以上两种写法结果均正确,且根据执行计划HASH JOIN OUTER明确走的是外连接。而且根据上面查询我们能够看出来JOIN的方式明显更容易辨别,这也是我反复建议使用JOIN的原因。对于上面SQL我们还可以使用先过滤再关联的方式,即R表先过滤:(select * from r where status=1) r1总结同上一篇博客所说,在使用in exists或则NOT ...
2 Shuffle Hash Join(SHJ) (小表 大表 join) 这种场景适合,小表大于配置的autoBroadcastJoinThreshold=10M, 无法使用broadcast hash join或 小表的数据又不适合使用广播 情形。 原理:把大表和小表按照相同的分区算法和分区数进行分区(根据参与 Join 的 keys 进行分区),这样就保证了 hash 值一样的不同表数据,...
INNER JOIN 内联 :关联列具有相同值的数据 LEFT [OUTER] JOIN 左联:获取左表符合条件,如关联列与右表值相同返回右表数据,否则右表列数据为NULL RIGHT JOIN 右联:获取右表符合条件记录,如关联列与左表相同返回左边数据,否则左边列数据为NULL CROSS JOIN 交叉联接:结果集是两个关联表的行的乘积,也就是笛卡尔积...
| 1 | SORT UNIQUE | | 1 | 356 | 27 (0)| |* 2 | HASH JOIN OUTER | | 1 | 356 | 12 (9)| | 3 | NESTED LOOPS | | 1 | 350 | 10 (10)| | 4 | NESTED LOOPS | | 1 | 338 | 9 (12)| | 5 | NESTED LOOPS OUTER | | 1 | 302 | 8 (13)| | 6 | NESTED LOOPS ...
1、hive的join有几种方式,怎么实现join的? left join --以左表为基准,不符合的值以null值显示 --工作中以left join 居多,大表加载小表的形式 select empno,ename,emp.deptno,dname from emp left join dept on emp.deptno=dept.deptno; right join ...
写过或者学过 Sql 的人应该都知道 left join,知道 left join 的实现的效果,就是保留左表的全部信息,然后把右表往左表上拼接,如果拼不上就是 null。除了 left join以外,还有inner join、outer join、right join,这些不同的 join 能达到的什么样的效果,...
写过或者学过 SQL 的人应该都知道 left join,知道 left join 的实现的效果,就是保留左表的全部信息,然后把右表往左表上拼接,如果拼不上就是 null。除了 left join 以外,还有 inner join、outer join、right join,这些不同的 join 能达到的什么样的效果,大家应该都了解了,如果不了解的可以看看网上的帖子或者...
|* 2 | HASH JOIN OUTER | | 1 | 356 | 12 (9)| | 3 | NESTED LOOPS | | 1 | 350 | 10 (10)| | 4 | NESTED LOOPS | | 1 | 338 | 9 (12)| | 5 | NESTED LOOPS OUTER | | 1 | 302 | 8 (13)| | 6 | NESTED LOOPS | | 1 | 171 | ...
Hash Join在实现时会用右表构建哈希表,该过程会消耗大量资源,由于outer join(包括left join,right join)不同于inner join,从语义上不能交换左右表顺序,因此在右表数据量大的场景下,会出现执行慢、内存资源消耗大的情况,在极端场景下(右表数据量很大)还会影响集群的性能,或执行时直接报错Out of Memory Pool size...
你知道 Sql 中 left join 的底层原理吗? 01.前言 写过或者学过 Sql 的人应该都知道 left join,知道 left join 的实现的效果,就是保留左表的全部信息,然后把右表往左表上拼接,如果拼不上就是 null。除了 left join以外,还有inner join、outer join、right join,这些不同的 join 能达到的什么样的效果,...