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

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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