MySQL查询book表中recommend_id和recommend_category表recommend_id相同的book表数据

时间: 2024-01-14 22:03:25 浏览: 27
您可以使用以下MySQL查询语句来查询book表中recommend_id和recommend_category表recommend_id相同的数据: ``` SELECT * FROM book INNER JOIN recommend_category ON book.recommend_id = recommend_category.recommend_id; ``` 这将返回一个包含book表和recommend_category表中匹配的记录的结果集。其中,INNER JOIN表示只返回两个表中都存在的匹配记录。
相关问题

select * from book bk inner on recommend_category rc where bk.recommend_id=rc.recommend_id order by desc limit 5

这是一条 SQL 查询语句,根据语法错误的情况来看,我猜测您想查询书籍表中的推荐书籍,并按推荐次数降序排列,取前五个。但是这条 SQL 语句存在语法错误,应该是: ``` select * from book bk inner join recommend_category rc on bk.recommend_id = rc.recommend_id order by recommend_count desc limit 5 ``` 这条语句使用了内连接(inner join)将书籍表和推荐分类表连接起来,条件是两个表的推荐 ID 相等。然后按照推荐次数降序排列,取前五个。

select * from book bk inner join recommend_category rc on bk.recommend_id = rc.recommend_id order by book_id desc limit 5;修改该语句,增加额外查询条件,查询的数据要为recommend_name=‘热销推荐’

可以在原来的语句基础上增加一个条件: ``` select * from book bk inner join recommend_category rc on bk.recommend_id = rc.recommend_id where rc.recommend_name = '热销推荐' order by book_id desc limit 5; ``` 这条语句在原来的基础上增加了一个条件,要求推荐分类表中的推荐名称(`recommend_name`)为“热销推荐”。这个条件使用 `where` 子句实现。最后再按照书籍 ID 降序排列,取前五个。

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print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件,将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束,开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句,得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

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