Mysql只看这一篇就够啦
目录
（注意！这只是我本人自己对sql的理解，是个小白，大佬随便看看就好了）
一）mysql基本语法
二）聚合函数
三）其他语法
on 和where 的区别
四）join连接之7种连接
首先我们建立两张表如下
1.内连接
2.左内连接
3.右内连接
4.左外连接
5.右外连接
6.全连接
7.全外连接
五）查询语句
六）子查询
七）半连接
八）sql优化
mysql逻辑分层
我们为什么要优化？
sql：
索引
创建索引
删除索引
查询索引
sql性能问题
（1）id
（2) select_type
(3)type:
（4）possible_keys
（5）key
（6）key_len
（7）ref
（8）rows
(9) Extra
单表查询优化小结：
索引失效
注意
一些其他的优化方法
（注意！这只是我本人自己对sql的理解，是个小白，大佬随便看看就好了）
一）mysql基本语法
show databases 显示数据库
user + 数据库名 使用数据库
show tables 查看数据库里的所有表(注意要和user+数据库名一起用)
show tables from + 数据库名 (查看数据库里的所有表)
create table + 表名（数据类型，表名） 创建数据表
desc + 表名 查看表结构
二）聚合函数
count 计数
sum 求和
max 最大值
min 最小值
avg 平均值
三）其他语法
group_concat() 一般和group by 在一起使用，如果条件相等，返回数据用逗号隔开
distinct 去重
case when then 相当于java里的if else 用法一样
if else 一样，也是判断
join 连接 两个数据库连接
on 和join一起使用删除多余的数据，和where 用法差不多，但是不一样
union 连接并且去重
unionAll 连接两个表，但是不去重
as 是的意思，比如：from student as s1 给student起个别名，也可以不加
not in 代表的是不在这里面的值的信息
offset 和limit一起使用：跳过几行元素
比如 limit 1 offset 1 意思就是 跳过第一行 然后limit 表示取第一条记录
isnull ISNULL函数是MySQL控制流函数之一，它接受两个参数，如果不是NULL，则返回第一个参数。 否则，IFNULL函数返回第二个参数。
cancat 拼串
find_in_set 函数，判断包不包含此字段
find_in_set(#{projectid},projects)
on 和where 的区别
on是建立关联关系，where是对关联关系的筛选
如果条件中同时有on和where 条件：
SQL的执行实际是两步
第一步：根据on条件得到一个临时表
第二步：根据where 条件对上一步的临时表进行过滤，得到最终返回结果。
如果条件中只有on：
那么得到的临时表就是最终返回结果
四）join连接之7种连接
首先我们建立两张表如下
学生表
老师表
1.内连接
join
select * from student join teacher on student.t_id = teacher.id
可以看到stu表里的id为7的如来佛没有输出，teacher表里的我是老师4号也没有输出
那是因为如来佛的t_id = 3 ，没有找到对应的，并且teacher表里的老师4号的id为4，而stu表里没有t_id 没有4
内连接只会查到a表和b表共有的数据
其中stu表的t_id 对应 teacher表的id
2.左内连接
left join
select * from student left join teacher on student.t_id = teacher.id
左内连接如图所示，能查到左表的所有数据，如果右表没有条件匹配的则为null
3.右内连接
right join
select * from student right join teacher on student.t_id = teacher.id
右内连接如图所示，能查到右表的所有数据，如果做表没有条件匹配的则为null，和left join正好相反
4.左外连接
select * from student left join teacher on student.t_id = teacher.id where teacher.id is null
注意不能是 =null 必须是is null
左外连接：看图就相当于 左内连接 减去内连接，就得到了左外连接，具体看我写的sql，
一个左内连接，再加一个where 条件 teacher.id is null 相当于把内连接的数据全部给筛选掉了
这是一种思路！
还可以全连接减去右内连接 ，但是mysql我没这么写过，之前学过hive 可以这么实现
sql是很灵活的，一个功能右很多种实现方法，当然只不过是效率高低，sql复杂与简单罢了
当然我们要学会最简单的写法，我们要有这种思维能力
5.右外连接
select * from student right join teacher on student.t_id = teacher.id where student.t_id is null
右外连接：右内连接 减去内连接，就得到了右外连接，和左外连接思路一样
6.全连接
select * from student left join teacher on student.t_id = teacher.id
union
select * from student right join teacher on student.t_id = teacher.id
上面这张图表示的是两张表的所有部分。就是左外连接+右外连接在去重一次就搞定了（全连接，mysql中不支持，oracle中是支持的）。虽然MySQL不支持全连接的直接实现方式，但是提供了间接的实现方式，就是A表独有+B表独有，在去重一次。
union是连接并且去重
7.全外连接
select * from student left join teacher on student.t_id = teacher.id where teacher.id is null
union
select * from student right join teacher on student.t_id = teacher.id where student.t_id is null
mysql还是不支持，但是可以用union写，就是左外连接+右外连接同样的套路
7种join知道就行了，后面的很少用，用的最多的就是join 和left join 和right join
五）查询语句
查询语句语法：select ... from ... where .... group by .... having... order by.....limit
where 里是条件
group by 是分组
having 是过滤
order by 是排序
limit是截取 一般用于分页
他们的执行顺序是：from– on-join-where–group by-select–having-order by-limit
group by 在实现的时候 会进行排序 默认是升序 升序asc 降序desc
我们这里只说查询，其他没什么好说的
六）子查询
为什么要使用子查询？
1、方便理解。
2、实现更复杂的查询。
3、提高查询效率。
现在有两张表：
stu学生表
class班级表
问题：我要查找老师为蓝老师的学生所有信息
join怎么写：
select stu.id,stu.`name`,stu.classId from stu join class on stu.classId = class.id where class.teacher = '蓝老师'
子查询怎么写：
select * from stu where classId = (select id from class where teacher = '蓝老师')
两个输出结果是一样的，但是看子查询思路是不是瞬间清晰很多，但其实join的效率是要比子查询要高的，在我理解看来，所有子查询能办到的事情，都可以通过join来实现，个人还是比较喜欢使用join
那么问题来了
select * from stu where classId = (select id from class where teacher = '蓝老师')
这条sql真的对吗？
我往表里加一条数据
运行同样的sql为什么报错了呢？那是因为：
子查询里的查询如果用等于号的话只能返回一个条件，即stu.classId = (select id from class where class.manager = '蓝老师') ，而蓝老师必须是唯一的
我们把=号改成in就好了
如果用in的话，可以返回一列数据
这种是在where条件里写子查询，那还可以怎么写呢，同样的问题
select stu.id,stu.`name`,stu.classId from stu join (select id from class where class.teacher = '蓝老师') as c on stu.classId = c.id
输出结果也是一样的，但是注意了，在from里的子查询必须要加别名，否则就报错啦
可以在select里写子查询
可以在having里写子查询（不常见，基本没写过，但是可以实现）
可以在on里写子查询（不常见，基本没写过，但是可以实现）
我这里就不一一举例啦
七）半连接
什么是半连接？
半连接就是当你的子查询用到你父查询里的数据的时候就是半连接
我们来举例说明，还是上面的stu表
问题：我们要查询每个classId里的学生id最大的那个学生姓名
怎么写？
看到每个classId最大，是不是想到聚合函数max，还有group by 分组
select max(id) from stu group by classId 输出如下
对面上面的stu表 ，我们是不是拿到每个班级最大的学生的id了呢，只需要再给他嵌套一层查询，就可以查到他的姓名了
select * from stu where id in (select max(id) from stu group by classId)
这里为什么要用in还记得吗？因为他的上面返回的max是一列数据，而不是一个数据，所以不能用=号，输出如下
为了方便大家看，我就全部输出出来了
那用半连接怎么实现呢
select * from stu as s1 where id =(select max(id) from stu s2 where s2.classId = s1.classId)
输入同上，这点有点绕，我相信有的小伙伴看到这点已经很懵逼了
(select max(id) from stu s2 where s2.classId = s1.classId) 你看这个子查询里
先查到最大的id，那条件是什么呢？是不是你子查询里的class id 等于你父查询的 class id，
那是不是就拿到了所有的classId的最大id值，然后外面的where 条件，id就等于最大id值
但是注意！一定要起别名，因为你的子查询和父查询都是查的一个表，所以必须要起别名
不然mysql也会像你一样，蒙蒙的
然后就报错了哦
细心的小伙伴有没有发现，其实半连接就相当于替代了分组，总归一句话
半连接就是当你的子查询用到你父查询里的数据的时候就是半连接
八）sql优化
mysql逻辑分层
连接层： 提供与客户端连接的服务
服务层： 1.提供各种用户使用的接口，
2.提供sql优化器
引擎层： 提供各种存储数据的方式 InnoDB,Myisam
InnoDB（mysql默认引擎）：事务优先，适合高并发操作 行锁
Myisam：性能优先 表锁
存储层： 存储数据
我们为什么要优化？
1.性能低，
2.执行时间太长
3.等待时间太长
4.sql语句欠佳，索引失效
5.服务器参数设置不合理
sql：
编写过程：
select..from..join..on..where..group by..having..order by..limit..
编析过程：
from– on-join-where–group by-having-select-order by-limit
索引
深度探讨索引原理
什么是索引？
索引：就是用什么样的方式，能更快，更容易的检索内容，就是如何更快速的找到你想要的数据
检索数据
就比如一个list集合 [ 1,30,50,60,80,100],每个数据都有自己的index，就是索引，并不是只有数据库再用，而是各处都在用
找到一个数据，所需要的对比次数的期望是多少？期望就是平均值的意思
如果想拿到1，list.get[0]就可以了
1+2+3+4+5+6+7=28 28/7=4 平均值就是4步
假设list长度是n，请问要找多少次，就相当于1+2+3......+n
就相当于(1+n)+(2+n-1）..... * （n/2） 大概率要找2分之n次
顺序查找不需要有序，但是效率很慢
b树和b+树哪个好，很多人都理解不了为什么b+树比b数好
内存是分页的，他是一块一快存储的，在磁盘上也是一块一块存储的
1.在磁盘里把一块内容放到内存中是非常快的
2.当我们把一块东西放到内存是比较快的时候，我们去获取索引的时候，它只包含索引数据，而不包含具体其他数据，只有到叶子节点，他才会包含其他数据，好处是什么，就是我们整个索引它所占的存储空间就会比b树小很多，所以他会更容易的放到我们的内存里面，更容易放进去，所以更快
mysql的索引用的就是b+
索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构
数据分的越开，建立的索引就越好
其实sql优化，主要就是在优化索引
索引：就相当于书的目录
索引的关键字index 他是帮助mysql高效获取数据的数据结构，索引是数据结构（B树，Hash树）
B树：遵循一个原则：小的放左，大的放右
这里我们不探讨数据结构，有兴趣的可以自己去看看
索引的弊端：
1.索引本身很大，可以存放在内存/硬盘里
2.索引不是适合所有的情况均使用：a.少量数据 b.频繁更新字段c.很少使用的字段
3.所有提高查询效率，降低增删改的效率
索引的优势：
1.提高查询效率（降低io使用率）
2.降低CPU使用率
三层Btree可以存放上百万条数据
索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构
索引分为：
单值索引： 单列，比如给age加索引，一个表可以有多个单值索引
唯一索引：不能重复 比如：id
复合索引：多个列构成的索引（相当于二级目录）可以有多个列
创建索引
1）create 索引类型 索引名 on 表（字段）
单值索引举例： create index 索引名 on 表名（字段）；
唯一索引举例： create unique index 索引名 on 表名（字段）；
复合索引举例：create index 索引名 on 表名（字段1，字段2）；
2）alter table 表名 add 索引类型 索引名（字段）
单值索引举例： alter table 表名 add index 索引名（字段）；
唯一索引举例： alter table 表名 add unique index 索引名（字段）；
复合索引举例：alter table 表名 add index 索引名（字段1，字段2）；
DDL语句会自动提交，不需要commit；
注意事项
如果一个字段是主键，他自动就是主键索引
主键一定是索引，但是索引不一定是主键
主键不能为null，唯一索引可以为null
删除索引
drop index 索引名 on 表名；
举例：drop index 索引名 on stu；
查询索引
show index from 表名
其实个人感觉这些没啥用，navicat可视化做的很不错了，都可以直接查看操作，删除
但是创建索引的时候我还是习惯用sql，比较方便
sql性能问题
分析sql的执行计划：
explain 可以模拟SQL优化器执行sql语句，从而让开发人员知道自己编写的sql状况
explain+自己写的sql语句就可以了，这是一个关键字
我们一个一个看
（1）id
1） 执行计划id相同时：数据小的表优先查询
2） id不相同时候：在嵌套子查询时，先查询最内层，
3）id又相同又不同，id值越大越优先，id值相同从上往下，顺序执行
（2) select_type
1）.primary:包含子查询sql中的主查询（最外层）
2） subquery:包含子查询sql中的子查询(非最外层)
3）.simple：简单查询，不包含子查询
4）.derived：衍生查询（使用到了临时表）
5）.union
6）.union result:告知开发人员，哪张表存在union关系
(3)type:
优化级别
system>const>eq_ref>ref>range>index>all
2）system：只有一条数据的系统表，或衍生表只有一条数据的主查询，基本达不到
3）const：仅仅能查到一条数据的sql，用于Primary key 或unique 索引 （主键或者伪意见）
4） eq_ref:唯一性索引：对于每个索引键的查询，返回匹配唯一行数据，（有且只有一个）
5） ref：非唯一性索引，对于每个索引键的查询。返回匹配的所有行。
6） range：检索指定范围的行，where后是一个范围查询（between 》 《 = in{in有时候会失效}）
7）index：查询全部索引中的数据
8）all：查询全部表中的数据
（4）possible_keys
可能用到的索引，不准
（5）key
实际用到的索引
（6）key_len
索引的长度
作用：判断复合索引是否被完全使用
一个字节表示null
两个字节表示可变长（varchar）
utf8：一个字符三个字节
dbk：一个字符两个字节
latin：一个字符一个字节
（7）ref
注意与type中的ref值区分。
作用：指明当前表所 参照的 字段。
举例：select ..where a.c = b.x(其中b.x可以是常量，const)
（8）rows
表示在SQL执行过程中会被扫描的行数，该数值越大，意味着需要扫描的行数，相应的耗时更长。但是需要注意的是EXPLAIN中输出的rows只是一个估算值，不能完全对其百分之百相信，如EXPLAIN中对LIMITS的支持就比较有限。
(9) Extra
1）using filesort :性能消耗大，需要二娃的一次排序（查询）（九死一生的提示，需要尽快优化）
对于单索引，如果排序和查找是同一个字段，则不会出现using filesort
复合索引：不能跨列（最佳左前缀）
2）using temporary:性能损耗大，用到了临时表一般出现在group by 中 （十死无生的提示，极大影响mysql性能，需要尽快优化）
3）using index ：性能提升；索引覆盖
原因：此sql不读取源文件，只从索引文件中获取数据，只要使用到的列，全部都在索引中，就是索引覆盖 using index
4）using where 表示需要回原表
5.using join buffer 表示你写的sql太差了，给你加了个缓存，作用：mysql引擎使用了连接缓存
单表查询优化小结：
1.索引不能跨列使用，保持顺序的一致性
2.索引需要逐步优化
3.将包含in的范围查询 放到where最后，防止前面的也失效
两表查询优化小结：
1.小表驱动大表，小表放左边，大表放右边（where 小表.x = 大表.y）
2.索引建立在经常使用的字段上
三表查询优化小结：
1.小表驱动大表
2.索引建立在经常使用的字段上
索引失效
1.复合索引，不要跨列或无序使用（最佳左前缀）
2.复合索引，尽量使用全索引匹配
3.不要在索引上进行任何操作（计算，函数，类型转换）
4.复合索引，不能使用!= < > 或者is not null，否则自身及右侧所有全部失效
注意
我们学习索引优化，是一个大部分情况使用的结论，但由于sql优化器等原因，改结论不是百分之百正确，一般而言，范围查询（< > in ）之后的索引失效
一些其他的优化方法
1.exist 和 in
如果主查询的数据集大，就用in
如果子查询的数据集大，就用exist
exist语法：将主查询的结果，放到子查询中进行校验（看子查询是否有数据，则校验成功）
例子：select name from stu where exist（select * from stu）
2.order by 优化
using filesort 有两种算法：双路排序，单路排序（根据io次数）
mysql4.1之前 默认使用 双路排序（扫码两次磁盘就是双面排序）先扫描排序字段，再对排序字段进行排序，再扫描其他字段，io比较消耗性能
mysql4.1之后 默认使用单路排序（只读取一次，在buffer中进行排序）
调整buffer：set max_lenth_for_sort_data
3.提高order by 查询策略：
1.选择使用单路，双路，调整buffer大小
2.避免使用select * ；
慢查询和锁这里就不说了，因为我自己也用的很少，基本没有用过
触发器也不说了，基本不用，缺点感觉很明显，最后祝大家都成为大佬！
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