union合并数据

最新推荐文章于 2025-08-04 11:00:27 发布

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Flink DataStream之Union合并流

QYHuiiQ

07-09

876

【代码】Flink DataStream之Union合并流。

mysql union 过滤重复_sql UNION过滤重复记录语句并取得不重复的数据

weixin_32566055的博客

02-03

1904

//我们一般是用union all 改成union看一下，联合查询显示不重复的记录哦。sql UNION过滤重复记录语句并取得不重复的数据$sql ="UNION ALL->UNION----------------------以下句子如何取得不重复的数据?SELECT DISTINCT TOP 100 PERCENT kirinLDS.dbo.tbl人员调整.部门名 AS 部门名FROM ...

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kettle-实现SQL中的union合并数据

weixin_41668007的博客

01-09

1017

数据不在同一个库中，实现合并只能利用多个表输入控件先拿到数据，然后再在Kettle中合并。使用追加流实现，每一次追加流只能是两张之间，三张表需要多个追加流。kettle上的实现。

kettle实现SQL中的union合并数据(追加流)

Deng_7788的博客

10-15

8987

以前项目稍微比较复杂，需要在多个不同的数据库中抽取数据，然后实现数据合并，因为数据不在同一个库中，实现合并只能利用多个表输入控件先拿到数据，然后再在Kettle中合并，使用过kettle的数据合并控件，一言难尽，当初踩了很多坑，已经忘记了，后来终于找到一个不错的方式实现了想要达到的SQL中的union功能。下面举一个简单的例子 TB_A aa bb 1 11 TB_B ...

union合并相加集合

一李

08-06

1488

查询出工作岗位为manager和salesman的员工 select ename,job from emp where job = 'manager' or job = 'salesman'; select ename,job from where job in('manafer' or 'salesman'); 使用union合并相加结果集 select ename,job f...

【抽丝剥茧知识讲解】Mysql中使用union合并查询结果

AlienProgrammer的博客

05-29

1343

本文详细介绍了MySQL中UNION操作符的使用方法。UNION用于合并多个SELECT语句的结果集，要求各查询列数相同、数据类型兼容且顺序一致。文章讲解了两种合并方式：UNION DISTINCT（默认去重）和UNION ALL（保留重复行），并通过员工表、订单表等实例演示了实际应用场景，包括数据整合、分页查询和作为子查询使用。特别提醒在字段名不同时需要别名处理，以及大数据量时优先使用UNION ALL提升性能。最后建议通过索引优化等方式提高UNION操作效率。

合并表union

m0_63036863的博客

02-08

647

union和 union all操作符在SQL中的使用方法

合并查询union

rushijirushi的博客

04-23

648

合并多个select结果集

oracle union去重后合并,union的特性，去重与不去重

weixin_35678674的博客

04-12

1510

bug使我进步最近一个功能异常了，sql是这个样子的select * from表1unionselect * from表2unionselect * from 表3发现统计的时候少数据，仔细把查询出来的结果和表里的数据对比后，发现每个字段值都相同的行竟然只留下了一行，比如数据库里，像下面这样的5行数据，完全一样，结果集里就只出现了一条看到这样子的结果，顿时觉得有点糊涂，这个sql既没有用grou...

【MySQL】使用 UNION ALL 合并多个 SQL 查询出来的字段（思路）

weixin_50223520的博客

05-09

937

使用 UNION ALL 合并多个 SQL 查询出来的字段（思路）

MySQL Union合并查询数据及表别名、字段别名用法分析

01-19

本文实例讲述了MySQL Union合并查询数据及表别名、字段别名用法。分享给大家供大家参考，具体如下： union关键字 SELECT s_id, f_name, f_price FROM fruits WHERE f_price < 9.0 UNION ALL SELECT s_id, f_name...

sql 查询结果合并union all用法_数据库技巧

12-15

代码如下:–合并重复行 select * from A union select * from B –不合并重复行 select * from A union all select * from B 按某个字段排序 –合并重复行 select * from ( select * from A union select * from B) ...

【数据库技术】MySQL UNION操作符详解：多表数据合并与去重查询的应用实例

05-20

使用场景及目标：①需要从多个表中获取并合并数据，同时去除重复记录；②在不考虑重复记录的情况下快速合并多个查询结果；③掌握如何在复杂查询中使用 UNION 和 UNION ALL 结合 WHERE 子句实现精准的数据筛选。阅读...

91-基于Spark的空气质量数据分析可视化系统

qq_53846367的博客

07-30

1647

本文介绍了一个基于Spark的空气质量大数据分析可视化系统。该系统采用分布式计算架构，整合了数据采集、分析、预测和可视化功能，覆盖全国12个主要城市的空气质量监测。系统技术栈包括Django、Spark、Hive、MySQL等，实现了从数据爬取到可视化展示的完整流程。核心功能包含多城市数据采集、Spark分布式分析、机器学习预测及交互式可视化。项目特色在于采用Spark 3.x进行高效计算，构建了完整的数据科学流程，并提供了直观的Web界面展示分析结果。该系统为空气质量监测提供了科学高效的技术解决方案。

Sort Merge Join为什么是Spark中最优的join

主要写大数据集群一线运维和学习工作经验

07-31

969

Sort Merge Join 通过 “先分区（聚合同 Key）→ 再排序（整理顺序）→ 最后合并（线性匹配）” 的流程，将分布式环境下的大表连接转化为可并行的局部有序数据匹配，在内存有限、数据量大的场景中展现出远超 Hash Join 或 Broadcast Join 的稳定性和效率，因此成为 Spark 等框架处理大表连接的首选策略。

Spark Shuffle性能优化实践指南：提升大数据处理效率

qq_35716689的博客

08-01

821

本文深入剖析Spark Shuffle的工作原理与性能瓶颈，结合源码与配置示例，提供全面的优化策略，帮助后端开发者在大数据处理场景中提升Shuffle效率，降低资源消耗。

Spark SQL 的 SQL 模式和 DSL模式

不辉放弃的博客

07-31

777

摘要：本文介绍了使用SparkSQL实现WordCount功能的两种方法：SQL模式和DSL模式。在SQL模式中，通过注册临时视图并编写SQL语句实现单词拆分、过滤和计数；DSL模式则利用DataFrame API的方法链完成相同功能。两种方法均涉及关键函数split、explode和groupBy的使用。文章对比了两者的特点：SQL模式适合熟悉SQL的用户处理复杂查询，而DSL模式更适合开发者进行程序化数据处理。最后提供了完整的PySpark代码示例，展示了两种实现方式的具体应用和相同输出结果。

【Spark征服之路-4.5-Spark-Streaming核心编程（三）】

qq_46394486的博客

08-04

431

摘要：DStream操作分为Transformations和OutputOperations两类，包括updateStateByKey()、transform()等特殊转换。无状态转换将RDD操作应用于每个批次数据，而transform()函数支持任意RDD转换。示例展示了如何使用transform对文本流进行词频统计，以及如何通过join操作合并两个流的数据（要求批次大小一致）。这些操作在Spark Streaming中通过对底层RDD的转换实现流处理功能。

Spark SQL：用SQL玩转大数据

最新发布

Daoyiyun的博客

08-04

956

突破传统Hive单一数据源限制，支持RDD、Parquet、JSON、CSV、JDBC（如MySQL/Oracle）等异构数据源，形成统一抽象的数据帧（DataFrame）接口。Spark SQL的核心价值在于以SQL语法统一异构数据处理流程，通过Catalyst与Tungsten的深度协同，使开发者无需关注底层分布式复杂性，专注业务逻辑实现。摆脱对Hive执行引擎的依赖（仅复用其元数据存储与HQL解析），自研执行引擎实现更高性能扩展。一、Spark SQL核心定位：大数据处理统的一入口。

union all合并数据

01-10

### SQL UNION ALL 的使用方法 #### 定义与功能 `UNION ALL` 是一种 SQL 语句，用于将两个或多个 `SELECT` 语句的结果集合并成一个结果集。不同于 `UNION`，该命令不会去除重复项，而是返回所有的行，包括重复的行[^4]。 #### 语法结构基本语法如下所示： ```sql SELECT column_name(s) FROM table1 UNION ALL SELECT column_name(s) FROM table2; ``` 每条 `SELECT` 语句中的列数和对应的数据类型应当相同或兼容。如果存在不匹配的情况，则可能导致错误或意外行为。 #### 示例说明假设有一个名为 `employees` 的表存储员工信息，另一个名为 `contractors` 的表存储合同工的信息。为了获取所有人员的名字列表（允许有重名），可以执行以下查询： ```sql SELECT name FROM employees UNION ALL SELECT name FROM contractors; ``` 此查询将会把两张表格里的名字都提取出来，并且即使某些名字在两处均出现也会被保留下来显示两次。 #### 可能遇到的问题及解决方案当尝试运行带有 `UNION ALL` 的复杂查询时可能会碰到一些常见问题： - **列数量不同**：确保参与联合操作的所有子查询具有相等数目且顺序一致的字段。 - **数据类型冲突**：确认各部分之间相应位置上的数据类型相互兼容；必要时可利用显式的转换函数调整格式。 - **性能瓶颈**：对于非常大的数据集合来说，尽管 `UNION ALL` 不涉及去重处理因而通常比普通的 `UNION` 更高效，但在极端情况下仍需注意优化策略的选择，比如适当索引的应用等。