在数据库中执行查询(select)在我们工作中是非常常见的,工作中离不开CRUD,在执行查询(select)时,多表关联也非常常见,我们用的也比较多,那么mysql内部是如何执行关联查询的呢?它又做了哪些优化呢?今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
最近线上遇到一个问题,后台一个查询把服务给整挂了,然后找了dba看了下sql慢查询,我们explain一下结果。
嵌套查询(子查询)可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。嵌套查询写起来简单,也容易理解。但是,有时候可以被更有效率的连接(JOIN)替代。
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。
MySQl从4.11版后已经完全支持嵌套查询了,那么下面举些简单的嵌套查询的例子吧(源程序来自MySQL User Manual):
join 方式连接多表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5 版本之前,MySQL 只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环。如果关联表的数据量很大,则 join 关联的执行时间会非常漫长。在 MySQL 5.5 以后的版本中,MySQL 通过引入 BNLJ 算法来优化嵌套执行。
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
我们知道对于Oracle的表连接,根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法(算法):
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
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!!
嵌套查询是一种在一个查询语句中嵌套另一个查询语句的方式。在Gorm中,可以使用Preload方法来实现嵌套查询。
(1)SELECT子句是必选的,其它子句如WHERE子句、GROUP BY子句等是可选的。
关于In与Exists的比较,先说结论,归纳出IN 和Exists的适用场景: 1)IN查询在内部表和外部表上都可以使用到索引。 2)Exists查询仅在内部表上可以使用到索引。 3)当子查询结果集很大,而外部表较小的时候,Exists的Block Nested Loop(Block 嵌套循环)的作用开始显现,并弥补外部表无法用到索引的缺陷,查询效率会优于IN。 4)当子查询结果集较小,而外部表很大的时候,Exists的Block嵌套循环优化效果不明显,IN 的外表索引优势占主要作用,此时IN的查询
join 是 MySQL 用来进行联表操作的,用来匹配两个表的数据,筛选并合并出符合我们要求的结果集。
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
相信有开发或DBA小伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
前面说了join的用法,外连接有左连接,右连接,内连接,当用外连接的时候,on代表驱动表数据一定会查询来,被驱动表则查出来是null,内连接则on和where使用是一样的,where则是全部过滤掉,不管驱动还是被驱动表不符合的都不返回。
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。
此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率,具体内容如下:
1.对于mysql,不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤,一旦数据量很大效率就很难保证,强烈推荐分别根据索引单表取数据,然后在程序里面做join,merge数据。
在MySQL中,我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确的SQL查询语句,可能会浪费很多时间。
作者:李博 , 链接: https://cnblogs.com/liboware/p/12740901.html
码到三十五 : 个人主页 心中有诗画,指尖舞代码,目光览世界,步履越千山,人间尽值得 !
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具,通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化,降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema,其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
这个sql的执行步骤如下: 1、查询出来d表中的某个id字段包含多个id值的所有的数据(因为此表是1-n的关系,所以需要去重,仅需要拿到不重复的id才可以继续下一个步骤);可以看到此步骤我把查询出来的多个值的结果给生成的了一个子表名为sss;
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
SELECT GREATEST(@found := 1, id) AS id ,'uesrs' AS which_tb1
大家在大数据开发的学习中,肯定会遇到各种各样的数据库,比如MySQL,但是它是全能的吗?当然不是。所以才会出现各种各样的数据库,以适用于不同的场景,今天介绍的MongoDB就是如此。
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。
用两个表(a_table、b_table),关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接( 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接)。
视图是存放数据的一个接口,也可以说是虚拟的表。这些数据可以是从一个或几个基本表(或视图)的数据。也可以是用户自已定义的数据。其实视图里面不存放数据的,数据还是放在基本表里面,基本表里面的数据发生变动时,视图里面的数据随之变动。
“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。
在SQL语言中,一个SELECT-FROM-WHERE语句称为一个查询块。当获得一个查询的答案需要多个步骤的操作,首先必须创建一个查询来确定用户不知道但包含在数据库中的值,将一个查询块嵌套在另一个查询块的WHERE字句或HAVING短语的条件中查询块称为子查询或内层查询。上层的查询块曾为父查询或外层查询。子查询的结果作为输入传递回“父查询”或“外部查询”。父查询将这个值结合到计算中,以便确定最后的输出。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
因为一些新的需求,要在后面加一些where条件,limit操作不能在嵌套查询里面加了,于是乎把limit 0,10提出来放到最外面,结果order by还留在里面。
对应的是限制条件(格式类似“field<op>consant”, field表示列对象,op是操作符如"="、">"等)。
本文若未特意说明使用的数据表,均为 MySQL索引(四)常见的索引优化手段 中的示例表。
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
IN和EXISTS被频繁使用在SQL中,虽然作用是一样的,但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看,在不同场景下,使用哪个效率更高。
最近给我提建议的陌生人是不少,有提示我对于云费用计算常识性错误的,有对我 OB 的撰写方式异议的,还有一个陌生人,在看完我的文字后,留言:你也是做自媒体的,你自己的排版太差,你自己知道吗,你这样让我影响阅读。
Limit是分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般我们觉得在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升。
当需要查询两个表的交集、并集等数据时,除了嵌套子查询的方式外,还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句,需要两个最基础的“角色”:主表即驱动表,关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略,分别为:Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时,需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云