3.2 执行LEFT JOIN操作 在执行LEFT JOIN操作之前,我们需要确保两个表之间有公共的列用于连接。在这个例子中,我们使用id列进行连接。 以下是执行LEFT JOIN操作的示例代码: -- 执行LEFT JOIN操作SELECT*FROMtableALEFTJOINtableBONtableA.id=tableB.id; 1. 2. 3. 4. 5. 3.3 应用WHERE语句进行过滤 在执行LEFT ...
join on 条件先执行,where条件后执行;join on的条件在连接表时过滤,而where则是在生成中间表后对临时表过滤 left join、right join、full join、inner join区别: left join:以左表为基准,根据on条件过滤连接生成临时表,on后面的过滤条件对左表无效 right join:以右表为基准,根据on条件过滤连接生成临时表,on后面...
left join/right join: 非主表时:先执行on ,再执行left join,再执行where 主表:先 where on ,再执行left join Tip: a left join b. a:主表 b:非主表 Eg: selectt1.a,t2.bfromt1leftjoint2ont1.c=t2.cwheret1.d>1andt2.e>1; 先执行 t1.d>1. 再执行 t1.c=t2.c, 最后结果集执行 t...
1.2、通过 explain 执行计划来分阶段看 首先看下 sql 语句的执行依赖: 我们看到 Stage-5 是根,也就是最先执行 Stage-5,Stage-2 依赖 Stage-5,Stage-0 依赖 Stage-2。 首先执行 Stage-5: 图中标 ① 处是表扫描操作,注意先扫描的 b 表,也就是 left join 后面的表,然后进行过滤操作(图中标 ②处),我们...
总结来说,Hive查询的执行顺序是从FROM子句开始,依次经过JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、SELECT、DISTINCT(如果有的话)、ORDER BY(如果有的话)和LIMIT(如果有的话)等阶段。了解这个顺序对于优化查询性能和确保查询结果的正确性非常重要。
很多人如果先接触mysql的执行顺序(from ->on ->join ->where ->group by ->having ->select ->distinct ->order by ->limit),可能会对hive中的on和where会产生一些误解,网上也有一些博客写了关于这些内容的,但是自己也还是想自己亲自试验一波,本文主要从inner join,left/right join和full join条件下去区别on...
很多人如果先接触mysql的执行顺序(from ->on ->join ->where ->group by ->having ->select ->distinct ->order by ->limit),可能会对hive中的on和where会产生一些误解,网上也有一些博客写了关于这些内容的,但是自己也还是想自己亲自试验一波,本文主要从inner join,left/right join和full join条件下去区别on...
hive 语句执行顺序 from… where… group by … having … select… order by … from… on … join… where… group by … having … select… distinct … order by … limit 查看执行计划 explain+sql 查看详细执行计划 explain extended + sql 实例 结论: left join关联先执行where条件在执行on后面的关...
leftjoin(select*from b where ds=d1)t2 on t1.key=t2.key; 04 AB两表放置位置「join场景」 内连接时小表放前面、大表放后面。将较大的表放在inner join操作符的右侧,可以提高查询效率,执行速度快,不容易出现计算内存溢出错误。 代码语言:javascript ...
二、Where语句2.1 比较运算符(Between/In/ Is Null)2.2 Like和RLike2.3 逻辑运算符(And/Or/Not)三、分组3.1 Group By语句3.2 Having语句四、Join语句4.1 等值Join4.2 表的别名4.3 内连接4.4 左外连接4.5 右外连接4.6 满外连接4.7 多表连接4.8 笛卡尔积...