1. left semi join 类似in \exists 的功能,但是更高效 a left join b 若1对多,结果集会出现多条数据,但是left semi join 只会筛选出a表中包含过关联条件的数据不会增加 2. left anti join a left anti join b 的功能是在查询过程中,剔除a表中和b表有交集的部分 3. inner join 返回交集部分 4. ful...
Hive中的LEFT ANTI JOIN是一种左外连接(LEFT OUTER JOIN)的变体,但它只返回左表(LEFT JOIN的左侧表)中那些在右表(JOIN的右侧表)中没有匹配行的记录。换句话说,它用于找出左表中独有的记录,即这些记录在右表中不存在。 2. 给出LEFT ANTI JOIN的语法示例 Hive中LEFT ANTI JOIN的语法示例如下: sql SELECT ...
1、a left anti join b : 在查询过程中,剔除a表中和b表中有交集的部分 常见应用场景:求增量数据时常用此功能剔除之前数据。 2、a left semi join b : 取出相交的那部分数据,但与INNER JOIN有所不同:当b表中存在重复的数据(这里假设有两条),当使用INNER JOIN 的时候,b表这两条重复数据都会参与关联;但是...
hive left anti join 语法Hive中left anti join的语法如下: sql SELECT a.col FROM a LEFT ANTI JOIN b ON a.col = b.col; LEFT ANTI JOIN又称LEFT OUTER JOIN,在查询过程中,剔除A表中和B表有交集的部分。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | ...
1.3.3. 两者区别 数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储业务数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 据库设计是尽量避免冗余,一般针对某一业务应用进行设计,比如一张简单的User表,记录用户名、密码等简单数据即可,符合业务应用,但是不符合分析。数据仓库在设计是有意引入冗余,依照分析需求,...
Hive不能支持非equi join的原因是因为Hive是基于Hadoop的分布式数据仓库解决方案,它使用了类似SQL的查询语言(HiveQL)来查询和分析大规模的数据集。 非equi join是指在连接两个表时,使用的连接条件不是相等关系(=),而是其他关系运算符(如<、>、<=、>=等)。相比之下,equi join是使用相等关系运算符连接两个表。
和关系型数据库类似,但有一点区别,就是当没有与之匹配的记录时,会使用对应类型的空值进行补全,而不是 Null。这里没有指定连接精度,默认为 ALL,此外 LEFT / RIGHT / FULL JOIN 后面都可以加上一个 OUTER,不过也可以不加。最后是交叉连接,交叉连接直接会去笛卡尔积,不需要任何的连接条件。 SEMI 和 ANTI 我们之...
新版的 hive 已经对小表 JOIN 大表和大表 JOIN 小表进行了优化。小表放 在左边和右边已经没有区别...
if(joinNum>1){ System.out.println("不要过多使用join"); returnMessageEntity.addSuggestion("不要过多使用join"); returnMessageEntity.setJoinParams(null); } joinNum=0; Expand DownExpand Up@@ -217,6 +218,22 @@ else if(ctx.from_table_clause().from_table_name_clause() != null)...