Oracle什么是級聯(lián)查詢

比較容易理解，如果表A中有一個外鍵引用了表B的主鍵，A表就是子表，B表就是父表。當查詢表A的數(shù)據(jù)時，通過表A的外鍵將表B的記錄也查找出來，這就是級聯(lián)查詢。相應的還有級聯(lián)刪除，當刪除B表的記錄時，會先將A表中關聯(lián)的記錄刪掉

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mybatis級聯(lián)查詢，sql語句是怎么執(zhí)行的？

你的語句拼錯了,密碼的查詢前面多了一個where,應該是

1

String

sql

=

"select

*

from

users

where

readername='"+name+"'"+"and

password='"+password+"'";

MYSQL 兩表級聯(lián)查詢

首先能實現(xiàn)目的的語法是這么寫：

select?id,name,a_rank

from?table_a,(

select?a_id,count(*)?as?a_rank

from?table_b

group?by?a_id

)

where?table_a.id?=?table_b.a_id

order?by?a_rank;

SQL級聯(lián)查詢

select * from #T

select A.nams,A.parernt_id,B.nams,B.parernt_id ?from #T A, #T B

where A.id=B.parernt_id

sql級聯(lián)查詢問題

出來的東西 不能與你的 虛擬表 關聯(lián)上嗎

我用的Sqlserver

虛擬表指的是什么？搞點偽代碼

可以先放進臨時表里撒

#表名

技術選型 - OLAP大數(shù)據(jù)技術哪家強？

Lambda架構的核心理念是“流批一體化”，因為隨著機器性能和數(shù)據(jù)框架的不斷完善，用戶其實不關心底層是如何運行的，批處理也好，流式處理也罷，能按照統(tǒng)一的模型返回結果就可以了，這就是Lambda架構誕生的原因。現(xiàn)在很多應用，例如Spark和Flink，都支持這種結構，也就是數(shù)據(jù)進入平臺后，可以選擇批處理運行，也可以選擇流式處理運行，但不管怎樣，一致性都是相同的。

Kylin

Kylin的主要特點是預計算，提前計算好各個cube，這樣的優(yōu)點是查詢快速，秒級延遲；缺點也非常明顯，靈活性不足，無法做一些 探索 式的，關聯(lián)性的數(shù)據(jù)分析。

適合的場景也是比較固定的，場景清晰的地方。

ClickHouse

Clickhouse由俄羅斯yandex公司開發(fā)。專為在線數(shù)據(jù)分析而設計。

Clickhouse最大的特點首先是快 ，為了快采用了列式儲存，列式儲存更好的支持壓縮，壓縮后的數(shù)據(jù)傳輸量變小，所以更快；同時支持分片，支持分布式執(zhí)行，支持SQL。

ClickHouse很輕量級，支持數(shù)據(jù)壓縮和最終數(shù)據(jù)一致性，其數(shù)據(jù)量級在PB級別。

另外Clickhouse不是為關聯(lián)分析而生，所以多表關聯(lián)支持的不太好。

同樣Clickhouse不能修改或者刪除數(shù)據(jù)，僅能用于批量刪除或修改。沒有完整的事務支持，不支持二級索引等等，缺點也非常明顯。

與Kylin相比ClickHouse更加的靈活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并發(fā)，也就是不能很多訪問同時在線。

總之ClickHouse用于在線數(shù)據(jù)分析，支持功能簡單。CPU 利用率高，速度極快。最好的場景用于行為統(tǒng)計分析。

Hive

Hive這個工具，大家一定很熟悉，大數(shù)據(jù)倉庫的首選工具。可以將結構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的sql查詢功能。

主要功能是可以將sql語句轉換為相對應的MapReduce任務進行運行，這樣可能處理海量的數(shù)據(jù)批量，

Hive與HDFS結合緊密，在大數(shù)據(jù)開始初期，提供一種直接使用sql就能訪問HDFS的方案，擺脫了寫MapReduce任務的方式，極大的降低了大數(shù)據(jù)的門檻。

當然Hive的缺點非常明顯，定義的是分鐘級別的查詢延遲，估計都是在比較理想的情況。 但是作為數(shù)據(jù)倉庫的每日批量工具，的確是一個穩(wěn)定合格的產品。

Presto

Presto極大的改進了Hive的查詢速度，而且Presto 本身并不存儲數(shù)據(jù)，但是可以接入多種數(shù)據(jù)源，并且支持跨數(shù)據(jù)源的級聯(lián)查詢，支持包括復雜查詢、聚合、連接等等。

Presto沒有使用MapReduce，它是通過一個定制的查詢和執(zhí)行引擎來完成的。它的所有的查詢處理是在內存中，這也是它的性能很高的一個主要原因。

Presto由于是基于內存的，缺點可能是多張大表關聯(lián)操作時易引起內存溢出錯誤。

另外Presto不支持OLTP的場景，所以不要把Presto當做數(shù)據(jù)庫來使用。

Presto相比ClickHouse優(yōu)點主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能簡單，場景支持單一，Presto支持復雜的查詢，應用范圍更廣。

Impala

Impala是Cloudera 公司推出，提供對 HDFS、Hbase 數(shù)據(jù)的高性能、低延遲的交互式 SQL 查詢功能。

Impala 使用 Hive的元數(shù)據(jù), 完全在內存中計算。是CDH 平臺首選的 PB 級大數(shù)據(jù)實時查詢分析引擎。

Impala 的缺點也很明顯，首先嚴重依賴Hive，而且穩(wěn)定性也稍差，元數(shù)據(jù)需要單獨的mysql/pgsql來存儲，對數(shù)據(jù)源的支持比較少，很多nosql是不支持的。但是，估計是cloudera的國內市場推廣做的不錯，Impala在國內的市場不錯。

SparkSQL

SparkSQL的前身是Shark，它將 SQL 查詢與 Spark 程序無縫集成，可以將結構化數(shù)據(jù)作為 Spark 的 RDD 進行查詢。

SparkSQL后續(xù)不再受限于Hive，只是兼容Hive。

SparkSQL提供了sql訪問和API訪問的接口。

支持訪問各式各樣的數(shù)據(jù)源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC。

Drill

Drill好像國內使用的很少，根據(jù)定義，Drill是一個低延遲的分布式海量數(shù)據(jù)交互式查詢引擎，支持多種數(shù)據(jù)源，包括hadoop，NoSQL存儲等等。

除了支持多種的數(shù)據(jù)源，Drill跟BI工具集成比較好。

Druid

Druid是專為海量數(shù)據(jù)集上的做高性能 OLAP而設計的數(shù)據(jù)存儲和分析系統(tǒng)。

Druid 的架構是 Lambda 架構，分成實時層和批處理層。

Druid的核心設計結合了數(shù)據(jù)倉庫，時間序列數(shù)據(jù)庫和搜索系統(tǒng)的思想，以創(chuàng)建一個統(tǒng)一的系統(tǒng)，用于針對各種用例的實時分析。Druid將這三個系統(tǒng)中每個系統(tǒng)的關鍵特征合并到其接收層，存儲格式，查詢層和核心體系結構中。

目前 Druid 的去重都是非精確的，Druid 適合處理星型模型的數(shù)據(jù)，不支持關聯(lián)操作。也不支持數(shù)據(jù)的更新。

Druid最大的優(yōu)點還是支持實時與查詢功能，解約了很多開發(fā)工作。

Kudu

kudu是一套完全獨立的分布式存儲引擎，很多設計概念上借鑒了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通過raft做數(shù)據(jù)復制；分片策略支持keyrange和hash等多種。

數(shù)據(jù)格式在parquet基礎上做了些修改，支持二級索引，更像一個列式存儲，而不是HBase schema-free的kv方式。

kudu也是cloudera主導的項目，跟Impala結合比較好，通過impala可以支持update操作。

kudu相對于原有parquet和ORC格式主要還是做增量更新的。

Hbase

Hbase使用的很廣,更多的是作為一個KV數(shù)據(jù)庫來使用，查詢的速度很快。

Hawq

Hawq是一個Hadoop原生大規(guī)模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架構，改進了針對 Hadoop 的基于成本的查詢優(yōu)化器。

除了能高效處理本身的內部數(shù)據(jù)，還可通過 PXF 訪問 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部數(shù)據(jù)源。HAWQ全面兼容 SQL 標準，還可用 SQL 完成簡單的數(shù)據(jù)挖掘和機器學習。無論是功能特性，還是性能表現(xiàn)，HAWQ 都比較適用于構建 Hadoop 分析型數(shù)據(jù)倉庫應用。

本文名稱：級聯(lián)查詢NoSQL,級聯(lián)查詢語句
當前網址：http://chinadenli.net/article43/dsehehs.html

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