非等值连接

最新推荐文章于 2024-09-11 22:56:22 发布
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#mysql #数据库 #非等值连接

本文通过具体案例，详细解析了如何使用非等值连接查询员工的工资和工资级别，展示了SQL中复杂查询的技巧。 
#2、非等值连接
#案例1:查询员工的工资和工资级别
SELECT * FROM `job_grades`;
SELECT `salary`,`employee_id` FROM `employees`;
SELECT `salary`,`grade_level`
FROM `employees` e,`job_grades` j
WHERE `salary`>=`lowest_sal`&&`salary`<=`highest_sal`
&&`grade_level`='A';
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MySQL非等值连接练习
qq_42391503的博客
07-22 899
#2.非等值连接 #案例1：查询员工的工资以及对应的工资级别 SELECT * FROM job_grades; SELECT e.salary,g.grade_level from employees e,job_grades g WHERE e.salary BETWEEN g.lowest_sal and g.highest_sal; SELECT e.salary,g.grade_level from employees e,job_grades g WHERE e...
Oracle学习笔记（三）。连接查询。等值连接，非等值连接，自连接，LEFT OUTER JOIN，RIGHT JOIN，FULL JOIN，自然连接，内连接 INNERJOIN
weixin_45842494的博客
01-22 3270
文章目录1. 什么是多表查询2. 多表链接方式3. 多表连接语法3.1 语法结构3.2 定义连接3.3 原则4. 等值连接-内连接4.1 什么是等值连接4.2 抉择矩阵4.3 使用AND操作符附加搜索条件4.4使用表别名4.5多于两个表的连接5. 非等值连接5.1非等值连接6. 自连接6.1 什么是自连接7. 外连接7.1什么是外连接7.2孤儿数据(Orphan Data)7.3外连接类型7.4 SQL99中的外连接7.5 0racle扩展的外连接8. SQL99中的交叉连接9 SQL99 中的自然连接9.
掌握非等值连接：从简单查询到复杂匹配的应用实例
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08-04 1007
在人力资源管理系统中，需要根据员工的薪水确定其薪资级别。假设有一个员工信息表和一个薪资级别表。这种连接类型通常用于需要复杂匹配条件的数据查询中，与等值连接相比，它提供了更广泛的匹配可能性。在一个电子商务平台中，根据购买的商品数量来确定折扣。假设有一个产品表和一个价格区间表。查询结果显示每个订单对应的商品数量和可享受的折扣。查询结果展示了每位员工的薪水以及相应的薪资级别。查询结果显示每个学生的总成绩和相应的奖学金级别。查询结果展示了每种产品的价格和所属的价格区间。查询结果显示每种车辆的价格和相应的保险费率。
mysql内连接之非等值连接
qq_45148387的博客
04-30 1963
内连接之非等量连接：最大的特点是：连接条件中关系是非等量关系。 案例：找出每个员工的工资等级，要求显示员工名，工资，工资等级。 下面是员工名和工资表： mysql> select ename,sal from emp;l +--------+---------+ | ename | sal | +--------+---------+ | SMITH | 800.00 | | ALLEN | 1600.00 | | WARD | 1250.00 | | JONES | 2975.
MySQL基础学习_第029章节_内连接之非等值连接
沧海黎明
04-08 662
内连接之非等值连接 非等值连接最大的特点就是：连接条件中的关系是非等量关系 （1）为了方便举例说明：此处我们在当前使用的teststudent数据库中重新创建一张新的表salgrade（薪资等级表），salgrade（薪资等级表）和第024章节的salary（薪资表）关联起来 CREATE TABLE salgrade( grade INT(8) NOT NULL, lowestsal INT(20) NOT NULL, highestsal INT(8) NOT NULL ); .
mysql sql99语法 内连接非等值连接详解
09-09
MySQL SQL99 语法中的内连接（INNER JOIN）是非等值连接的一种常见应用，它用于合并两个或更多表的数据，...在实际数据库操作中，内连接非等值连接能帮助我们处理复杂的数据关联问题，灵活地获取满足特定条件的数据。
【重学 MySQL】二十五、等值连接vs非等值连接、自连接vs非自连接
优快云全栈领域优秀博主，阿里云博客专家，工信部权威认证物联网技术开发工程师，曾30分钟高分通过C语言二级，两天手撸代码完成EasyX飞机大战，靠接软件私活一个月换苹果电脑
09-11 1300
等值连接与非等值连接的区别在于连接条件中使用的操作符类型，而自连接与非自连接的区别则在于连接是否在同一表内进行。理解这些不同类型的连接对于处理复杂的数据库查询至关重要。
SQL语言简明讲稿-第四章：数据库多表连接技术详解：等值与非等值连接及外连接应用
最新发布
09-01
内容概要：本文档系统介绍了SQL语言中多表连接查询的核心概念与实现方法，涵盖等值连接、非等值连接、自连接、内连接、外连接（左、右、全外连接）及交叉连接等多种连接类型。通过具体SQL语句示例，讲解如何使用传统...
【task12】非等值连结
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02-10 679
目录非等值自左连结 除了使用相等判断的等值连结, 也可以使用比较运算符来进行连接. 实际上, 包括比较运算符(<,<=,>,>=, BETWEEN)和谓词运算(LIKE, IN, NOT 等等)在内的所有的逻辑运算都可以放在 ON 子句内作为连结条件. 非等值自左连结 使用非等值自左连结实现排名 练习题: 希望对 Product 表中的商品按照售价赋予排名. 一个从集合论出发,使用自左连结的思路是, 对每一种商品,找出售价不低于它的所有商品, 然后对售价不低于它的商品使用 COU
mysql非等值连接介绍以及作用
qq_43496814的博客
03-08 1968
MySQL中的非等值连接是一种数据库查询操作，它允许我们将表中的行与另一个表中的行基于非等式条件进行匹配。在日常的数据库操作中，我们经常会使用等值连接（例如INNER JOIN、LEFT JOIN等），这些连接通过在两个表之间匹配相等的列值来组合记录。
非等值连接、等值连接、自然连接
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首先，三种连接都建立在笛卡尔积之上，此外三种连接的区别，对于非等值连接和等值连接来说，区别已经写在脸上了左图为C
非等值连接,外连接,自连接,子查询
二进制天堂
04-19 4133
非等值连接:select empno,ename,sal,grade from emp,salgrade where sal between salgrade.losal and salgrade.hisal;外连接: select * from emp,dept where dept.deptno=emp.deptno(+); 除了部门号相同的外,还加上了emp中没有而dept中包含
数据库--内连接查询——非等值连接
dyh0714sxg0522的博客
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内连接查询——非等值连接
等值连接和自然连接的区别，三种连接的辨析：非等值连接，等值连接，自然连接
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MySQL多表连接查询——等值连接、非等值连接和自连接
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多表连接查询 含义：又称多表查询，当查询的字段来自于多个表时，就会用到连接查询 笛卡尔乘积现象：表1 有m行， 表2 有n行，那么结果=m*n行 笛卡尔乘积现象：如果连接条件省略或无效的连接条件，导致现象出现 解决办法：添加有效的连接条件 分类： 按年代分类： sql92标准：仅仅支持内连接 sql99标准：【推荐使用】：支持内连接、外连接（左外和右外）、交叉连接 按功能分类： 内连接：等值连接 、非等值连接 、 自连接 外连接：左外连接 、 右外连接 、 全外连接 交叉连接 一、sql92标准 1》等值
【MySQL】多表查询的分类1：等值连接和非等值连接
Sihang_Xie的博客
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多表查询的分类1：等值连接和非等值连接。什么是等值连接和非等值连接？MySQL中的等值连接和非等值连接如何实现？看完本篇文章，相信你会得到答案。
撩课-Mysql第12部分非等值连接与自连接
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12-17 475
学习地址: 撩课-JavaWeb系列1之基础语法-前端基础 撩课-JavaWeb系列2之XML 撩课-JavaWeb系列3之MySQL 撩课-JavaWeb系列4之JDBC 撩课-JavaWeb系列5之web服务器-idea 非等值连接 1.查询所有员工的姓名，工资 2.查询所有员工的姓名，工资和所有部门 3.查询所有员工的姓名，工资和所在部门及工资等级 ###自连接 求7369员...
左外连接，右外连接；等值连接，非等值连接；自连接，非自连接
cxr的博客
04-01 523
两张表中，如果A表数据大于B表， A left join B：表示将满足A，B两表查询条件的结果查出来后，再加上A表中不满足ON条件的数据 右外连接反之。 等值连接，非等值连接： 表示查询的连接条件中用的是等于，或者是非等于条件查询 自连接，非自连接： 查询使用的是自己的表连接自己的表为自连接。 非自连接表示使用了多张不同的表。 ......
Oracle 非等值连接_外连接_内连接_自连接
21号先锋者
03-08 1281
非等值连接 外连接 使用外连接可以查询不满足连接条件的数据。 外连接的符号是 (+)。 语法结构： 内连接和外连接 内连接: 合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行 外连接: 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左（或右）表中不满足条件的行 ，这种连接称为左（或右） 外连接。没有匹配的行时, 结果表中相应的列为空(NUL...
spark非等值连接
04-22
<think>好的，我现在需要解决用户关于Spark中非等值连接的实现方法和示例的问题。首先，我需要回忆一下Spark中常见的连接类型。通常，Spark支持等值连接，即基于相等的条件连接两个数据集。但用户问的是非等值连接，也就是使用如<、>、<=、>=这样的不等条件进行连接。 接下来，我需要确认Spark是否原生支持非等值连接。根据已有的知识，Spark SQL的DataFrame API在join操作中主要支持等值连接，如果要用非等值条件，可能需要通过其他方式实现。比如，用户可能需要先进行笛卡尔积，然后再过滤结果，但这样效率可能不高，尤其是大数据集时。 然后，我需要查找相关的引用内容。用户提供的引用中有提到不等值连接在金融分析和时间序列中的应用[^4]，这说明用户可能关心实际应用场景。另外，引用[3]提到Cartesian Product Join，这可能与非等值连接有关，因为笛卡尔积后过滤是一种方法，但效率低。 接下来，我应该考虑如何具体实现非等值连接。常见的方法包括使用交叉连接后过滤，或者使用Spark SQL的SQL表达式直接编写条件。例如，在Spark SQL中，用户可以在join操作后添加where子句，或者在join条件中使用SQL表达式。不过，DataFrame的join方法默认处理等值连接，非等值条件需要以字符串形式传入。 然后，我需要考虑性能优化。因为非等值连接可能生成大量中间数据，尤其是笛卡尔积的方式，所以需要提醒用户注意性能问题。可能的优化方法包括使用广播变量在小数据集时进行Broadcast Join，或者调整分区策略减少shuffle的开销。 此外，用户可能需要示例代码。我需要准备一个示例，展示如何使用交叉连接加过滤，或者直接在Spark SQL中使用非等值条件。例如，使用joinWith方法或者SQL语句中的ON子句包含非等值条件。 还要注意引用中的内容，比如引用[3]提到Sort Merge Join需要shuffle，而Broadcast Hash Join效率更高但不适用于大表。对于非等值连接，可能无法使用这些优化后的join类型，因此执行计划可能会选择Cartesian Product Join，这需要用户注意。 最后，总结实现方法，给出代码示例，并提醒性能注意事项。同时，生成相关问题，帮助用户进一步探索。</think>### Spark非等值连接实现方法及示例 #### 一、实现原理 Spark的非等值连接需通过组合操作实现，主要原因是Spark原生支持的等值连接优化策略（如Sort Merge Join、Broadcast Hash Join）无法直接作用于非等值条件。常用实现方式包括： 1. **交叉连接+条件过滤**：先创建笛卡尔积再应用过滤条件 2. **Spark SQL表达式**：直接使用SQL语句的非等值连接语法 3. **joinWith方法**：通过自定义连接条件实现灵活控制 #### 二、核心实现方式 ##### 1. 交叉连接+过滤（适用所有版本） ```scala val df1 = spark.range(1, 5).toDF("id1") val df2 = spark.range(3, 7).toDF("id2") df1.crossJoin(df2) .where($"id1" < $"id2") .show() /* 输出结果 +---+---+ |id1|id2| +---+---+ | 1| 3| | 1| 4| | 1| 5| | 1| 6| | 2| 3| | 2| 4| ...（其他符合条件的行） */ ``` *注意：此方法会产生笛卡尔积，数据量过大时需谨慎使用[^3]* ##### 2. Spark SQL直接实现（推荐） ```sql -- 注册临时视图 df1.createOrReplaceTempView("t1") df2.createOrReplaceTempView("t2") spark.sql(""" SELECT t1.id1, t2.id2 FROM t1 JOIN t2 ON t1.id1 < t2.id2 """).show() ``` ##### 3. 使用joinWith方法（类型安全） ```scala df1.joinWith(df2, $"id1" < $"id2").show() ``` #### 三、性能优化建议 1. **广播小数据集**：当其中一个数据集较小时（<10MB），使用广播提示 ```scala import org.apache.spark.sql.functions.broadcast broadcast(df1).join(df2, $"id1" < $"id2") ``` 2. **调整分区策略**：对连接字段进行预分区 ```scala df1.repartition(10, $"id1") .join(df2.repartition(10, $"id2"), $"id1" < $"id2") ``` 3. **启用AQE优化**（Spark 3.0+）：自动优化shuffle分区数 ```bash spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", true) ``` #### 四、应用场景 1. 时间窗口重叠检测（如会话分析） 2. 价格区间匹配（金融产品推荐） 3. 范围查询优化（地理空间数据处理）[^4]
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