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  • 选择运算是从指定的关系中选出满足给定条件(用逻辑表达式表达)的元组而组成一个新的关系。 进行选择运算的对象是“一个关系当中某一个属性的值”, 选择运算是将一张表当中的某一属性进行筛选(比如:将性别...

    选择

    选择运算是从指定的关系中选出满足给定条件(用逻辑表达式表达)的元组而组成一个新的关系。

    进行选择运算的对象是“一个关系当中某一个属性的值”,

    选择运算是将一张表当中的某一属性进行筛选(比如:将性别(sex)这列当中性别为女的元组筛选出来组成一张新表)

    实列:

    进行选择运算:将选择出studentNo当中值大于100的元组重新组合成一个新的关系

    结果如下:

    将选择出classNo当中值大于2的元组重新组成一张新的关系

    投影

    投影运算是从关系R当中选取若干属性,并用这些属性组成一个新的关系

    投影运算的对象是“一个关系中的若干属性”

    例如:

    在student表当中,选出Sname和Sdept这两个属性重新组成一个关系

           结果如下:

     

     

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  • 专门的关系运算选择 投影 连接 除运算 1.设关系模式为R(A1,A2,⋯ ,An)R(A_1,A_2,\cdots,A_n)R(A1​,A2​,⋯,An​), 一个关系设为R。t∈Rt\in Rt∈R 表示t是R的一个元祖。 t[Ai]t[A_i]...

    专门的关系运算: 选择 投影 连接 除运算

    1.设关系模式为 R ( A 1 , A 2 , ⋯   , A n ) R(A_1,A_2,\cdots,A_n) R(A1,A2,,An),
    一个关系设为R。 t ∈ R t\in R tR 表示t是R的一个元祖。
    t [ A i ] t[A_i] t[Ai] 则表示元祖t中相应于属性 A i A_i Ai的一个分量。

    2.若 A = A i 1 , A i 2 , ⋯   , A i n A={A_{i1},A_{i2},\cdots,A_{in}} A=Ai1,Ai2,,Ain,
    其中 A i 1 , A i 2 , ⋯   , A i k A_{i1},A_{i2},\cdots,A_{ik} Ai1,Ai2,,Aik A 1 , A 2 , ⋯   , A n A_1,A_2,\cdots,A_n A1,A2,,An 中的一部分
    则A称为属性列。t[A]= ( t [ A i 1 ] , t [ A i 2 ] , ⋯   , t [ A i k ] , ) (t[A_{i1}],t[A_{i2}],\cdots ,t[A_{ik}],) (t[Ai1],t[Ai2],,t[Aik],)表示元组t在属性列A上诸分量的集合,
    A ‾ \overline A A则表示 { A 1 , A 2 , ⋯   , A n } \{A_1,A_2,\cdots,A_n \} {A1,A2,,An}中去掉 A i 1 , A i 2 , ⋯   , A i k A_{i1},A_{i2},\cdots,A_{ik} Ai1,Ai2,,Aik
    后剩余的属性组。

    3.R为n目关系,S为m吗关系。 t r ∈ R   t s ∈ S t_r \in R \, t_s \in S trRtsS,
    t r t s ⌢ \overset{\frown}{ t_rt_s} trts称为元组的连接

    4 . 给定一个关系R(X,Z),X和Z为属性组,当t[X]=x时,
    x在R中的象集定义为:
    Z x = { t [ Z ] ∣ t ∈ R , t [ X ] = x } Z_x=\{ t[Z]|t\in R,t[X]=x\} Zx={t[Z]tR,t[X]=x}
    表示R中属性组X上值为x的诸元组在Z上分量的集合。

    1.选择(selection)
    又称限制(restriction)。在关系R中选择满足给定条件的
    诸多元组,记作
    σ F ( R ) = { t ∣ t ∈ R ∧ F ( t ) \sigma_F(R)=\{t|t\in R\wedge F(t) σF(R)={ttRF(t)=‘真’}
    F表示选择条件,F的基本形式 X 1 θ Y 1 X_1 \theta Y_1 X1θY1
    θ \theta θ表示比较运算符, &lt; &gt; = ≤ ≥ 、 &lt;&gt;= {\leq \geq} 、 <>= 或<>
    X1 Y1是属性名、常量、简单函数
    还可逻辑运算非与或

    2 . 投影(projection)
    关系R上的投影是从R中选择出若干属性列组成新的关系。记作
    ⊓ A ( R ) = { t [ A ] ∣ t ∈ R } \sqcap_{A}(R)=\{t[A]|t\in R\} A(R)={t[A]tR}
    其中A为R中的属性列。

    3 . 连接(jion) θ \theta θ连接,是从两个关系的笛卡尔积中选择属性间满足 一定条件的元组记作
    在这里插入图片描述

    A和B分别为R和S上列数相等且可比的属性组, θ \theta θ 是比较运算符。连接运算从R和S的笛卡儿积R * S 中选取R关系
    在A属性组上的值与S关系在B 属性组上的值满足比较关系 θ \theta θ的元组。
    常用的连接:等值连接,自然连接

    自然连接是一种特殊的等值连接。要求两个关系中进行比较的
    分量必须是同名的属性组。并且在结果中把重复的属性列去掉。

    在自然连接时
    悬浮元组:被舍弃的元组
    外连接: 把悬浮元组保存在结果中,其他属性为空
    左连接:保留左边
    右连接:保留右边

    4 . 除运算
    ……

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  • 正文如下: 各种运算符如下: ...数据库的传统集合运算包括:并、差、交、笛卡尔积运算。这四种运算都与数学上的同名运算概念相似。 并: 差: 交: 笛卡尔积: 广义笛卡尔积(Extended Cartes...

    转载https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/82077809

    正文如下:

    各种运算符如下:

    数据库中每行就是一个元组,每列就是一个属性。

    数据库的传统集合运算包括:并、差、交、笛卡尔积运算。这四种运算都与数学上的同名运算概念相似。

    并:

    差:

    交:

    笛卡尔积:

    广义笛卡尔积(Extended Cartesian Product):两个分别为n目和m目关系R和S的广义笛卡尔积是一个(n+m)列的元组的集合,元组的前n列是关系R的一个元组,后m列是关系S的一个元组。若R有k1个元组,S有k2个元组,则关系R和关系S的广义笛卡尔积有k1*k2个元组,记作:R×S={tr⌒ts| tr∈R∧ts∈S}或记做R×S={(r1,…,rn ,s1,…,sm)∣((r1,…,rn)∈R∧(s1,…,sm)∈S)。

    r,s为R和S中的相应分量。

    简单来说,就是把R表的第一行与S表第一行组合写在一起,作为一行。然后把R表的第一行与S表第二行依此写在一起,作为新一行。以此类推。当S表的每一行都与R表的第一行组合过一次以后,换R表的第二行与S表第一行组合,以此类推,直到R表与S表的每一行都组合过一次,则运算完毕。如果R表有n行,S表有M行,那么笛卡尔积R×S有n×M行。

    下面举一个例子:

    关系表R和S如下图所示:

    R并S、R减S、R交S、选择、R与S的笛卡尔积结果如下所示:

    选择B>'4'(R),即选择语句的条件,对R的关系做水平分割,选择R中符合条件的元组。

     

    数据库的专门关系运算有:选择(对关系进行水平分割)、投影(对关系进行垂直分割)、连接、自然连接(关系的结合)、除运算等。

    选择(selection):

    选择就是"筛选行"。选择一般要对一张表选择符合条件的行(但包含所有列)。

    举例:

    投影(projection):

    投影就是"筛选列"。一个数据库表,如仅希望得到其一部分的列的内容(但全部行),就是投影。

    举例:

    除法(division):

    记为R÷S,它是笛卡尔积的逆运算。设关系R和S分别有r列和s列(r>s,且s≠0),那么R÷S的结果有(r-s)个列,并且是满足下列条件的最大的表:其中每行与S中的每行组合成的新行都在R中。注意有时关系之间的除法也有"余数",可能S×T的结果为R的一部分(最大的一部分),R中的多余部分为"余数"。

    举例:

    运算过程:

     C, D是关系S中的两个属性, 故在R集合中对除了C, D的属性, 即A, B两属性进行投影, 得到a, b; b, c; e, d;这三组, 然后用这个结果与关系S进行笛卡尔积运算, 发现b c c d这组在关系R中没有, 其余a, b; e, d; 做的运算在R中存在. 因此最后结果为a, b; e, d。

    连接(join):

     

    两表笛卡尔积的结果比较庞大,实际应用中一般仅选取其中一部分的行,选取两表列之间满足一定条件的行,就是关系之间的连接。

    根据连接条件的种类不同,关系之间的连接分为等值连接、大于连接、小于连接、自然连接。

    条件是类似于"B列=D列"的"某列=某列"的条件,就是等值连接;

    条件是"某列>某列"的,就是大于连接;

    条件是"某列<某列"的,就是小于连接。

    自然连接是不提出明确的连接条件,但"暗含"着一个条件,就是"列名相同的值也相同"。在自然连接的结果表中,往往还要合并相同列名的列。当对关系R和S进行自然连接时,要求R和S含有一个或者多个共有的属性。

    举一个等值连接的例子:

    关系R和S如下图所示:

    对关系R、S按条件"R表的B列=S表的B列"进行连接的结果(等值连接):

    小于连接的结果(B<D):

    自然连接的结果(自然连接暗含的条件是R.B=S.B且R.C=S.C,因为R、S中有同名的2列B、C):

    多个条件之间可用"∧"表示"且",即两边的条件必须同时成立。

    如"C>4∧D>3",表示"C列值>4,且D列值>3",二者需同时满足。

    用"∨"表示"或",即两边的条件有一个成立即可。

    例如"性别='女'∨年龄<20"表示"性别为'女'或者年龄在20岁以下"。
    --------------------- 
    作者:一骑走烟尘 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/82077809 
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  • MapReduce关系代数运算——投影 关系沿用上一个选择运算关系R,StudentR类也是一致的,本博文中就不赘述了。 MapReduce程序设计 Projection import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org....

    MapReduce关系代数运算——投影

    关系沿用上一个选择运算的关系R,StudentR类也是一致的,本博文中就不赘述了。

    MapReduce程序设计

    • Projection
    import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
    import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
    
    import java.io.IOException;
    
    public class Projection {
        public static class ProjectionMap extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
            private int col;
            @Override
            protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
                col = context.getConfiguration().getInt("col", 0);
            }
    
            @Override
            protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                StudentR record = new StudentR(value.toString());
                context.write(new Text(record.getCol(col)), NullWritable.get());
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
            Configuration conf = new Configuration();
            conf.setInt("col", Integer.parseInt(args[2]));
            Job projectionJob = Job.getInstance(conf, "ProgectionJob");
    
            projectionJob.setJarByClass(Projection.class);
            projectionJob.setMapperClass(ProjectionMap.class);
            projectionJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            projectionJob.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
            projectionJob.setNumReduceTasks(0);
    
            projectionJob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
            projectionJob.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    
            FileInputFormat.addInputPath(projectionJob, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(projectionJob, new Path(args[1]));
    
            projectionJob.waitForCompletion(true);
            System.out.println("finished!");
    
        }
    }
    
    

    运行

    像之前的WordCount一样将代码打包出来,生成Projection.jar文件,但是在终端运行的时候,需要注意的是不只是输入两个路径,而应该输入选择的条件。如本例中,我们要输出学生成绩信息,则应该选定第四列grade
    字段:

    hadoop jar Projection.jar /input /output 4
    

    查看输出结果:
    输出结果
    欢迎查看我的博客:Welcome To Ryan’s Home

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空空如也

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关系运算选择和投影