left join

最新推荐文章于 2024-07-10 14:43:50 发布
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#SQL

left join 关键字会从左表那里返回所有的行，即使在右表中没有匹配的行。
员工表与订购表案例分析：
person表
Id_P LastName FirstName Address City
1 Adams John Oxford Street London
2 Bush G eorge Fifth Avenue New York
3 Carter Thomas Changan Street Beijing
order表
Id_O OrderNo Id_P
1 77895 3
2 44678 3
3 22456 1
4 24562 1
5 34764 65
现在，我们希望列出所有的人，以及他们的订购，如果有的话。
SQL语句如下：
select Persons.LastName,Persons.FirstName,Orders.OrderNo from Persons left join Orders on Persons.Id_P = Orders.Id_P order by Persons.LastName
hive sql + left join 数据缺失
02-29
### Hive SQL Left Join 数据缺失问题解析 #### 一、问题背景 在大数据处理场景中，Hive 是一种广泛使用的工具，用于对存储在 Hadoop 文件系统中的数据进行数据汇总、查询和分析。随着Hive版本的不断更新，部分用户...
ThinkPHP采用原生query实现关联查询left join实例
10-25
在本实例中，我们将深入探讨如何使用ThinkPHP的原生`query`方法实现左连接（LEFT JOIN）的关联查询。 首先，我们要理解什么是左连接。在SQL中，左连接是一种连接两个表的方式，返回左表的所有记录，即使右表中没有...
LEFT JOIN 和JOIN 多表连接
beidaol的专栏
05-15 12万+
转载：https://blog.youkuaiyun.com/mccand1234/article/details/51734713四张表contract 、customer、customer3、customer4： 这是比较熟悉的3张表的连接 SELECT * FROM test.contract a JOIN test.customer b ON a.Num = b.Num2 JOIN test.c...
left join 基本用法
热门推荐
wheredata的博客
02-13 15万+
废话不多说，来看例子 一、建表，导入测试数据 create table temp1 ( aid VARCHAR2(5) not null, car VARCHAR2(10) not null ); create table temp2 ( bid VARCHAR2(5) not null, username VARCH...
MySQL中的JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、CROSS JOIN讲解
Asurplus
07-10 3万+
在 MySQL 中，JOIN 是一种非常强大的功能，它允许你将两个或多个表中的行结合起来，基于两个表之间的共同字段。这种操作在数据库查询中非常常见，特别是在处理关系型数据库时。下面我将分别解释 JOIN、LEFT JOIN（也称为 LEFT OUTER JOIN）和 RIGHT JOIN（也称为 RIGHT OUTER JOIN）的基本概念和用法。
hive left join入门
鸭梨的博客
02-24 4532
准备数据 u1文件中的数据如下： 1,a 2,b 3,c 4,d 7,y 8,u u2文件中的数据如下： 2,bb 3,cc 7,yy 9,pp create table if not exists u1( id int, name string ) row format delimited fields terminated by ',' ; create table if not exists u2( id int, name string ) row format delimited fiel
mysql left join on_Mysql - LEFT JOIN
weixin_39853968的博客
02-01 2141
关于 “A LEFT JOIN B ON 条件表达式” 的一点提醒ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤...
left join 导致的分页错误
借物小人的博客
03-29 2924
文章目录行转列解决先分页再组装 背景：有规则表t_rule,标签表t_label,中间表t_rule_label,根据t_rule的name和t_label表的name组合查询规则 t_rule表数据 id name 1 rule1 2 rule2 t_label表数据 id name 1 label1 2 label2 t_rule_label表数据 rule_id label_id 1 1 1 2 2 1 2 2 使用myb
mysql的left join_mysql中的left join、right join、join
weixin_29607637的博客
01-18 1607
sql准备INSERT INTO name(name, age, grade) VALUES ('小白', 20, 1), ('小黑', 21, 2), ('小红', 22, 3), ('小花', 23, 4), ('小绿', 24, 5) ;INSERT INTO classes (cname) VALUES ('欧阳锋'), ('杨过'), ('乔峰');INSERT INTO classes...
update left join
风信子
04-08 4379
update a left join b on a.字段 = b.字段 set a.字段 = , b.字段 = where a.字段 =b.字段
mysql left join_MySQL LEFT JOIN 语法用法与实例
weixin_29904489的博客
01-18 4483
MySQL LEFT JOIN 语法SQL(MySQL) LEFT JOIN 会取得左表(table1)全部记录，即使右表(table2)并无对应匹配记录。LEFT JOIN 基本语法如下：... FROM table1 LEFT JOIN table2 ON condition ...MySQL LEFT JOIN 用法实例下面是两个原始数据表：article 文章表:aidtitleconte...
mysql join left join_详解 Mysql LEFT JOIN和JOIN查询区别及原理
weixin_42494796的博客
02-26 1485
一、Join查询原理查询原理：MySQL内部采用了一种叫做 nested loop join(嵌套循环连接)的算法。Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。如果还有第三个参与 Join，则再通过前两个表的 Join 结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询...
SQL语句优化之JOIN和LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN语句的优化
09-09
SQL语句优化对于大型数据库系统至关重要，特别是在涉及多表查询时，JOIN、LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的高效运用能显著提升查询速度。以下将详细探讨这些JOIN类型以及相关的优化策略。 JOIN原理： JOIN操作实际上是...
mysql多个left join连接查询用法分析
09-09
MySQL中的LEFT JOIN是一种关联多个表的方法，用于返回左表的所有记录以及右表匹配的记录。在某些场景下，我们可能需要连接多个表来获取全面的数据信息。本篇文章将深入探讨MySQL多个LEFT JOIN连接查询的用法，通过...
MySQL Left JOIN时指定NULL列返回特定值详解
09-10
在SQL查询中，LEFT JOIN操作用于连接两个或更多表，并保留左表（即第一个表）的所有记录，即使右表没有匹配的记录。当右表的某些字段在LEFT JOIN后为NULL时，我们可以利用函数来将这些NULL值替换为特定值，如0或其他...
【计算机视觉】基于RandLANet的点云语义分割模型训练：SensatUrban数据集应用与精度评估系统实现
01-03
内容概要：本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程，系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法，并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后，逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式，包括训练、测试命令的执行与参数含义，以及如何监控训练过程中的关键指标。最后，教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容，并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python编程和深度学习框架，从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师；适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标：①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用；②学会完整部署一个点云分割项目，包括数据处理、模型训练、测试与性能评估；③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料，在本地或云端环境中边操作边学习，重点关注数据格式要求与训练参数设置，遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用
01-03
内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。
【信息系统管理】学习系统分析师的重要性与必要性，从职业发展、技术能力提升以及系统化思维培养等多个角度分析了成为系统分析师的价值
01-03
内容概要：本文主要阐述了学习系统分析师的重要性与必要性，从职业发展、技术能力提升以及系统化思维培养等多个角度分析了成为系统分析师的价值。文章指出，系统分析师不仅需要掌握软件工程、需求分析、架构设计等核心技术能力，还需具备良好的沟通协调能力和业务理解能力，能够在复杂项目中承担桥梁角色，连接技术与业务。通过系统分析师的学习与认证，可以全面提升个人在软件开发生命周期中的综合把控能力。; 适合人群：具备一定IT基础知识，从事或有意向转向软件工程、项目管理、系统设计等相关领域的技术人员，尤其是希望向高阶技术岗位或架构师方向发展的从业者； 使用场景及目标：①帮助技术人员突破编码层面局限，拓展全局视野；②掌握系统分析方法论，提升复杂系统的设计与规划能力；③为参加系统分析师考试或职业转型提供指导与动力； 阅读建议：建议结合实际项目经验进行思考，边学习边实践，重点关注文中提到的需求分析、系统建模、架构权衡等内容，深入理解系统分析师在项目全周期中的作用与价值。
电机控制基于SVPWM-DTC的三相异步电机仿真：Simulink建模与高性能控制策略实现
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC（空间矢量脉宽调制-直接转矩控制）的Simulink仿真实现方法，结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点，构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理，包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择，并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号，提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程，涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置，给出了仿真调试要点与预期结果，如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等，并提出了模型优化与扩展方向，如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群：电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生，从事电机控制算法开发的工程师，具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式；②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真；③通过仿真验证控制算法有效性，为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议：学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型，重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节，仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试，建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
leftjoin
08-28
在SQL数据库中，`LEFT JOIN`（也称为`LEFT OUTER JOIN`）是一种用于从两个或多个表中检索数据的连接类型。`LEFT JOIN` 的主要特点是返回“左”表中的所有记录，即使在“右”表中没有匹配的行。如果在右表中没有匹配，则结果集中的相关列将包含`NULL`值。 ### LEFT JOIN 的使用场景 - **获取所有左表数据**：当需要确保左表中的所有记录都出现在结果集中时，即使右表中没有匹配的记录，可以使用`LEFT JOIN`。例如，查询所有客户信息，并显示他们的订单，即使某些客户尚未下订单。 - **统计分析**：在进行数据分析时，可以通过`LEFT JOIN`获取左表中的所有数据，并结合右表的某些信息进行统计，例如计算客户未付款的订单总额。 - **数据完整性检查**：`LEFT JOIN` 可以用来查找左表中存在但右表中没有对应记录的数据，例如找出没有订单的客户或没有分配任务的员工。 ### LEFT JOIN 与 INNER JOIN 的区别 - `INNER JOIN` 仅返回两个表中匹配的记录，而 `LEFT JOIN` 会返回左表中的所有记录，即使右表中没有匹配项。 - 如果右表中没有匹配的行，`LEFT JOIN` 的结果中右表的字段将显示为`NULL`，而`INNER JOIN` 则会完全排除这些记录。 ### LEFT JOIN 的语法示例 以下是一个使用 `LEFT JOIN` 的 SQL 查询示例，假设有两个表：`customers` 和 `orders`，其中 `customers` 表包含客户信息，`orders` 表包含订单信息。 ```sql SELECT customers.name, orders.order_id, orders.amount FROM customers LEFT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id; ``` 此查询将返回所有客户的名称以及他们的订单 ID 和金额。如果某个客户没有订单，则 `order_id` 和 `amount` 列将显示为 `NULL`。 ### LEFT JOIN 的性能考虑 - **性能优化**：在使用 `LEFT JOIN` 时，需要注意性能问题，尤其是在处理大型数据集时。如果右表中没有索引，或者连接条件不明确，可能会导致查询性能下降。 - **避免不必要的数据**：如果只需要左表中的部分数据，可以通过 `WHERE` 子句进行过滤，减少不必要的数据处理。 - **替代方案**：在某些情况下，可以使用 `NOT EXISTS` 或 `NOT IN` 来代替 `LEFT JOIN`，具体选择取决于查询需求和数据结构。例如，如果需要查找左表中不存在于右表中的记录，可以使用 `LEFT JOIN` 结合 `IS NULL` 条件。 ### LEFT JOIN 的扩展应用 - **多表连接**：`LEFT JOIN` 可以与其他连接类型结合使用，实现多表连接。例如，可以先对两个表使用 `LEFT JOIN`，然后将结果与第三个表进行 `LEFT JOIN`。 - **模拟 FULL JOIN**：如果需要获取两个表中的所有记录（无论是否有匹配），可以使用 `LEFT JOIN` 和 `RIGHT JOIN` 结合 `UNION` 来模拟 `FULL JOIN`。 ### 示例代码 以下是一个更复杂的 `LEFT JOIN` 示例，涉及三个表：`customers`、`orders` 和 `products`。假设 `orders` 表中包含订单信息，而 `products` 表中包含产品信息。 ```sql SELECT customers.name, orders.order_id, products.product_name FROM customers LEFT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id LEFT JOIN products ON orders.product_id = products.product_id; ``` 此查询将返回所有客户的名称、订单 ID 以及对应的产品名称。如果某个客户没有订单，或者订单中没有对应的产品信息，则相关字段将显示为 `NULL`。 ### LEFT JOIN 的常见问题 - **重复数据**：在某些情况下，`LEFT JOIN` 可能会导致重复数据，尤其是当右表中有多条匹配的记录时。为了避免这种情况，可以在查询中使用 `DISTINCT` 关键字。 - **NULL 值处理**：由于 `LEFT JOIN` 可能会返回 `NULL` 值，因此在后续的数据处理中需要特别注意这些值，避免引发错误或误导性结果。 综上所述，`LEFT JOIN` 是 SQL 中非常有用的工具，特别适用于需要保留左表所有记录的场景。通过合理使用 `LEFT JOIN`，可以有效地处理复杂的数据关联问题[^1]。
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