cross join (或不指定 join 关键字) on 条件用于过滤 ROW_NUMBER LAG inner join inner join 可以简写为 join 产生两张表满足 on 条件的记录的交集 select * from table_a join table_b on table_a.id = table_b.id on 条件也可以是不等式 select * from table_a join table_b on table_a.id !
from t_student t1 left join t_result t2 on t1.p_id=t2.student_id; 1. 2. 3. 查询结果: 3.right join select t1.name,t2.chinese_result,t2.math_result,t2.english_result,t2.trimester,t2.year from t_student t1 RIGHT join t_result t2 on t1.p_id=t2.student_id; 1. 2. 3. ...
create temporary function row_number as "com.ai.hive.udf.util.RowNumberUDF"; select logint_time,username from ( select ip,login_time,username from ( select ip ,select_time from a join select ip,login_time,username from b on(a.ip=b.ip and a.login_time )t sort by login_time desc )...
一、row_number() 1、语法: row_number() over (partition by col_list1 order by col_list2) rank() over(partition by col_list1 order by col_list2) 2、row_number() over (partition by col_list1 order by col_list2) 首先根据col_list1分组,在分组内部根据col_list2排序,row_number()函数...
可以看看条件写在on和where的区别 表1、用户系统表tmp_usr_system 表2、用户信息表tmp_usr_desc ###innerjoinSELECTt1.*,t2.provinceFROMtmp_usr_systemt1JOINtmp_usr_desct2ONt1.user_id=t2.user_idANDt2.province!='上海';或者SELECTt1.*,t2.provinceFROMtmp_usr_systemt1JOINtmp_usr_desct2ONt1.us...
hive sql row_number时间太长优化 hive sql join优化 表现:reduce卡到99%不动或者某几个reduce长时间的执行 1.mapper端优化 distribute by增加reducer个数和后续任务的mapper任务 由于字段数据的不均匀,按照某一字段分区reduce执行时会产生数据倾斜,此时在distribute by 后加一个随机数,按照随机数分区,每个分区的数量...
1. 使用join更新表 我们使用下面语句将user1表中同时存在user1表和user2表中记录的over字段更新为 ‘qtda'。 update user1 set over='qtds'where user1.user_name in (select b.user_name from user1 a inner join user2 b on a.user_name = b.user_name); ...
join 连接:inner join 内连接;left join 左连接;right join 右链接;full join 全外链接。 order by 排序:ASC(ascend): 升序(默认) DESC(descend): 降序 sort by 局部排序:每个MapReduce内部进行排序,对全局结果集来说不是排序。 distribute by 分区排序:类似MR中partition,进行分区,结合sort by使用 ...
SQL 从入门到放弃:ROW_NUMBER() OVER 和 ROLLUP 最近在写 SQL,菜如老狗的我在大哥的指导下学会了用一些方便的 SQL 函数代替以前繁杂的写法,对于常见的数据场景还是很有用的。 提起SQL,(从前的)我脑子只有 SELECT、COUNT()、SUM()、JOIN、GROUP BY 等云云。对于较为复杂的数据场景,总是绞尽脑汁的用 GROUP...
select b.姓名 ,a.课程号 ,a.成绩 from ( select 课程号 ,学号 ,成绩 , row_number () over( partition by 课程号 order by 成绩 desc) as ranking from score ) as a inner join student as b on a.学号 =b.学号 where a.ranking in( 2,3) ; -查询各科成绩前三名的记录(不考虑成绩...