JOIN b ON(a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key1)
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所有表都使用同一个 join key(使用 1 次map/reduce 任务计算)。Reduce 端会缓存 a 表和 b 表的记录,然后每次取得一个 c 表的记录就计算一次 join 结果,类似的还有:
SELECT a.val,b.val, c.val FROM a
JOIN b ON(a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
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这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表,用 b 表序列化;第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果,然后用 c 表序列化。
c.LEFT,RIGHT 和 FULLOUTER 关键字用于处理 join 中空记录的情况。
例如:
SELECT a.val,b.val FROM a LEFT OUTER
JOIN b ON(a.key=b.key)
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对应所有 a 表中的记录都有一条记录输出。输出的结果应该是 a.val, b.val,当 a.key=b.key 时,而当 b.key 中找不到等值的 a.key 记录时也会输出 a.val, NULL。“FROM a LEFT OUTER JOIN b”这句一定要写在同一行——意思是 a 表在 b 表的左边,所以 a 表中的所有记录都被保留了;“aRIGHT OUTER JOIN b”会保留所有 b 表的记录。OUTER JOIN 语义应该是遵循标准 SQL spec的。
Join 发生在 WHERE 子句之前。如果你想限制 join 的输出,应该在 WHERE 子句中写过滤条件——或是在 join 子句中写。这里面一个容易混淆的问题是表分区的情况:
SELECT a.val,b.val FROM a
LEFT OUTER JOINb ON (a.key=b.key)
WHEREa.ds='2014-08-22' AND b.ds='2014-08-022'
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会 join a 表到 b 表(OUTERJOIN),列出 a.val 和 b.val 的记录。WHERE 从句中可以使用其他列作为过滤条件。但是,如前所述,如果 b 表中找不到对应 a 表的记录,b 表的所有列都会列出NULL,包括 ds 列。也就是说,join 会过滤 b 表中不能找到匹配a 表 join key 的所有记录。这样的话,LEFTOUTER 就使得查询结果与 WHERE 子句无关了。解决的办法是在 OUTER JOIN 时使用以下语法:
SELECT a.val,b.val FROM a LEFT OUTER JOIN b
ON (a.key=b.keyAND
b.ds='2014-08-22' AND
a.ds='2014-08-22')
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这一查询的结果是预先在 join 阶段过滤过的,所以不会存在上述问题。这一逻辑也可以应用于 RIGHT 和 FULL 类型的 join 中。
Join 是不能交换位置的。无论是 LEFT 还是 RIGHT join,都是左连接的。
SELECT a.val1,a.val2, b.val, c.val
FROM a
JOIN b ON (a.key= b.key)
LEFT OUTER JOINc ON (a.key = c.key)
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先 join a 表到 b 表,丢弃掉所有join key 中不匹配的记录,然后用这一中间结果和 c 表做 join。这一表述有一个不太明显的问题,就是当一个 key 在 a 表和 c 表都存在,但是 b 表中不存在的时候:整个记录在第一次 join,即 a JOIN b 的时候都被丢掉了(包括a.val1,a.val2和a.key),然后我们再和 c 表 join 的时候,如果c.key 与 a.key 或 b.key 相等,就会得到这样的结果:NULL, NULL, NULL, c.val。