表A以某几个主键参照表B，A.日期 比B.日期最大值大，没有的情况下比最小值小
表A以某几个主键参照表B，A.日期 比B.日期最大值大，没有的情况下比最小值小
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2条回答
threenewbee 2016-02-10 22:36关注不太理解没有什么的情况下？
表A以某几个主键参照表B，A.日期 比B.日期最大值大
这个用子查询
select * from a where a.日期 > (select max(日期) from b)本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2016-02-10 15:13回答 2 已采纳 不太理解没有什么的情况下？ 表A以某几个主键参照表B，A.日期 比B.日期最大值大 这个用子查询 select * from a where a.日期 > (select max(日期
- 2022-01-18 11:58回答 1 已采纳 主键指的不是数据库里的主键，是dt.PrimaryKey你加一句代码：dt.PrimaryKey=new DataColumn[]{dt.Columns[0]};//把第0列作为主键
- 2021-06-24 21:01回答 1 已采纳 用pandas对数据进行处理。 df1<span class="hljs-selector-attr">[<span class="hljs-string">'总分'</
- 2019-02-20 14:00会武术的科学家的博客 离线阶段 刚去公司的时候，做数据的迁移，写sqoop... a.这里我们使用是shell脚本的方式，写完以后提交到oozie或azkaban这种调度工具上定时执行。b.这里有技术的问题，实际上把数据放到hive中是放到了hadoop的hdfs...
- 2021-07-07 10:23回答 1 已采纳 如果你的库表之间关联规范化设置了主外键的话可以参考这个例如：我要查询表user中的id是否被其他表当做外键，user表所在数据库为temp，这样查询： SELECT * FROM informatio
- 2015-05-21 13:19回答 4 已采纳 http://www.cosdiv.com/page/M0/S505/505957.html http://www.jb51.net/article/35593.htm http://www.ne
- 2023-02-09 15:29回答 2 已采纳 给个思路 https://www.jianshu.com/p/dd95d0c827fa
- 2021-08-12 22:50王知无(import_bigdata)的博客 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家...
- 2022-05-08 00:54回答 5 已采纳 select * from (select *, 1 as tmp from 表1) a join (select *,1 as tmp from 表2) b on a.tmp = b.tmp;
- 2023-04-19 09:55回答 2 已采纳 加索引呀几千万数据量还不加索引不慢才怪所有用于查询条件的列都要设置为索引
- 2022-05-27 13:59回答 2 已采纳 1、首先，当初表设计时，为什么使用技术主键而不会用业务主键作为主表的主键呢？一般来说，当业务主键在表中不会（或者业务要求不能）重复时，表的主键就应该设计为业务主键，毕竟多一个字段会占用不必要的存储空间
- 2023-05-20 16:39添柴少年yyds的博客 1）基本介绍金山云2.21号下午4点：电话面试...查看端口号占用情况；（4）Flume如何保证数据不丢；TailDir如何保证数据完整性；记不清了，是读取一个Postion（5）Flink如何保证exactly-once语义； Flink和Spark的区别
- 2022-09-16 16:21回答 1 已采纳 SELECT 等级，贷款原值 /(贷款原值 + ( SELECT sum(贷款原值) FROM TABLE WHERE 等级 = '正常' or 等级 = '关注' )) AS 规模占比FRO
- 2020-04-02 10:21数学作曲家的博客 上一章我们学习了人工智能下的大数据，这一章我们会从原理、架构角度深入学习大数据生态系统各个组件。 为了给后面的小节做铺垫，这一小节我们来学习一下有界数据和无界数据这两个概念。 在前面章节我们讲过，大数据...
- 2021-02-18 22:37虾米奥的博客 个人期末复习材料，根据林子雨的大数据技术教材与其它资料整理。 第一章 大数据概述 1.大数据的4v特征 数据量大 volume 价值密度低 value 数据类型繁多 variety 处理速度快 velocity 2.大数据3种思维方式的转变 在...
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