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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!!
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。
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。
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。
在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
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
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。
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
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。
MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它允许开发人员使用 SQL 语句来操作数据库,而且具有良好的灵活性和可扩展性。在实际项目中,很多场景需要进行多表查询,并且注解开发也是一种方便快捷的方式。本文将介绍如何在 MyBatis 中进行多表查询以及注解开发。
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。
了解 SQL 的执行顺序非常有价值,它可以让我们写出语法正确的 SQL,帮助我们简化编写新查询的过程。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询,今天有空便进行了整理,以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例,查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章,同时需要显示这些文章的热评数目
2.查询指定字段: select 字段1,字段2,字段3….from 表名;
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前提条件:这些一起查询的表之间是有关系的(一对一、一对多),它们之间一定是有关联字段,这个关联字段可能建立了外键,也可能没有建立外键。比如:员工表和部门表,这两个表依靠 “部门编号” 进行关联。
在业务开发中常遇到关联查询使用count()函数做统计的需求,同样在使用该函数时如果处理不当会导致统计出的数据是真实数据N倍的问题,出现重复问题导致统计不准确。出现该问题的原因是关联查询的主表与关联表关联关系不是一对一而是一对多的关系。
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
在数据库设计中,经常会遇到需要在两个表之间建立关联关系的情况。一对一关联查询是其中一种常见的需求,它允许我们在两个表之间建立一对一的关系,以便在查询时将相关数据合并在一起。在本篇博客中,我将介绍如何使用 MyBatis 实现一对一关联查询,并详细讨论多种实现方式。
前提条件:这些一起查询的表之间是有关系的(一对一、一对多),它们之间一定是有关联字段,这个关联字段可能建立了外键,也可能没有建立外键。比如:员工表和部门表,这两个表依靠“部门编号”进行关联。
作者简介 韩锋 精通包括Oracle、MySQL、informix等多种关系型数据库,有丰富的数据库架构设计开发经验。就职于宜信。 子查询,是SQL中常见的一种写法。对于优化器来说,子查询是较难优
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)
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
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
!笛卡尔积是指在数学中,两个集合X和Y的笛卡尔积(Cartesian product),又称直积,表示为X * Y,第一个对象是X的成员
SQL语句:select * from student left join score on student.Num=score.Stu_id;
前提条件:这些一起查询的表之间是有关系的(一对一、一对多),它们之间一定是有关联字段,这个
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)。
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。
水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称。例:订单数据根据主键尾数拆分为10张表,分别是torder0到torder9,他们的逻辑表名为t_order。
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
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
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~
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。
1.倾斜原因:map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中,由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。
最后两种语法mysql不支持,但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
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。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
SQL(Struted Query Language): 结构化查询语言,是用来连接和操作RDBMS的标准计算机语言
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
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
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。
先将外键配置删除,再更新表结构,然后再把外键添加回来即可 这也说明,建立关联前,要把表结构设计好,检查好,,,
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。
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
上一篇文章 《MySQL索引原理机器优化》讲了索引的一些原理以及优化方案,这一次学习对查询的优化,毕竟快速的查找到数据才是我们的最终目的.
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