mysql-模拟全连接处理

方案:通过union连接查询出所有需要的特殊标签,然后在通过left join与union中的结果集做多表比较。

sql

select t.`code`,a.`count` as count_a,b.`count` as count_b from(
select `code` from tmp_a a
union
select `code`from tmp_b b) t left  join tmp_a a on t.`code`=a.`code` left join tmp_b b on t.`code`=b.`code`;

两张表

select * from tmp_a;
select * from tmp_b;
时间: 2024-12-10 07:04:55

mysql-模拟全连接处理的相关文章

一个简单java程序模拟与Mysql Server建立连接及发送查询SQL

使用普通socket来模拟与Mysql Server建立连接及发送查询SQL,如下代码所示: Socket socket = new  Socket("127.0.0.1",3306); OutputStream out = socket.getOutputStream(); BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(out); //建立连接报文信息 来自wireshark(捕捉终端执行mysql -u root -p -h

MySQL的内连接,左连接,右连接,全连接

内连接(INNER JOIN)(典型的连接运算,使用像   =   或   <>   之类的比较运算符).包括相等连接和自然连接. 内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行 左连接(LEFT   JOIN   或   LEFT   OUTER   JOIN)是右左边表中的数据为基准,若左表有数据右表没有数据,否则显示左表中的数据右表中的数据显示为空 右连接(RIGHT  JOIN  或  RIGHT   OUTER   JOIN)是以右边表中的数据为基准,若右表有数据左表没有

[转]深入理解SQL的四种连接-左外连接、右外连接、内连接、全连接

深入理解SQL的四种连接-左外连接.右外连接.内连接.全连接 1.内连接(典型的连接运算,使用像 =  或 <> 之类的比较运算符).包括相等连接和自然连接.     内连接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行.例如,检索 students和courses表中学生标识号相同的所有行.       2.外连接.外连接可以是左向外连接.右向外连接或完整外部连接.     在 FROM子句中指定外连接时,可以由下列几组关键字中的一组指定:     1)LEFT  JOIN或LEFT

MySQl安装全解

这是第二次安装MySql了,第一次安装花了几个小时,理解安装的每个页面,这次光寻找安装包就找了几个,因此感觉有必要做一次全面的安装笔记.(有点浪费时间了,但是感觉很值得)本人系统是window7.安装的MySql的版本是5.1,官网上5.6.20都有了,我对这个版本没啥追求,就选择这个一般得版本吧. 1.安装包 2.双击安装 3.点击下一步(这个由于做笔记是第二遍安装,所以 出现这个界面,不过没关系啦,直接下一步) 4.下一步(选择如图) 5.下一步 6.完成 7.出现安装向导(选择细节安装)

mysql中的连接

SQL join 用于根据两个或多个表中的列之间的关系,从这些表中查询数据. join可以分为内连接和外连接,外连接分为左连接.右连接和全连接 现有两个表 员工表和部门表 员工表 部门表 1.内连接(包括相等连接和自然连接) 如:SELECT * from employee,dept WHERE employee.deptid = dept.id;或:SELECT * from employee JOIN dept ON employee.deptid = dept.id; ##join和inn

mysql explain type连接类型示例

对于MySQL执行计划的获取,我们可以通过explain方式来查看,explain方式看似简单,实际上包含的内容很多,尤其是输出结果中的type类型列.理解这些不同的类型,对于我们SQL优化举足轻重,本文仅描述explian输出结果中的type列,同时给出其演示. 有关explian输出的全描述,可以参考:MySQL EXPLAIN SQL 输出信息描述 一.EXPLAIN 语句中type列的值 type: 连接类型 system 表只有一行 const 表最多只有一行匹配,通用用于主键或者唯一

mysql表的连接

目录 1.笛卡尔积:将两表所有的数据一一对应,生成一张大表2.连表查询1.inner join 内连接2.left join 左连接(left join左边的表为主表,主表记录必须全部显示,辅表没办法对应上的,就通过null来补全)3.right join 右连接4.union 全连接5.子查询:(一个查询结果集作为另一个查询的条件)建表前准备 #建表#部门表create table department(id int,name varchar(20) ); #员工表,之前我们学过foreign

神经网络之全连接层(线性层)

对于神经网络的全连接层,前面已经使用矩阵的运算方式实现过,本篇将引入tensorflow中层的概念, 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络.下面是全连接神经网络的结构图 其中,x1,x2,x3为输入,a1,a2,a3为输出,运算关系如下: x1,x2,x3所在的层叫神经网络的输入层,a1,a2,a3所在的层叫神经网络的输出层,如果两层中间还有若干层,那么中间的这些层叫做隐藏层. 那么,如何使用tensorflow去创建这样的层呢?其实非常简单,只需要调用tf.ke

MySql WorkBench 本地连接问题

本文参考:http://blog.csdn.net/better_space/article/details/53523353 http://blog.csdn.net/u012730299/article/details/51840416 最近在做java服务端程序,理所当然的安装了Mysql.但是连接出现了问题. 如下:

全连接层 和 卷积层

卷积不过是一个稀疏的全连接:全连接也不过是一个画面那么大的卷积.本质上都可以理解为矩阵乘法(卷积可以参考托普利兹矩阵和块循环矩阵),相比起来卷积这种形式可以很好捕捉图像这种有空间相关性输入的特征. 本身conv和fc两者在设计好conv大小的情况下就是等价的, 没有什么取代不取代的. 基本上可以理解全conv就是拿一个小点的fc不停的在图片不同位置上跑, 当然, 有层数的情况下不严格一样, 但是差不了多少. fc不愿意用是因为锁死分辨率, 而且容易造成模型参数太多, 性能上受限制. 但是fc可以