之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法(四)、关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?、关于MySQL内连接与外连接用法,全都在这里了!本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段。
上篇文章说了,mysql的访问效率有几大类别,const,ref,Ref_null,rang,index,all,以及连接查询走索引,驱动表和被驱动表的查询效率。
上篇文章说了,mysql5.6.6版本之前数据默认在系统表空间,之后默认在独立表空间,innodb因为索引和数据在一个b+树,所以两个文件,一个文件结构,一个存数据,myISAM则是三个文件。一个聚簇索引有两个段,叶子段和非叶子段,一个段有他专属的区,数据刚开始存在碎片区,不属于任何段,直属表空间。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
通过子查询不难看出,可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
我们在写代码的时候非常忌讳出现n+1次查询,这就意味的你的循环有多少次,就会查询多少次数据库,这是很恐怖的场景。
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上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容,具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法(四),本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道,MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询,即left join /right join/inner join的基本用法。
最近在刷LeetCode中数据库题目时,有一道排名题目,用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现,想想也算是有趣。
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MySQL从4.1版本开始支持子查询,使用子查询进行SELECT语句嵌套查询,可以一次完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。子查询虽然很灵活,但是执行效率并不高。 那么问题来了,什么是子查询?为什么它的效率不高? 子查询:把内层查询结果当作外层查询的比较条件
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划,用法:EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
一、多表查询 1. 内连接 ① 隐式内连接 * 语法 select * from 表1,表2 where 连接条件; * 示例 select * from emp,dept where emp.dept_id = dept.id; ② 显示内连接 * 语法 select * from 表1 [inner] join 表2 on 连接条件; * 示例 select * from emp join dept on
1、普通查询 (1)命令:select * from <表名>;//通匹 (2)命令:select <要查询的字段> from <表名>; 2、去重查询(distinct) 命令:select distinct <要查询的字段> from <表名> 3、排序查询(order by) 升序:asc 降序:desc 降序排列命令:select <要查询的字段名> from <表名> order by <要查询的字段名> desc 不加desc一般默认为升序排列 4、分组查询(group by) 命令:select <按什么分的组>, Sum(score) from <表名> group by <按什么分的组> 假设现在又有一个学生成绩表(result)。要求查询一个学生的总成绩。我们根据学号将他们分为了不同的组。 命令:mysql>select id, Sum(score) from result group by id;
上大学时,导论老师教的是用SQL Server,开发老师教的是用MySQL,Oracle也在课程体系之内,自学用的是Redis和Mongodb,以上构成了前段时间我对数据库我接触过的并且使用过然而也只是个crud boy的全部认知。在没听过丁奇老师的《MySQL实战45讲》之前,我觉得MySQL CURD写的6,然后事务啥的搞搞懂就还行吧。看了他的课后,受益良多,遂决定重新梳理下MySQL的知识点,这也坚定了我离开学校后,每个月花点钱投资在学习上的决心,付出就会有回报。
首先我们要了解mysql查询优化器的执行效率,大约有10个,重点几个主要就是const,ref,range ,index,all。Const效率是最块的,成本可以忽略不计,主要通过主键或者唯一值查询的sql。还有比const更快的system,这种时候必须是mysql优化器内部精确计算查询成本,所以system不适用于innoDB,只适用于myISAM。Ref代表用的是索引b+tree查询的时候,比如用连接查询的时候,连接查询的条件是索引唯一值,这时候还分为eq-ref,er-ef是当被驱动表查询的是主键或者唯一二级索引的时候,这时候就是显示eq-ref。当连接表的条件是普通索引查询的时候,这时候显示就是ref,range顾名思义就是索引区间查询的时候,index代表查询覆盖索引的时候,all就是放弃索引全盘扫描了。
格式: constraint <外键名> foreign key 字段名[,字段名2,…] references <主表名> 主键列1 [,主键列2,…]
来源:http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
今天给大家分享一次非常有意思的 SQL 优化经历,希望能帮助到大家。 文章来源:cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html 作者: 风过无痕的博客 场景 用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景。 课程表 create table Course( c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) 数据100条。 学生表 create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段了。
left join 左连接,用法如下,这种查询会把左表(student)所有数据查询出来,右表不存在的用空表示,结果图如下
最近在做mysql的数据库优化以及对sql语句优化的指导,写了一点文档,这个大家共勉一下!
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了使用MySQL的一条金科玉律,就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表,更是让这条规则拥有了权威的加持。
“不要使用SELECT *”几乎已经成为了MySQL使用的一条金科玉律,就连《阿里Java开发手册》也明确表示不得使用*作为查询的字段列表,更是让这条规则拥有了权威的加持。
1、自连接查询是特殊的多表连接查询,因为两个相关查询的表是同一个表,通过取别名虚拟成两个表然后连接。
可给数据列取一个新别名 可给表取一个新别名 可把经计算或总结的结果用另外一个新名称来代替
链接:https://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
假如有联合索引 (emp_no 、title、from_date ),那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引,而title 和 from_date 则使用不到索引。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
以上就是mysql外连接查询的理解,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:MySQL
上篇文章说了,mysql优化器会从cpu和io成本来考虑查询的消耗,possible key来计算全表和索引的成本,选择成本最小的,子查询有物化和semi-join半连接的方式优化,物化会优先哈希索引memory存储引擎,如果数据量太大会选择b+树。
一、优化分类 二、测试数据样例 参考mysql官方的sakina数据库。 三、使用mysql慢查询日志对有效率问题的sql进行监控 第一个,开启慢查询日志。第二个,慢查询日志存储位置。第三个,没有使用
发现没有用到索引,type 全是 ALL ,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在 where 条件的字段了。
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