Impala-Union 조항
다음을 사용하여 두 쿼리의 결과를 결합 할 수 있습니다. Union Impala 조항.
통사론
다음은 Union Impala의 조항.
query1 union query2;
예
다음과 같은 테이블이 있다고 가정합니다. customers 데이터베이스에서 my_db 그 내용은 다음과 같습니다-
[quickstart.cloudera:21000] > select * from customers;
Query: select * from customers
+----+----------+-----+-----------+--------+
| id | name | age | address | salary |
+----+----------+-----+-----------+--------+
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 20000 |
| 9 | robert | 23 | banglore | 28000 |
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 15000 |
| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 35000 |
| 7 | ram | 25 | chennai | 23000 |
| 6 | Komal | 22 | MP | 32000 |
| 8 | ram | 22 | vizag | 31000 |
| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 40000 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 30000 |
+----+----------+-----+-----------+--------+
Fetched 9 row(s) in 0.59s
같은 방식으로 이름이 다른 테이블이 있다고 가정합니다. employee 그 내용은 다음과 같습니다-
[quickstart.cloudera:21000] > select * from employee;
Query: select * from employee
+----+---------+-----+---------+--------+
| id | name | age | address | salary |
+----+---------+-----+---------+--------+
| 3 | mahesh | 54 | Chennai | 55000 |
| 2 | ramesh | 44 | Chennai | 50000 |
| 4 | Rupesh | 64 | Delhi | 60000 |
| 1 | subhash | 34 | Delhi | 40000 |
+----+---------+-----+---------+--------+
Fetched 4 row(s) in 0.59s
다음은 unionImpala의 조항. 이 예에서는 두 테이블의 레코드를 ID 순서대로 정렬하고 두 개의 별도 쿼리를 사용하여 3 개로 제한하고 다음을 사용하여 이러한 쿼리를 조인합니다.UNION 절.
[quickstart.cloudera:21000] > select * from customers order by id limit 3
union select * from employee order by id limit 3;
실행시 위의 쿼리는 다음과 같은 출력을 제공합니다.
Query: select * from customers order by id limit 3 union select
* from employee order by id limit 3
+----+---------+-----+-----------+--------+
| id | name | age | address | salary |
+----+---------+-----+-----------+--------+
| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 15000 |
| 3 | mahesh | 54 | Chennai | 55000 |
| 1 | subhash | 34 | Delhi | 40000 |
| 2 | ramesh | 44 | Chennai | 50000 |
| 3 | kaushik | 23 | Kota | 30000 |
| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 20000 |
+----+---------+-----+-----------+--------+
Fetched 6 row(s) in 3.11s