Mysq1 数据库中，A 表中有10条数据，B表中有6条数 据，A表与B表通过 PRD_NO 关联，A表与B表有 5 条数据相同，那么A表 left join B 表一共有几条数据?A表inner joinB 表一共有几条数据?，如果要实现 left join 与inn her join 查询出的结果相同，怎么做

A表 left join B表一共有10条数据，因为A表中有10条数据，而B表只有5条数据与A表相匹配，所以A表 left join B表会返回A表中所有的10条数据，其中匹配的5条数据与B表中的数据组合成5条结果，未匹配的5条数据与空值组合成5条结果，一共10条结果。

A表 inner join B表一共有5条数据，因为A表和B表通过 PRD_NO 关联，而且只有5条数据相同，所以A表 inner join B表只会返回这5条相同的数据。

如果要实现 left join 与 inner join 查询出的结果相同，可以使用子查询，先查询出所有满足条件的数据，然后再进行 left join 或 inner join 操作，例如：

SELECT *
FROM A
LEFT JOIN (
    SELECT *
    FROM B
    WHERE PRD_NO IN (
        SELECT PRD_NO
        FROM A
    )
) AS B
ON A.PRD_NO = B.PRD_NO;

SELECT *
FROM A
INNER JOIN (
    SELECT *
    FROM B
    WHERE PRD_NO IN (
        SELECT PRD_NO
        FROM A
    )
) AS B
ON A.PRD_NO = B.PRD_NO;

这样就可以保证 left join 和 inner join 查询出的结果相同了。

相关问题

写一个sqoop从mysq通过query参数l查询导入数据到hive表中的抽数脚本,并解释出每个参数的含义

下面是一个从MySQL导入数据到Hive表中的Sqoop脚本，通过query参数指定了查询条件：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://<MySQL服务器地址>:<MySQL端口>/<MySQL数据库名> \
--username <MySQL用户名> \
--password <MySQL密码> \
--query 'SELECT * FROM <MySQL表名> WHERE <查询条件>' \
--target-dir <HDFS目标目录> \
--hive-import \
--hive-table <Hive表名> \
--create-hive-table \
--hive-overwrite \
--null-string '\\N' \
--null-non-string '\\N' \
--fields-terminated-by '\t' \
--num-mappers 1 \
--driver com.mysql.jdbc.Driver

各参数含义如下：

- `--connect`: 指定MySQL数据库的连接信息，包括服务器地址、端口、数据库名等；
- `--username`和`--password`: 指定连接MySQL数据库所需的用户名和密码；
- `--query`: 指定从MySQL中导出数据的SQL语句，可以通过`$CONDITIONS`变量来指定部分查询条件，例如`--query 'SELECT * FROM table WHERE id > 100 AND $CONDITIONS'`；
- `--target-dir`: 指定导出数据存储在HDFS上的目标目录；
- `--hive-import`: 表示将数据导入到Hive中；
- `--hive-table`: 指定导入数据的Hive表名；
- `--create-hive-table`: 如果Hive表不存在，将自动创建该表；
- `--hive-overwrite`: 如果Hive表已存在，将覆盖原有表中的数据；
- `--null-string`和`--null-non-string`: 指定MySQL中的空值在导入到Hive中的表示方式；
- `--fields-terminated-by`: 指定输入数据的字段分隔符；
- `--num-mappers`: 指定启动的map任务数；
- `--driver`: 指定连接MySQL数据库所需的驱动类。

注：上述脚本中的<>符号需要替换为具体的值。

python像mysq数据库中插入数据

要在 Python 中向 MySQL 数据库插入数据，可以使用 `mysql-connector-python` 或 `pymysql` 这两个常用的第三方库。下面是使用 `mysql-connector-python` 的示例代码：

首先，确保已经安装了 `mysql-connector-python`，可以使用以下命令进行安装：

pip install mysql-connector-python

然后，使用以下代码连接到 MySQL 数据库，并执行插入数据的操作：

import mysql.connector

# 建立数据库连接
cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
                              host='your_host', database='your_database')

# 创建一个游标对象
cursor = cnx.cursor()

# 定义插入数据的 SQL 语句
insert_stmt = "INSERT INTO your_table (column1, column2, ...) VALUES (%s, %s, ...)"

# 定义要插入的数据
data = ('value1', 'value2', ...)

# 执行插入操作
cursor.execute(insert_stmt, data)

# 提交事务
cnx.commit()

# 关闭游标和数据库连接
cursor.close()
cnx.close()

在上述代码中，你需要将 `'your_username'`、`'your_password'`、`'your_host'`、`'your_database'` 替换为实际的数据库连接信息，将 `'your_table'` 替换为要插入数据的表名，将 `'column1'`、`'column2'` 替换为要插入数据的列名，将 `'value1'`、`'value2'` 替换为要插入的具体值。

注意，在执行插入操作后，需要调用 `commit()` 方法提交事务，否则数据将不会被真正写入数据库。

以上是使用 `mysql-connector-python` 的示例，如果选择使用 `pymysql` 库，使用方法类似，只需更改导入语句和连接方法即可。