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
华夏银行数据库专家，专注于开源及国产分布式数据库技术，多年一线金融行业数据库开发与运维经验。目前主要负责分布式数据库的研究、应用与推广工作。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
今天优化了一个，join关联查的语句，需要优化join的语句，那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼，百战百胜！！
MySQL 之所以被称之为关系型数据库，是因为可以基于外键定义数据表之间的关联关系，日常开发常见的关联关系如下所示：
当我们查询如课程信息的时候往往需要连同课程的学业导师一同查询出来，最原始的方法自然是将学业导师的信息单独添加在课程数据内，但在数据复用率高的情况下显然需要将导师信息单独放置在一张表中，这是我们就需要进行多表数据查询就是关联查询。
在使用数据库查询语句时，单表的查询有时候不能满足项目的业务需求，在项目开发过程中，有很多需求都是要涉及到多表的连接查询，总结一下mysql中的多表关联查询
如何在多表关联场景下合理利用分区表来提升查询性能？基于前几篇关于分区表的介绍，想必大家对 MySQL 分区表的认知已经非常全面：分区表存在的目的就是为了减少每次检索的数据量从而提升整体性能。
我们发现产生的记录数是 56 条，我们还会发现 emp 表是 14 条，dept 表是 4 条，56 正是 emp表和 dept 表的记录数的乘积，我们称其为笛卡尔积。
之前的一篇文章讲解了 APIJSON 的简单用法，链接：APIJSON-零代码接口和文档JSON 协议 与 ORM 库 ，今天说说复杂查询是如何实现的。
又要提到前面那个说了好几遍的起别名问题了，使用resultMap标签也能解决这个问题。
关联表查询尽量控制在五张表以内（阿里规范中是三张） 在关联查询时，尽量使inner join在前，left/right join在后。 关联查询时，要给关联表取别名。 关联查询时，关联表的字段前需要使用别名.字段名的形式。 关联查询时，on关联条件左侧是当前关联表，右侧是其他关联表。 select a.a1,b.b1,c.c1 from a as a inner join b as b on b.aid = a.id left join c as c on c.bid = b.id 联表规则 联表顺序
嵌套查询相当于进行了两次查询，而连接查询将两张表连接然后再进行查询，这样只进行了一次查询
在白茶本机的数据库中，存在名为“TEST”的数据库，存在名为“Customer”的维度表和名为“Fact”的事实表，两张表通过IDKEY关联。
在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器关联的顺序是A、B，那么就不需要在A表的对应列上创建索引。没有用到的索引会带来额外的负担，一般来说，除非有其他理由，只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引。
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
随着微服务这种架构的兴起，我们应用从一个完整的大的应用，切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
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有的时候我们在操作数据库时会将两个或多个数据表关联起来通过一些条件筛选数据，在关联表时我们要遵循一些原则，这样会使我们编写的SQL 语句在效率上快很多。
注：代码已托管在GitHub上，地址是：https://github.com/Damaer/Mybatis-Learning ，项目是mybatis-10-one2many，需要自取，需要配置maven环境以及mysql环境(sql语句在resource下的test.sql中)，觉得有用可以点个小星。
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字，那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢？
上一节内容学习了关于数据表的基本操作，也就是针对单表的增删改查以及创建和删除，而在实际开发中，往往是多表联合操作，尤其是插入和查询用的最多，而这两步都要经过一个“筛选”的过程，这个过程要根据具体业务逻辑，综合不同的表，查询后决定是否满足插入或其他条件。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
接上一章的《图解SQL查询处理的各个阶段》，本文主要用图形的方式讲解JOIN ON在数据库中是怎么执行的。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说，产品上展示的实时数据，pv、uv、gmv等等，怎么知道这些数据是不是正确的呢？当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字，那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢？这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。
– 查询emp表中的所有部门, 剔除重复的记录, 提示: distinct用于剔除重复值
作者简介：诸葛子房，目前就职于一线互联网公司，从事大数据相关工作，了解互联网、大数据相关内容，一直在学习的路上。
https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.1/cn/features/sharding/concept/inline-expression/
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
文章目录 1. Day05 1.1. 关联关系 1.1.1. 自关联 1.2. 一对一 1.3. 一对多 1.4. 多对多 1.4.1. 创建表 1.4.2. 查询 1.5. 如何让两张表建立关系 1.6. 连接方式和关联关系的区别 1.7. 数据库设计值权限管理 1.7.1. 什么是权限管理 1.7.2. 权限管理表的实现 Day05 关联关系 自关联 当前表的数据和当前表里面的数据有关联关系 一对一 一对多 多对多 学生和老师的关系就是多对多的关系 一个学生可以被多个老师教，一个老师可以教多
在非关系型数据库数据库中，我们常常会有表与表的关联查询。例如学生表和成绩表的关联查询就能查出学会的信息和成绩信息。在ES中，父子关系文档就类似于表的关联查询。
对于业务逻辑复制的系统来说都存在多表关联查询的情况，查询的返回对象内容也是根据具体业务来处理的，我们本章主要是针对多表关联根据条件查询后返回单表对象，在下一章我们就会针对多表查询返回自定义的对象实体。 本章目标 基于SpringBoot框架平台完成SpringDataJPA与QueryDSL多表关联查询返回单表对象实例，查询时完全采用QueryDSL语法进行编写。 构建项目 我们使用idea工具先来创建一个SpringBoot项目，添加的依赖跟第三章：使用QueryDSL与SpringDataJPA完成Up
这里对Many-To-Many即多对多的映射关系以详细事例来分析Django中Database操作多对多映射关系的一些基本用法和注意事项
1.分库分表的方式 垂直分表： 将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段，也即一表拆多表，按照特定字段。 垂直分库： 将原来关联紧密的数据库进行解耦，一库多表->多库多表，按照不同的表。 水平分表： 一库一表->一库多表 水平分库： 采用取模的方式将满足条件的方式存储到不同的库中，比如单双数据库将数据存储到不同库中，一库一表->多库一表 2.相关术语 逻辑表： 水平拆分的数据表的总称，如订单表：t_order_0、t_order_1...中的t_order 真实表： 在分片数据库中真实的表，如t_o
从开篇词我们了解到，本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化，而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析，因此在专栏的开始，会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。在前面两节，会用一些简单的例子让大家学会这些分析技巧。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的F对象、Q对象、聚合查询等功能。
说明：上述多表查询中出现的问题称为：笛卡尔积的错误，结果是将每个员工分配了所有的部门所产生的
使用 Flask-SQLAlchemy 从数据库中查询数据，可以指定查询的条件。数据库中的数据很多，用户需要的只是某一条数据或满足某个条件的数据。
需求： 两张表，线上课程表 course 表和线下表 classes 表。还有一张订单表。订单表中有一个字段platform 表示课程类型：0 表示线下， 1表示线上。需要关联查询相关订单信息。 问题： 如果分开查询，会导致排序的话会很麻烦，所以还是希望在sql 语句中处理。 解决：使用 sql 中的 case 来解决。 SELECT a.id as orderId, case a.platform when 0 then b.name when 1 then c.name end
以某一个表为主表，进行关联查询，不管能不能关联的上，主表的数据都会保留，关联不上的以NULL显示
sql各语句执行顺序概览与讲解 项目实战中的一段sql说明讲解 sql语句中别名的使用 书写sql语句的注意事项 前言
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
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