sql查询构造临时表

时间: 2023-10-31 21:20:52 浏览: 49
在SQL查询中,可以通过查询语句来构造临时表。当我们查询一条不存在的信息时,会返回一张临时表,其中的列名与查询的信息相同。这个临时表可以用来存储我们需要的数据。 另外,在使用临时表时,我们可以通过显式地删除临时表来清除它。无论是局部临时表还是全局临时表,只要我们有访问权限,都可以使用"droptable#Tmp"或者"droptable##Tmp"来删除临时表。 此外,我们还可以利用带有where的查询语句,在约束条件不存在时,返回一张只有列名的表。通过这种方式,我们可以进行SQL注入,创建我们想要的临时表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [SQL注入之临时表](https://blog.csdn.net/Elite__zhb/article/details/129654615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [SQL临时表](https://blog.csdn.net/u011791378/article/details/81907941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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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

--Qtime-帆软报表-230530 优化查询速度 ---查询T1 IF OBJECT_ID('tempdb..#TEMPDATAT1') IS NOT NULL --SELECT * FROM #TEMPDATAT1 DROP TABLE #TEMPDATAT1 SELECT WorkOrderNo,PanelCode,SideIndex,Process,MIN(CREATETIME) AS T1 INTO #TEMPDATAT1 FROM TRS_Busi_StationTrace WITH (nolock) WHERE 1=1 AND CreateTime > '${StartTime}' AND CreateTime < '${StopTime}' AND MachineType ='${Machinetype}' AND SideIndex ='${BeginSide}' AND Process ='${BeginStation}' ${if(len(WorkOrderNo) == 0,"","and WorkOrderNo = '" + WorkOrderNo + "'")} ${if(len(PanelCode) == 0,"","and PanelCode = '" + PanelCode + "'")} ${if(len(Config) == 0,"","and Config = '" + Config + "'")} GROUP BY PanelCode,SideIndex,Process,WorkOrderNo ---查询T2 IF OBJECT_ID('tempdb..#TEMPDATAT2') IS NOT NULL --SELECT * FROM #TEMPDATAT2 DROP TABLE #TEMPDATAT2 SELECT WorkOrderNo,PanelCode,SideIndex,Process,MIN(CREATETIME) AS T2 INTO #TEMPDATAT2 FROM TRS_Busi_StationTrace WITH (nolock) WHERE 1=1 AND CreateTime > '${StartTime}' AND CreateTime < '${StopTime}' AND MachineType ='${Machinetype}' AND SideIndex ='${StopSide}' AND Process ='${StopStation}' ${if(len(WorkOrderNo) == 0,"","and WorkOrderNo = '" + WorkOrderNo + "'")} ${if(len(PanelCode) == 0,"","and PanelCode = '" + PanelCode + "'")} ${if(len(Config) == 0,"","and Config = '" + Config + "'")} GROUP BY PanelCode,SideIndex,Process,WorkOrderNo SELECT a.WorkOrderNo,a.PanelCode,a.SideIndex as StartSide,a.Process as StartProcess,a.T1,B.SideIndex AS StopSide,b.Process as StopProcess,b.T2,DATEDIFF(mi,A.T1, B.T2) AS DIFFMin FROM #TEMPDATAT1 a ,#TEMPDATAT2 b WHERE a.PanelCode =b.PanelCode AND DATEDIFF(mi,A.T1, B.T2) >0 ${if(len(UpperLimit) == 0,"","and DATEDIFF(mi,A.T1, B.T2) >= '" + UpperLimit + "'")} ORDER BY T1

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