在MySQL中，可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联，可以将小表A放在前面，大表B放在后面。具体的SQL语句可以按照以下格式编写：
这里介绍的MySQL相关知识，并不是针对那些想学习DBA的同学，而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点，是我学习MySQL数据库时，觉得有必要掌握的一些知识点。
MYSQL是在大小公司中使用率极高的开源的关系型数据库，以其良好的易用性和在分布式场景下的高性能而著称，也是所有新手在数据库入门时的产品首选。最近因为听了公司的一位师兄关于MYSQL InnoDB锁的讲座，收获很多，所以将MYSQL锁相关的必备知识在此进行梳理。这些知识不仅可以帮助面试，也可以在日常开发进行性能优化或死锁问题排查时派上用场。当然，最重要的是，在对数据进行上锁时，就能够梳理出相应的上锁流程，从而避免真正走到故障时再去排查。
软件测试工程师，基础技能之一就是数据库，不管是基础的功能测试还是自动化测试、性能测试，都需要应用到数据库知识，并且要对数据库的学习不断深入，多学习一些高级的用法和原理。
1、一个完整SQL查询语句的书写顺序 -- "mysql语句编写顺序" 1 select distinct * 2 from 表(或结果集) 3 where … 4 group by …having… 5 order by … 6 limit start,count -- 注：1、2属于最基本语句，必须含有。 -- 注：1、2可以与3、4、5、6中任一搭配，也可以与3、4、5、6中多个同时搭配。 2、一个完整的SQL语句执行顺序 上图的解释如下： 3、关于select和having执行顺序谁
EXPLAIN 模拟优化器执行SQL语句，查看一个SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
（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。
SQL语句的逻辑处理顺序，指的是SQL语句按照一定的规则，一整条语句应该如何执行，每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
mysql中可以使用explain这个关键字来获取（查询）sql语句的查询执行计划的。使用explain关键字，可以模拟mysql优化器执行的sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。通过explain可以分析查询语句或表结构的性能瓶颈。
数据库是程序员必备的一项基本技能，基本每次面试必问。对于刚出校门的程序员，你只要学会如何使用就行了，但越往后工作越发现，仅仅会写sql语句是万万不行的。写出的sql，如果性能不好，达不到要求，可能会阻塞整个系统，那对于整个系统来讲是致命的。
今天遇到一个问题就是mysql中insert into 和update以及delete语句中能使用as别名吗？目前还在查看，但是在查阅资料时发现了一些有益的知识，给大家分享一下，就是关于sql以及MySQL语句执行顺序：
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
以上就是mysql关键字的执行顺序分析，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL
可以看到上面的执行计划返回了3行结果，id列的值可以看作是SQL中所具有的SELECT操作的序号 由于上述SQL中只有一个SELECT，所以id全为1，因此，我们就要按照由上至下读取执行计划 按照我们的SQL语句，我们会认为执行顺序是a,b,c,但是通过上图可以发现，Mysql并不是完成按照SQL中所写的顺序来进行表的关联操作的 执行对表的执行顺序为a,c,b，这是由于MySQL优化器会根据表中的索引的统计信息来调整表关联的实际顺序
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
FROM—>ON—>JOIN—>WHERE—>GROUP BY—>SUM(聚合函数)—>HAVING—>SELECT—>DISTINCT—>UNION—>ORDER BY—>LIMIT
相信很多做性能测试的朋友都知道，性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等，我们还需要了解Mysql性能，那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢？
01 SQL SQL，脚本查询语言，处理代码的顺序不是按照脚本语言的顺序，这点是不同于其他编程语言的最明显特征。 SQL语言常见的比如，Mysql，HiveQL，Oracle等，虽然语法上存在一些差异，但它们在解释查询脚本上，尤其是在解析语句执行顺序上具有共性。如果将脚本语言分解为一系列的语句，那么这些语句的先后执行顺序是怎样的呢？ 这篇文章，主要总结SQL语句的执行顺序。 02 Select语句执行顺序 select查询语句的执行顺序，可以看出首先执行FROM子句，最后执行ORDER BY 执行顺序：
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
连接器： 权限校验，查看登录用户是否有权限访问数据库，如果出错就会出现（Access denied for user）然后运行程序就结束了如果连接成功连接器就会去查看这个用户的权限，即以后的权限逻辑都是依赖于次权限，在连接过程中如果长时间没有操作则会在默认的时间内进行断开连接（wait_timeout)。
如上一个SQL语句，发送到MySQL服务器之后，会做什么，如何识别上边语句并返回结果？下面我们来详细说明这个过程。
连接器 首先我们要连接上这个数据库，连接器负责建立连接，判断认证是否通过等。 第二部：
感谢 @猴子 老师的“猴子聊人物”公众号，我入门SQL就是在猴子的“转行数据分析师闯关教程”里学到的。
开发过程中，研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库，然后测试负责去拉取这些SQL脚本，并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本，很麻烦，本代码的用途就是为了替代手工执行的操作
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
SpringDataJPA笔记(9)-使用transation注解引发的唯一索引冲突的问题
先执行from关键字后面的语句，明确数据的来源，它是从哪张表取来的。 再进行on的过滤。 之后join, 这样就避免了两个大表产生全部数据的笛卡尔积的庞大数据。 接着执行where关键字后面的语句，对数据进行筛选。 再接着执行group by后面的语句，对数据进行分组分类。 然后执行select后面的语句，也就是对处理好的数据，具体要取哪一部分。 最后执行order by后面的语句，对最终的结果进行排序。 最后limit限制数据条数。
写在前面的话：有时不理解SQL语句各个部分执行顺序，导致理解上出现偏差，或者是书写SQL语句时随心所欲，所以有必要了解一下sql语句的执行顺序。可以有时间自己写一个简单的数据库，理解会更加深入。下面就写写我的一些理解，以SQL SERVER2008为例，进行说明。
MySQL在我们的开发中基本每天都要面对的，作为开发中的数据的来源，MySQL承担者存储数据和读写数据的职责。因为学习和了解MySQL是至关重要的，那么当我们在客户端发起一个SQL到出现详细的查询数据，这其中究竟经历了什么样的过程？MySQL服务端是如何处理请求的，又是如何执行SQL语句的？本篇博客将来探讨这些问题。
from->join->on->where->group by->avg\sum...->having->select->distinct->order by
前言:MySQL在我们的开发中基本每天都要面对的,作为开发中的数据中间件,MySQL承担者存储数据和读写数据的职责。因为学习和了解MySQL是至关重要的,那么当我们在客户端发起一个sql到出现详细的查询数据,这其中究竟经历了什么样的过程？MySQL服务端是如何处理请求的,又是如何执行sql语句的？本篇博客将来探讨这个问题：
之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二 说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外”。就像现在各行业都内卷不断，我们要从中破圈，只有想办法提升自己的竞争力！例如备战面试，广泛无脑地刷题只会消耗完你最后一丝精力，而多刷别人总结复盘记录下来的面经，有利于我们为下一次的“跨越”做好准备！
id 代表客服人员的 id，client 代表与该客服人员通话的客户的 id，也是说，每有一条记录，就代表一个客服与一位客户进行了通话，相同的记录，例如第一行和第七行，代表着 1 号客服与 001 号客户在不同的时间进行了两次通话，问：如下 SQL 可否统计出与客户通话次数大于 1 客服 id？
在现如今的软件开发中，关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql，都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的，这种交互我们通常称之为CRUD。在CRUD操作中，最最常用的也就是Read操作了。而对于不同的表结构，采用不同的SQL语句，性能上可能千差万别。本文，就基于MySql数据库，来介绍一下如何定位SQL语句的性能问题。
Oracle，SqlServer中都是选择读已提交(Read Commited)作为默认的隔离级别，为什么Mysql不选择读已提交(Read Commited)作为默认隔离级别，而选择可重复读(Repeatable Read)作为默认的隔离级别呢？
UPDATE 表名 SET 字段名1=值1,字段名2=值2,...[WHERE 条件];
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在这些SQL语句的执行过程中，都会产生一个虚拟表，用来保存SQL语句的执行结果（这是重点），我现在就来跟踪这个虚拟表的变化，得到最终的查询结果的过程，来分析整个SQL逻辑查询的执行顺序和过程。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+
1.SQL , Structure Query Language，结构化查询语言，是一种申明式的语言。 SQL包括6部分： 1.DQL（Data Query Language）数据查询语言，SELECT语句等； 2.DML（Data Manipulation Language）数据操作语言，INSERT、UPDATE、DELETE等。 3.TPL（Transaction Process language）事务处理语言，BEGIN TRASACTION , COMMIT,ROLLBACK 4.DCL（Dat
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
C. 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址
一般的DBMS系统，默认都会使用读提交（Read-Comitted，RC）作为默认隔离级别，如Oracle、SQLServer等，而MySQL却使用可重复读（Read-Repeatable，RR）。要知道，越高的隔离级别，能解决的数据一致性问题越多，理论上性能损耗更大，可并发性越低。隔离级别依次为>：串行化 > RR > RC >读未提交
在SQL标准中，前三种隔离级别分别解决了幻象读、不可重复读和脏读的问题。那么，为什么MySQL使用可重复读作为默认隔离级别呢？ 这个是有历史原因的，要从主从复制开始讲起了！ 1.主从复制，是基于什么复制的？ 是基于binlog复制的 2.binlog有几种格式？ statement:记录的是修改SQL语句 row：记录的是每行实际数据的变更 mixed：statement和row模式的混合 那Mysql在5.0这个版本以前，binlog只支持STATEMENT这种格式！而这种格式在读已提交(Read Commited)这个隔离级别下主从复制是有bug的，因此Mysql将可重复读(Repeatable Read)作为默认的隔离级别！ 接下来，就要说说当binlog为STATEMENT格式，且隔离级别为读已提交(Read Commited)时，有什么bug呢？如下图所示，在主(master)上执行如下事务:
MySQL性能优化是一个老生常谈的问题，无论是在实际工作中还是面试中，都不可避免遇到相应的场景，下面博主就总结一些能够帮助大家解决这个问题的小技巧。
我们对系统性能分析的一部分就是数据库的分析，比如定位到查询速度慢的SQL，我们想对其进行优化，但是从哪些方面进行优化，就需要使用explain来查看select语句的执行计划。explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理SQL语句的，对我们的查询语句进行分析，提升性能。
原子性(Atomicity)：事务是一个不可分割的单位，事务中的sql语句，要么全都发生，要么都不发生。
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