cross join加where和left join 和inner join有什么区别

cross join是一种关系型数据库的表连接方式，它会将左表和右表的每一行都相互组合，产生一个笛卡尔积。而在这个笛卡尔积上，可以通过where语句对组合结果进行筛选。

left join和inner join也是关系型数据库的表连接方式，它们的区别在于：left join会返回左表中所有的行，而右表中没有匹配的行则填充为NULL；而inner join只会返回左右表中都有匹配的行。

在实际应用中，我们通常使用left join和inner join，因为cross join会产生大量的冗余数据，并且where语句对于大规模数据处理来说效率较低。

相关问题

spark sql中出现 cross join 问题解决

在Spark SQL中，如果出现了cross join问题，可以通过以下方法解决：

1. 确认是否需要使用cross join。cross join会将两个表中的所有行进行组合，生成一个新的表。如果不需要这样的结果，可以考虑使用其他类型的join。

2. 检查join条件。如果join条件不正确，可能会导致cross join。确保join条件正确，可以避免cross join的问题。

3. 使用where子句。可以使用where子句来过滤掉不需要的行，从而避免cross join的问题。

4. 使用join类型。可以使用其他类型的join，如inner join、left join、right join等，来避免cross join的问题。

总之，避免cross join的方法有很多，需要根据具体情况选择合适的方法。

SELECT get_json_object(exploded_object, '$.a') AS first_object FROM (select '[{"a":"123"},{"a":"124"}]' as a) LATERAL VIEW explode(get_json_object(a, '$')) exploded AS exploded_object;Query failed (#20230711_031746_10218_yax59@QHetu@HetuEngine): line 7:9: mismatched input 'VIEW'. Expecting: '(', ',', 'CROSS', 'EXCEPT', 'FETCH', 'FULL', 'GROUP', 'HAVING', 'INNER', 'INTERSECT', 'JOIN', 'LEFT', 'LIMIT', 'NATURAL', 'OFFSET', 'ORDER', 'RIGHT', 'TABLESAMPLE', 'UNION', 'WHERE', <EOF>

抱歉，我之前的回答中有一些错误。在 Hive 中，Lateral View 不能用于直接处理字符串中的 JSON 数组。相反，你可以使用 `json_tuple()` 函数来解析 JSON 字符串，并获取其中的字段值。

以下是一个示例查询，通过使用 `json_tuple()` 函数从 JSON 数组中获取所有对象的第一个数据对象：

SELECT first_object
FROM (
    SELECT get_json_object(json, '$[0].a') AS first_object
    FROM (
        SELECT get_json_object(exploded_object, '$') AS json
        FROM (
            SELECT explode(split(your_json_array, '},')) AS exploded_object
            FROM your_table
        ) t
    ) t2
) t3;

在这个示例中，`your_table` 是包含 JSON 数组的表名，`your_json_array` 是包含 JSON 数组的列名。首先，我们使用 `split()` 函数将 JSON 数组拆分为多个对象。然后，我们使用 `explode()` 函数将拆分后的对象转换为行。接下来，我们使用 `get_json_object()` 函数从每个对象中提取 JSON 字符串，并通过嵌套查询将它们作为新的表处理。最后，我们再次使用 `get_json_object()` 函数从新的表中提取第一个数据对象的值。

请注意，这个查询假设 JSON 对象之间是通过逗号 `,` 分隔的。如果你的 JSON 对象之间是通过其他字符分隔的，你需要相应地修改 `split()` 函数中的分隔符参数。

希望这次的回答对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。