知道内连接，左外连接和右外连接后，全连接我想应该也知道了吧。就是多张表的所有数据，但是注意"它们的交集"不能重复出现。
MySQL 8.0 最新小版本（8.0.31）支持标准SQL 的intersect（交集）和except（差集）操作。
一次优化的过程中，MySQL执行计划选择了单独的3个二级索引中的2个索引，通过Using intersect算法进行index merge操作。从字面意义来上intersect就是 交集的意思。虽然性能上没多少影响，但比较好奇，在理解当中MySQL知识体系中是没有交集语法。
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
上篇文章我们说了，使用索引的注意事项，前面我们总结了查询数据库的方式有const，ref，ref_or_null，range，index，all，而使用时候需要注意，当where语句后面全是索引查询，当where语句后面跟着非索引的时候，当用and连接，比如where key1 and 非索引 = ‘abc’，这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’，这时候会直接全表查询。
虽然每天和数据库打交道，但是对这个老伙计真的是不太了解，今天早上看到一篇文章说不推荐使用关系型数据库，咦，好像现在大部分使用的都是关系型数据库啊，那篇文章的点赞率还是蛮高的，难道是我对关系型数据库有什么误解么？于是上维基看看，我接触的大部分都是关系型数据库，于是又把那篇文章看了一遍，关于他说的关系型数据库存在一堆问题，但是我实在没怎么用过其他的数据库
左表的所有行会显示，右表的只有和左表匹配到的行才会显示。即：A表的全集+ AB表的交集
前文我们讨论过MySQL优化回表的多种方式：索引条件下推ICP、多范围读取MRR、覆盖索引等
数据库中的JOIN称为连接，连接的主要作用是根据两个或多个表中的列之间的关系，获取存在于不同表中的数据。连接分为三类：内连接、外连接、全连接。另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。
前一段时间修改数据表时，给一个表添加一个datetime字段，当时遇到了一个问题：我是否需要给该datetime字段上加索引呢？如果不给该字段加索引，当where语句中使用该字段时，会不会扫全表呢？如果给其加了索引，那么势必会带来一些开销，假如这个索引用不到的话，给其加了索引岂不是画蛇添足了呢？
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
作为一名CURD工程师，联表查询应该就算是一项相对复杂的工作了吧，如果表结构复杂一点，左一连，右一连，内一连再加上外一连，很可能就被绕晕的，最终得到的数据集就不是自己理想中的结果；
说明2：as dept_name 是给dept.name 起的别名，防止查询结果中出现两个name字段，会有歧义
由上面两个结果可以看出，等值连接就是从两个表数据的交集中取指定值相等的数据。而自然连接就是取两个表中相同属性，并且值相等的数据，而且消除了相同属性列。
Mysql的join是什么，join这个单词的意思是加入、参加、连接，而在数据库中，也是连接的意思，将两个表连接起来查询出我们想要的数据。在数据库中，join的用法主要分成三种，分别是左连接、右连接和内连接，但是实际运用中，两个表之间的操作，是一共有七种，那我们今天就开始认识一下这七种用法吧
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为： const ，意思是常数级别的，代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效，如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话，索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较，这个 const 访问方法才有效（这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录）。
最近遇到相关业务，想揪一下sql的中的left join 或者right join 或者inner join 中的 on和where的区别，想了解这个首先我们要了解两个基础的知识。
内联结是inner 外联结分为左右 跟着程老哥学习下MySQL，看到联结表的时候还是很懵逼的，我们用案例看看，这几个联结方式的不同。 首先定义了简单的二个表，一个是用户名的个人信息user，一
转载自 https://www.cnblogs.com/beili/p/9140019.html
本来这篇文章我前两个星期就打算写了，提纲都列好了，但是后面我去追《漫长的季节》这部剧去了，这就花了一个周末的时间，再加上后面一些其它的事，导致没来得及写
数据库约束约束的作用: 保证数据的完整性. 单表约束: 主键约束: primary key //一般后边还会写上auto_increment 唯一约束: unique 非空约束: not null* 多表约束:* 外键约束: foreign key多表的分析和设计 关系分类:一对多的关系:一个部门可以有多个员工, 一个员工只能属于某一个部门. 一个分类下有多个商品, 一个商品只能属于某一个分类.一个用户产生多个订单, 一个订单只能属于某一个用户.多对多的关系:一个学生可以选择多门课程, 一个课程也
同时查询多张表获取到需要的数据 比如：我们想查询到开发部有多少人，需要将部门表和员工表同时进行查询
其实我们之前所讲的回表，就是两个索引树同时使用，先在二级索引树中搜索到对应的主键值，然后在再去主键索引树中查询完整的记录。 但是我今天的问题是，两个不同的二级索引树，会同时生效吗？理论上来说，应该是可以同时生效的，不然这个 MySQL 也太笨了。不过根据松哥日常开发经验，这种事情最好能够避免，如果发生了同时搜索两棵索引树的事情，大概是你的索引设计有问题，此时就要去检查一下索引的设计是否合理。 加粗的是实践经验，但是对于两个索引同时生效的知识点，我们还是要懂，一起来看下。 1. 索引合并 例如我有如下一张表结
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。
本文主要对设计方案进行一些思考及测试,思考结果的正确性无法保证,测试结果保证正确.
临近十一，国庆放假的同时，往往会伴随着国庆期间业务要上相关的活动，那么今天就分享一个今年五一前夕（4月30日）上新活动中遇到的一个性能问题；
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。
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。
因为不同表之间的数据具有不同的用途和字段，连接查询可以将我们需要用到的两个表的不同字段进行关联，从而找到我们有用的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，然后通过连接进行查询。
由于在sql语法中，仅仅支持内连接，所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
MySQL不支持OUTER JOIN，但是我们可以对左连接和右连接的结果做UNION操作来实现。
SQL中的Join用法 #1 环境 MySQL5.7 Mac #2 创建表及插入数据 新建两个表tableA及tableB mysql> create table tableA ( id int(10), name varchar(100) ); mysql> create table tableB ( id int(10), name varchar(100) ); 插入数据 tableA: mysql> insert into tableA values(1,'布鲁日'); mysql> insert
今天聊聊mysql表join连接，其本质是拿主表每条数据取出来和子表每行数据进行循环比较，如果满足则返回，不满足返回null
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
对于MySQL执行计划的获取，我们可以通过explain方式来查看，explain方式看似简单，实际上包含的内容很多，尤其是输出结果中的type类型列。理解这些不同的类型，对于我们SQL优化举足轻重，本文仅描述explian输出结果中的type列，同时给出其演示。 有关explian输出的全描述，可以参考：MySQL EXPLAIN SQL 输出信息描述 一、EXPLAIN 语句中type列的值 type： 连接类型 system 表只有一行 const
数据库性能依赖于数据库层面的一些诸如表、查询及配置等因素。而软件功能的构成最终反映到硬件上面，即CPU使用及I/O操作。减少CPU消耗，增加I/O效率则是提高软件性能的根本驱动。着眼于数据库性能的优化，首先我们需要从较高层次软件层面规则作指导，使用wall-clock 时间测算性能。当专业知识进一步提升，了解了更多的内部机制，则可以从CPU时钟及I/O操作方面进行改进。
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时，最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins，他确实讲得简单明了，使用文氏图来帮助理解，效果明显。本文将沿用他的讲解方式，稍有演绎，可以视为该文较为粗糙的中译版。
eg: select t1.*,t2.name from emp t1 left join dept t2 on t2.dept_id = t2.id;
从业以来主要在做客户端，用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite，以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题，就显得有点捉襟见肘了，特别是各种 JOIN，有时候傻傻分不清楚，于是索性弄明白并做个记录。
子查询外部的语句可以是INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 。
duan关键词和not exists联合使用我们可以进行判断如果数据库存在则不进行插入，不存在则插入。
前面说完了数据库的DDL，DML和DQL，今天主要来看一下MySQL的多表设计与查询。本篇将带你快速了解MySQL的多表设计与查询，以及了解MySQL事务和索引相关的内容。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
2、create database if not exists 数据库名 （判断数据库是否存在，不存在则创建）
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