一.Join语法概述
join 用于多表中字段之间的联系,语法如下:
<code>... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona</code>
table1:左表;table2:右表。
JOIN 按照功能大致分为如下三类:
INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN(左连接):取得左表(table1)完全记录,即是右表(table2)并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN(右连接):与 LEFT JOIN 相反,取得右表(table2)完全记录,即是左表(table1)并无匹配对应记录。
注意:mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join.
接下来给出一个列子用于解释下面几种分类。如下两个表(A,B)
<code>mysql> select A.id,A.name,B.name from A,B where A.id=B.id;+----+-----------+-------------+| id | name | name |+----+-----------+-------------+| 1 | Pirate | Rutabaga || 2 | Monkey | Pirate || 3 | Ninja | Darth Vader || 4 | Spaghetti | Ninja |+----+-----------+-------------+4 rows in set (0.00 sec)</code>
二.Inner join
内连接,也叫等值连接,inner join产生同时符合A和B的一组数据。
<code>mysql> select * from A inner join B on A.name = B.name;+----+--------+----+--------+| id | name | id | name |+----+--------+----+--------+| 1 | Pirate | 2 | Pirate || 3 | Ninja | 4 | Ninja |+----+--------+----+--------+</code>
三.Left join
<code>mysql> select * from A left join B on A.name = B.name;#或者:select * from A left outer join B on A.name = B.name;+----+-----------+------+--------+| id | name | id | name |+----+-----------+------+--------+| 1 | Pirate | 2 | Pirate || 2 | Monkey | NULL | NULL || 3 | Ninja | 4 | Ninja || 4 | Spaghetti | NULL | NULL |+----+-----------+------+--------+4 rows in set (0.00 sec)</code>
left join,(或left outer join:在Mysql中两者等价,推荐使用left join.)左连接从左表(A)产生一套完整的记录,与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配,右侧将包含null。
如果想只从左表(A)中产生一套记录,但不包含右表(B)的记录,可以通过设置where语句来执行,如下:
<code>mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is null or B.id is null;+----+-----------+------+------+| id | name | id | name |+----+-----------+------+------+| 2 | Monkey | NULL | NULL || 4 | Spaghetti | NULL | NULL |+----+-----------+------+------+2 rows in set (0.00 sec)</code>
同理,还可以模拟inner join. 如下:
<code>mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is not null and B.id is not null;+----+--------+------+--------+| id | name | id | name |+----+--------+------+--------+| 1 | Pirate | 2 | Pirate || 3 | Ninja | 4 | Ninja |+----+--------+------+--------+2 rows in set (0.00 sec)</code>
求差集:
根据上面的例子可以求差集,如下:
<code>SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.nameWHERE B.id IS NULLunionSELECT * FROM A right JOIN B ON A.name = B.nameWHERE A.id IS NULL;# 结果 +------+-----------+------+-------------+| id | name | id | name |+------+-----------+------+-------------+| 2 | Monkey | NULL | NULL || 4 | Spaghetti | NULL | NULL || NULL | NULL | 1 | Rutabaga || NULL | NULL | 3 | Darth Vader |+------+-----------+------+-------------+</code>
四.Right join
<code>mysql> select * from A right join B on A.name = B.name;+------+--------+----+-------------+| id | name | id | name |+------+--------+----+-------------+| NULL | NULL | 1 | Rutabaga || 1 | Pirate | 2 | Pirate || NULL | NULL | 3 | Darth Vader || 3 | Ninja | 4 | Ninja |+------+--------+----+-------------+4 rows in set (0.00 sec)</code>
同left join。
五.Cross join
cross join:交叉连接,得到的结果是两个表的乘积,即笛卡尔积
笛卡尔(Descartes)乘积又叫直积。假设集合A={a,b},集合B={0,1,2},则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有,如果A表示某学校学生的集合,B表示该学校所有课程的集合,则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。
<code>mysql> select * from A cross join B;+----+-----------+----+-------------+| id | name | id | name |+----+-----------+----+-------------+| 1 | Pirate | 1 | Rutabaga || 2 | Monkey | 1 | Rutabaga || 3 | Ninja | 1 | Rutabaga || 4 | Spaghetti | 1 | Rutabaga || 1 | Pirate | 2 | Pirate || 2 | Monkey | 2 | Pirate || 3 | Ninja | 2 | Pirate || 4 | Spaghetti | 2 | Pirate || 1 | Pirate | 3 | Darth Vader || 2 | Monkey | 3 | Darth Vader || 3 | Ninja | 3 | Darth Vader || 4 | Spaghetti | 3 | Darth Vader || 1 | Pirate | 4 | Ninja || 2 | Monkey | 4 | Ninja || 3 | Ninja | 4 | Ninja || 4 | Spaghetti | 4 | Ninja |+----+-----------+----+-------------+16 rows in set (0.00 sec)#再执行:mysql> select * from A inner join B; 试一试#在执行mysql> select * from A cross join B on A.name = B.name; 试一试<br><br>更多内容源码搜藏http://www.codesocang.com</code>
实际上,在 MySQL 中(仅限于 MySQL) CROSS JOIN 与 INNER JOIN 的表现是一样的,在不指定 ON 条件得到的结果都是笛卡尔积,反之取得两个表完全匹配的结果。 INNER JOIN 与 CROSS JOIN 可以省略 INNER 或 CROSS 关键字,因此下面的 SQL 效果是一样的:
<code>... FROM table1 INNER JOIN table2... FROM table1 CROSS JOIN table2... FROM table1 JOIN table2</code>
六.Full join
<code>mysql> select * from A left join B on B.name = A.name -> union -> select * from A right join B on B.name = A.name;+------+-----------+------+-------------+| id | name | id | name |+------+-----------+------+-------------+| 1 | Pirate | 2 | Pirate || 2 | Monkey | NULL | NULL || 3 | Ninja | 4 | Ninja || 4 | Spaghetti | NULL | NULL || NULL | NULL | 1 | Rutabaga || NULL | NULL | 3 | Darth Vader |+------+-----------+------+-------------+6 rows in set (0.00 sec)</code>
全连接产生的所有记录(双方匹配记录)在表A和表B。如果没有匹配,则对面将包含null。
七.性能优化
1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join
如:
<code>select * fromtable a inner join table bon a.id = b.id;</code>
VS
<code>select a.*, b.*from table a, table bwhere a.id = b.id;</code>
我在数据库中比较(10w数据)得之,它们用时几乎相同,第一个是显示的inner join,后一个是隐式的inner join。
参照:Explicit vs implicit SQL joins
2.left join/right join VS inner join
尽量用inner join.避免 LEFT JOIN 和 NULL.
在使用left join(或right join)时,应该清楚的知道以下几点:
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件(“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON)用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后,WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意:在使用Left (right) join的时候,一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件,减少Where的执行。如:
PASS
<code>select * from Ainner join B on B.name = A.nameleft join C on C.name = B.nameleft join D on D.id = C.idwhere C.status>1 and D.status=1;</code>
Great
<code>select * from Ainner join B on B.name = A.nameleft join C on C.name = B.name and C.status>1left join D on D.id = C.id and D.status=1</code>
从上面例子可以看出,尽可能满足ON的条件,而少用Where的条件。从执行性能来看第二个显然更加省时。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
如作者举了一个列子:
<code>mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details ON (product.id = product_details.id) AND product_details.id=2;+----+--------+------+--------+-------+| id | amount | id | weight | exist |+----+--------+------+--------+-------+| 1 | 100 | NULL | NULL | NULL || 2 | 200 | 2 | 22 | 0 || 3 | 300 | NULL | NULL | NULL || 4 | 400 | NULL | NULL | NULL |+----+--------+------+--------+-------+4 rows in set (0.00 sec)mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details ON (product.id = product_details.id) WHERE product_details.id=2;+----+--------+----+--------+-------+| id | amount | id | weight | exist |+----+--------+----+--------+-------+| 2 | 200 | 2 | 22 | 0 |+----+--------+----+--------+-------+1 row in set (0.01 sec)</code>
从上可知,第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。第二条查询做了简单的LEFT JOIN,然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。
(3).尽量避免子查询,而用join
往往性能这玩意儿,更多时候体现在数据量比较大的时候,此时,我们应该避免复杂的子查询。如下:
PASS
<code>insert into t1(a1) select b1 from t2 where not exists(select 1 from t1 where t1.id = t2.r_id); </code>
Great
<code>insert into t1(a1) select b1 from t2 left join (select distinct t1.id from t1 ) t1 on t1.id = t2.r_id where t1.id is null; </code>
这个可以参考mysql的exists与inner join 和 not exists与 left join 性能差别惊人
原文:http://www.codesocang.com/jiaocheng/mysql/8068.html

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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