场景二、select语句其他优化三、增删改DML语句优化四、查询条件优化五、建表优化 SQL优化一、避免不走索引的场景1.避免字段开头使用模糊查询，优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询 2.尽量避免使用in和not in，优化方式：对于连续数值可以用between代替，如果是子查询可以用exists代替 3.尽量避免使用or，优化方式：可以用union代替or
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2023-12-25 11:24:51
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从今天开始，会给大家普及一点优化的小技巧。感兴趣的同学可以跟着多多练练手。示例数据库可以在 https://pan.baidu.com/s/1i7eVmappan.baidu.com
这里获取。我使用的示例是AdventureWorks2012的备份包，小伙伴下载后还原即可。记得数据库要是高版本的才能还原成功，我使用的数据库是SQL Server 2016版本的。1、不查多余的列
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2023-08-18 19:43:43
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# Hive不等值关联优化方案
在大数据处理中，Hive作为一种主要的分布式数据仓库工具，被广泛应用于存储和处理海量数据。然而，在实际数据查询中，不等值关联（例如使用`JOIN`操作）往往成为性能瓶颈。本方案旨在探讨如何优化Hive中的不等值关联，通过改进查询策略和数据存储方式，以提高查询效率。
## 1. 优化背景
不等值关联通常涉及复杂的数据场景，其中的数据集可能非常庞大。这种关联操作不
# 学习Spark中的非等值关联
非等值关联是关联数据分析中一种重要的操作。在大数据处理中，经常会遇到非等值关联的需求，例如我们需要根据某个条件或范围对数据进行关联。Apache Spark是一个强大的大数据处理工具，它提供了丰富的API来支持各种数据处理任务。
## 流程概述
在本教程中，我们将通过一个示例来实现Spark中的非等值关联。以下是我们的工作流程：
| 步骤 | 描述
一、Join语法
join_table:
table_reference [INNER] JOIN table_factor [join_condition]
| table_reference {LEFT|RIGHT|FULL} [OUTER] JOIN table_reference join_condition
| table_reference LEFT SEM
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2023-09-29 20:57:36
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代码调优spark调优对多次使用的RDD进行持久化如何选择一种最合适的持久化策略对多次使用的RDD进行持久化如何选择一种最合适的持久化策略使用高性能的算子1. 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKeyreduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey计算同一组内最大值以及平均值2. 使用mapPartitions替代普通map T
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2023-11-15 15:01:03
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# Spark不等值连接实现指南
在大数据处理的世界中，连接操作常常是数据分析的重要环节。Spark作为一个强大的分布式计算框架，也并不支持传统数据库中的不等值连接操作。然而，我们仍然可以通过特定的方法实现类似的功能。本文将为刚入行的小白讲解如何在Spark中实现不等值连接，分为几个步骤进行详细讲解。
## 整体流程
以下是实现Spark不等值连接的流程表：
| 步骤 | 操作
文章目录参照mysql官方文档：sql99语法join、inner join、cross join 的关系一、内连接1、等值连接2、非等值连接3、自连接二、外连接三、交叉连接（sql99语法中代表笛卡尔乘积）四、USING五、NATURAL JOIN 参照mysql官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/join.htmlsql99语法语法: s
