Mysql嵌套子查询
子查询就是指的在一个完整的查询语句之中,嵌套若干个不同功能的小查询,从而一起完成复杂查询的一种编写形式,为了让读者更加清楚子查询的概念。
子查询返回结果
子查询可以返回的数据类型一共分为四种:
单行单列:返回的是一个具体列的内容,可以理解为一个单值数据;
单行多列:返回一行数据中多个列的内容;
多行单列:返回多行记录之中同一列的内容,相当于给出了一个操作范围;
多行多列:查询返回的结果是一张临时表;
在WHERE子句中使用子查询
在WHERE子句之中处理单行单列子查询、多行单列子查询、单行多列子查询。
单行单列子查询
**示例一、**查询公司之中工资最低的雇员的完整信息
--查询公司之中工资最低的雇员的完整信息 SELECT * FROM emp e WHERE e.sal=( SELECT MIN(sal) FROM emp);
**示例二、**查询出基本工资比ALLEN低的全部雇员信息
-- 查询出基本工资比ALLEN低的全部雇员信息 SELECT * FROM emp e WHERE e.sal<( SELECT sal FROM emp WHERE ename='ALLEN' );
**示例三、**查询基本工资高于公司平均薪金的全部雇员信息
--查询基本工资高于公司平均薪金的全部雇员信息 SELECT * FROM emp e WHERE e.sal>( SELECT AVG(sal) FROM emp);
单行多列子查询。
**示例四、**查找出与ALLEN从事同一工作,并且基本工资高于雇员编号为7521的全部雇员信息,
--查找出与ALLEN从事同一工作,并且基本工资高于雇员编号为7521的全部雇员信息, SELECT * FROM emp e WHERE e.job=( SELECT job FROM emp WHERE ename='ALLEN') AND e.sal>( SELECT sal FROM emp WHERE empno=7521);
**示例五、**查询与SCOTT从事同一工作且工资相同的雇员信息
SELECT * FROM emp e WHERE (e.job,e.sal) = ( SELECT job,sal FROM emp WHERE ename='SCOTT') AND ename<>'SCOTT';
**示例六、**查询与雇员7566从事同一工作且领导相同的全部雇员信息
--查询与雇员7566从事同一工作且领导相同的全部雇员信息 SELECT * FROM emp e WHERE (e.job,e.mgr) =( SELECT job,mgr FROM emp WHERE empno=7566 );
**示例七、**查询与ALLEN从事同一工作且在同一年雇佣的全部雇员信息(包括ALLEN)
--查询与ALLEN从事同一工作且在同一年雇佣的全部雇员信息(包括ALLEN) SELECT * FROM emp e WHERE (e.job,to_char(e.hiredate,'yyyy'))=( SELECT job,to_char(hiredate,'YYYY') FROM emp WHERE ename='ALLEN' );
多行单列子查询
主要使用三种操作符:IN、ANY、ALL
IN操作
**示例八、**查询出与每个部门中最低工资相同的全部雇员信息
--查询出与每个部门中最低工资相同的全部雇员信息 SELECT * FROM emp e WHERE e.sal IN( SELECT MIN(sal) FROM emp GROUP BY deptno );
**示例九、**查询出不与每个部门中最低工资相同的全部雇员信息
--查询出不与每个部门中最低工资相同的全部雇员信息 SELECT * FROM emp e WHERE e.sal NOT IN( SELECT MIN(sal) FROM emp GROUP BY deptno );
FROM子查询:
FROM字句以后跟上的数据来源不仅是数据表,还能够是一个查询结果,这就是FROM子查询
通常FROM子查询的返回类型的多行多列的结果集javascript
查询出平均工资高于2000的职位名称以及该职位的平均工资java
第一种方式:能够使用HAVING字句实现 SELECT job,AVG(sal) FROM emp GROUP BY job HAVING AVG(sal)>2000; 第二种方式:使用FROM子查询 SELECT job,avgsal FROM ( SELECT job,AVG(sal) AS avgsal FROM emp GROUP BY job) temp WHERE temp.avgsal>2000;
查询出有佣金的而且工资高于佣金的员工信息:web
SELECT e1.empno,e1.ename,e1.comm,e2.sal FROM emp e1,emp e2 WHERE e1.comm IS NOT NULL AND e1.comm<e2.sal AND e1.empno=e2.empno;
总结:
1.FROM 子查询的数据来源是另一个查询的结果,这个子查询的结果至关于一张临时数据表
2.必须为子查询定义别名
3.若是要使用子查询中的字段,则应该使用"别名.字段名"的方式进行引用
select子查询
select后面的子查询使用,只能是标量查询
#案例:查询每个部门的员工个数
SELECT d.*,( SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE employees.`department_id`=d.department_id ) FROM departments d;
#案例:查询员工号=102的部门名
SELECT department_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.`department_id`=d.`department_id` WHERE e.`employee_id`=102;
用子查询
SELECT ( SELECT department_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.`department_id`=d.`department_id` WHERE e.`employee_id`=102 ); `department_id`=d.`department_id` WHERE e.`employee_id`=102;
用子查询
SELECT ( SELECT department_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.`department_id`=d.`department_id` WHERE e.`employee_id`=102 );
以上是怎么分析Mysql中的嵌套子查询问题的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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