MySQL的关联查询语句

六种关联查询

  • 交叉连接(CROSS JOIN)

  • 内连接(INNER JOIN)

  • 外连接(LEFT JOIN/RIGHT JOIN)

  • 联合查询(UNION与UNION ALL)

  • 全连接(FULL JOIN)

  • 交叉连接(CROSS JOIN)

SELECT * FROM A,B(,C)或者
SELECT * FROM A CROSS JOIN B (CROSS JOIN C)
#没有任何关联条件,结果是笛卡尔积,结果集会很大,没有意义,很少使用
内连接(INNER JOIN)
SELECT * FROM A,B WHERE A.id=B.id或者
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.id=B.id
多表中同时符合某种条件的数据记录的集合,INNER JOIN可以缩写为JOIN

内连接分为三类

  • 等值连接:ON A.id=B.id

  • 不等值连接:ON A.id > B.id

  • 自连接:SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid

外连接(LEFT JOIN/RIGHT JOIN)

  • 左外连接:LEFT OUTER JOIN, 以左表为主,先查询出左表,按照ON后的关联条件匹配右表,没有匹配到的用NULL填充,可以简写成LEFT JOIN

  • 右外连接:RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主,先查询出右表,按照ON后的关联条件匹配左表,没有匹配到的用NULL填充,可以简写成RIGHT JOIN

联合查询(UNION与UNION ALL)

SELECT * FROM A UNION SELECT * FROM B UNION ...
  • 就是把多个结果集集中在一起,UNION前的结果为基准,需要注意的是联合查询的列数要相等,相同的记录行会合并

  • 如果使用UNION ALL,不会合并重复的记录行

  • 效率 UNION 高于 UNION ALL

全连接(FULL JOIN)

  • MySQL不支持全连接

  • 可以使用LEFT JOIN 和UNION和RIGHT JOIN联合使用

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id UNION
SELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON A.id=B.id

嵌套查询
用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握
SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)

解题方法

根据考题要搞清楚表的结果和多表之间的关系,根据想要的结果思考使用那种关联方式,通常把要查询的列先写出来,然后分析这些列都属于哪些表,才考虑使用关联查询

问题20:
为了记录足球比赛的结果,设计表如下:
team:参赛队伍表
match:赛程表
其中,match赛程表中的hostTeamID与guestTeamID都和team表中的teamID关联,查询2006-6-1到2006-7-1之间举行的所有比赛,并且用以下形式列出:拜仁 2:0 不莱梅 2006-6-21

首先列出需要查询的列:

  • 表team

  • teamID teamName

  • 表match

  • match ID

  • hostTeamID

  • guestTeamID

  • matchTime matchResult

其次列出结果列:

  • 主队 结果 客对 时间

初步写一个基础的SQL:

SELECT hostTeamID,matchResult,matchTime guestTeamID from match where matchTime between "2006-6-1" and "2006-7-1";

通过外键联表,完成最终SQL:

select t1.teamName,m.matchResult,t2.teamName,m.matchTime from match as m left join team as t1 on m.hostTeamID = t1.teamID, left join team t2 on m.guestTeamID=t2.guestTeamID where m.matchTime between "2006-6-1" and "2006-7-1"

问题21:UNION与UNION ALL的区别?

  • 如果使用UNION ALL,不会合并重复的记录行

  • 效率 UNION 高于 UNION ALL

问题22:一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外键tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。

  • 1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引

select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>50000 limit 200;
  • 2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。

select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

问题23:拷贝表( 拷贝数据, 源表名:a 目标表名:b)

insert into b(a, b, c) select d,e,f from a;

问题24: Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表 查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名

select Student.S#,Student.Sname
from Student
where S# not in (select distinct( SC.S#) from SC,Course,Teacher where SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname=’叶平’);

问题25:随机取出10条数据

SELECT * FROM users WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM users)-(SELECT MIN(id) FROM users)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM users) LIMIT 10
#此方法效率比直接用SELECT * FROM users order by rand() LIMIT 10高很多

问题26:请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法,从哪些方面,SQL语句性能如何分析?
考点分析:
这道题主要考察的是查找分析SQL语句查询速度慢的方法
延伸考点:

  • 优化查询过程中的数据访问

  • 优化长难的查询语句

  • 优化特定类型的查询语句

如何查找查询速度慢的原因
记录慢查询日志,分析查询日志,不要直接打开慢查询日志进行分析,这样比较浪费时间和精力,可以使用pt-query-digest工具进行分析

使用show profile

set profiling=1;开启,服务器上所有执行语句会记录执行时间,存到临时表中
show profiles
show profile for query 临时表ID

使用show status

show status会返回一些计数器,show global status会查看所有服务器级别的所有计数
有时根据这些计数,可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多

show processlist

观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征

最常问的MySQL面试题五——每个开发人员都应该知道

使用explain

分析单条SQL语句

优化查询过程中的数据访问

  • 访问数据太多导致查询性能下降

  • 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据,可能是太多行或列

  • 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

  • 避免犯如下SQL语句错误

  • 查询不需要的数据。解决办法:使用limit解决

  • 多表关联返回全部列。解决办法:指定列名

  • 总是返回全部列。解决办法:避免使用SELECT *

  • 重复查询相同的数据。解决办法:可以缓存数据,下次直接读取缓存

  • 是否在扫描额外的记录。解决办法:

  • 使用explain进行分析,如果发现查询需要扫描大量的数据,但只返回少数的行,可以通过如下技巧去优化:

  • 使用索引覆盖扫描,把所有的列都放到索引中,这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。

  • 改变数据库和表的结构,修改数据表范式

  • 重写SQL语句,让优化器可以以更优的方式执行查询。

优化长难的查询语句

  • 一个复杂查询还是多个简单查询

  • MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据,相比之下,响应数据给客户端就要慢得多

  • 使用尽可能小的查询是好的,但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。

  • 切分查询

  • 将一个大的查询分为多个小的相同的查询

  • 一次性删除1000万的数据要比一次删除1万,暂停一会的方案更加损耗服务器开销。

  • 分解关联查询,让缓存的效率更高。

  • 执行单个查询可以减少锁的竞争。

  • 在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。

  • 查询效率会有大幅提升。

  • 较少冗余记录的查询。

优化特定类型的查询语句

  • count(*)会忽略所有的列,直接统计所有列数,不要使用count(列名)

  • MyISAM中,没有任何where条件的count(*)非常快。

  • 当有where条件时,MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。

  • 可以使用explain查询近似值,用近似值替代count(*)

  • 增加汇总表

  • 使用缓存

优化关联查询

  • 确定ON或者USING子句中是否有索引。

  • 确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列,这样MySQL才有可能使用索引。

优化子查询

  • 用关联查询替代

  • 优化GROUP BY和DISTINCT

  • 这两种查询据可以使用索引来优化,是最有效的优化方法

  • 关联查询中,使用标识列分组的效率更高

  • 如果不需要ORDER BY,进行GROUP BY时加ORDER BY NULL,MySQL不会再进行文件排序。

  • WITH ROLLUP超级聚合,可以挪到应用程序处理

优化LIMIT分页

  • LIMIT偏移量大的时候,查询效率较低

  • 可以记录上次查询的最大ID,下次查询时直接根据该ID来查询

优化UNION查询

  • UNION ALL的效率高于UNION

优化WHERE子句

解题方法

对于此类考题,先说明如何定位低效SQL语句,然后根据SQL语句可能低效的原因做排查,先从索引着手,如果索引没有问题,考虑以上几个方面,数据访问的问题,长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题,逐一回答。

SQL语句优化的一些方法?

  • 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

  • 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=
  • 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

  • 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select id from t where num=10 or num=20可以这样查询:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
  • 5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:select id from t where num between 1 and 3
  • 6.下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率,可以考虑全文检索。

  • 7. 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引:select id from t with(index(索引名)) where num=@num
  • 8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2
  • 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ,name以abc开头的id应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
  • 10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

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