MySQL中的join语法 在MySQL中,join语句想必大家都不陌生,今天我们围绕join语句展开,说一些可能平时不关注的知识点。...整个join语句的执行过程如下: a、从表t1中拿到一条记录的字段a值 b、拿a的值去t2表中查找,查找匹配的行 c、找到结果,和表t1中的行拼接成一行记录,作为结果的一条记录 d、重复以上三个步骤,直到...在这个过程中,因为t2表使用到了索引,而且执行的过程是循环执行的,所以MySQL把这种情况下的join查询称之为index Nested-Loop join。...这肯定是不合适的,事实上,MySQL也不会这么处理,在这种数据量比较大的情况下,MySQL会使用一种叫做Block Nested-Loop join的算法(简称BNLJ)来代替SNLJ,BNLJ和SNLJ...最后介绍下,MySQL中通过下面的参数来控制join buffer的大小: mysql> show variables like '%join_buffer%'; +------------------
尽可能减少Join语句中Nested Loop的循环总次数 最有效的办法是让驱动表的结果集尽可能地小,这也正是在本章第二节中所提到的优化基本原则之一——“永远用小结果集驱动大结果集” 比如,当两个表(表...A和表B)Join时,如果表A通过WHERE条件过滤后有10条记录,而表B有20条记录。...保证Join语句中被驱动表的Join条件字段已经被索引 其目的正是基于上面两点的考虑,只有让被驱动表的Join条件字段被索引了,才能保证循环中每次查询都能够消耗较少的资源,这也正是内层循环的实际优化方法...当无法保证被驱动表的Join条件字段被索引且内存资源充足时,不要太吝惜Join Buffer的设置 在Join是All、Index、range或index_merge类型的特殊情况下,Join Buffer...在这种情况下,Join Buffer的大小将对整个Join语句的消耗起到非常关键的作用
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 利用条件表达式来消除交叉连接(cross join...)的多余数据行 inner join通过 来设置条件表达式,如果没有加on的话,inner join和cross join是相同的 on 和 inner join ... on 其实效果也是一样的...(但在标准sql中,cross join是不支持on的,只是Mysql支持) crossjoin ... on inner join 的语法格式 SELECT FROM INNER...JOIN [ON子句] inner join 可以连接 ≥ 两个的表 inner join 也可以使用 where 来指定连接条件,但是 是官方标准写法,而且 where 可能会影响查询性能...innerjoin ... on inner join 也可以只写 join 不加 inner 先看看dept、emp表有什么数据 dept表 ?
在MySQL数据库中,UPDATE语句用于修改表中现有的记录。有时,我们需要根据另一个相关联表中的条件来更新表中的数据。这时就需要使用UPDATE JOIN语句。...为了处理历史数据,我们使用了update join语句。 什么是UPDATE JOIN? UPDATE JOIN语句允许我们使用一个表的数据来更新另一个相关联的表的数据。...测试更新操作:在执行UPDATE JOIN语句之前,最好先在测试环境中进行测试,确保更新操作不会对数据产生不良影响。...总结 在本文中,我们深入探讨了MySQL中UPDATE JOIN语句的概念、语法和示例用法。...但是在使用UPDATE JOIN时需要谨慎,确保连接条件和WHERE子句的准确性,以避免意外的结果。希望本文能够帮助你更好地理解和应用UPDATE JOIN语句。
背景 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!! join的查询算法 1....Simple Nested-Loop Join(简单的嵌套循环连接) 简单嵌套循环算法的查询过程是嵌套查询,这个关联查询语句首先不能确定那个是驱动表,因为使用join的话,mysql的优化器会自己进行索引的选择...(但是在mysql中并没有使用到这个算法) ? select * from t1 join t2 on t1.a = t2.b 2....Block Nested-Loop Join(缓存块嵌套循环连接) 刚说的 Simple Nested-Loop Join 算法在MySQl中没有使用,那要是两张表的关联字段都没有使用索引的话,那mysql...那就是使用Block Nested-Loop Join这个算法 查询过程:把表 t1 的数据读入线程内存 join_buffer 中,由于我们这个语句中写的是 select *,因此是把整个表 t1
测试必备的Mysql常用sql语句 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 交叉连接就是求多表之间的笛卡尔积 讲道理..这个我都不怎么常用...假设,有两个集合A、B A = {1,2} B = {3,4} 集合A和集合B的笛卡尔积 = 集合A * 集合B;即,两表相乘,如下: AxB = {(1,3),(1,4),(2,3),(2,4)} 在Mysql...中,表与表之间的笛卡尔积不建议使用,会产生大量不合理的数据; 假设两张表各有100条记录,那么表与表的笛卡尔积的数据量就有100*100=10000条了... cross join 的语法格式 SELECT...cross join单独使用的栗子 select * from emp cross join dept; ?...总记录数 = emp记录数(9) * dept记录数(4) = 36 cross join + where 的栗子 select * from emp as a cross join dept as b
Simple Nested-Loop Join 我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些?...然后接着取驱动表的下一条记录进行匹配,直到驱动表的数据全都匹配完毕 「因为每次从驱动表取数据比较耗时,所以MySQL并没有采用这种算法来进行连接操作」 Block Nested-Loop Join 既然每次从驱动表取数据比较耗时...,叫做 join buffer,我们可以执行如下语句查看 join buffer 的大小 show variables like '%join_buffer%' 把我们之前用的 single_table...语句,MySQL优化器可能会选择表 t1 或者 t2 作为驱动表,这样会影响我们分析sql语句的过程,所以我们用 straight_join 让mysql使用固定的连接方式执行查询 select *...当然这个结论的前提是可以使用被驱动表的索引」 「总而言之,我们让小表做驱动表即可」 「当 join 语句执行的比较慢时,我们可以通过如下方法来进行优化」 进行连接操作时,能使用被驱动表的索引 小表做驱动表
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 外连接分为两种:left join、right join...外连接显示的内容要比内连接多,是对内连接的补充 left join的主表是左表,从表是右表 right join的主表是右表,从表是左表 外连接会返回主表的所有数据,无论在从表是否有与之匹配的数据,若从表没有匹配的数据则默认为空值...(NULL) 外连接只返回从表匹配上的数据 重点:在使用外连接时,要分清查询的结果,是需要显示左表的全部记录,还是右表的全部记录 left join、right join 的语法格式 SELECT FROM LEFT OUTER JOIN SELECT FROM RIGHT OUTER JOIN 语法格式说明 outer...join:将筛选后的数据连接起来 where:将连接后的数据结果集再次条件筛选 right join 的栗子 select * from emp as a right join dept as b on
一般来说,使用join语句,会用到两种算法,分别是Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。...,低于 MySQL5.6 版本设置会报错。...但是,如果一个使用 BNL 算法的 join 语句,多次扫描一个冷表,而且这个语句执行时间超过 1 秒,就会在再次扫描冷表的时候,把冷表的数据页移到 LRU 链表头部。...之后的 join 语句,扫描表 t1,这里的扫描行数是 1000;join 比较过程中,做了 1000 次带索引的查询。...相比于优化前的 join 语句需要做 10 亿次条件判断来说,这个优化效果还是很明显的。
文章简介:本文将介绍JOIN语句的底层原理,建议收藏备用。...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。...对于内连接来说: SELECT * FROM A JOIN B ON ... SQL 复制 A 并不一定就是驱动表,优化器会根据你的查询语句做优化,决定先查哪张表。...同时,我们接下来层层深入JOIN语句的底层原理,揭开神秘面纱。...(4)INNER JOIN 时,MySQL 会自动将小结果集的表选为驱动表 。选择相信 MySQL 优化策略。 (5)能够直接多表关联的尽量直接关联,不用子查询。
开始借鉴了这种分而治之的思想,提供ForkJoin框架用于并行执行任务,它的思想就是讲一个大任务分割成若干小任务,最终汇总每个小任务的结果得到这个大任务的结果 Fork:把一个复杂任务进行分拆,大事化小 Join...MyTask(middle+1,end); task01.fork(); task02.fork(); result = task01.join...() + task02.join(); } return result; } } /** * 分支合并例子 * ForkJoinPool * ForkJoinTask
在Mysql的实现中,Nested-Loop Join有3种实现的算法: Simple Nested-Loop Join:SNLJ,简单嵌套循环连接 Index Nested-Loop Join:INLJ...Index Nested-Loop Join select * from t1 straight_join t2 on (t1.a=t2.a); 如果直接使用 join 语句,MySQL 优化器可能会选择表...所以,为了便于分析执行过程中的性能问题,我改用 straight_join 让 MySQL 使用固定的连接方式执行查询,这样优化器只会按照我们指定的方式去 join。...结论: 使用 join 语句,性能比强行拆成多个单表执行 SQL 语句的性能要好; 如果使用 join 语句的话,需要让小表做驱动表。...以上这种情况就是这种情况,但是MySQL使用了优化的 Block Nested-Loop Join 算法 。
在上一篇文章中,我和你介绍了 join 语句的两种算法,分别是 Index Nested-Loop Join(NLJ) 和 Block Nested-Loop Join(BNL)。...如果这条语句同时是一个低频的 SQL 语句,那么再为这个语句在表 t2 的字段 b 上创建一个索引就很浪费了。 但是,如果使用 BNL 算法来 join 的话,这个语句的执行流程是这样的: 1. ...这也正是 MySQL 的优化器和执行器一直被诟病的一个原因:不支持哈希 join。并且,MySQL 官方的 roadmap,也是迟迟没有把这个优化排上议程。...MySQL 目前的版本还不支持 hash join,但你可以配合应用端自己模拟出来,理论上效果要好于临时表的方案。 最后,我给你留下一道思考题吧。...我们在讲 join 语句的这两篇文章中,都只涉及到了两个表的 join。
首先先放张图 今天聊聊mysql表join连接,其本质是拿主表每条数据取出来和子表每行数据进行循环比较,如果满足则返回,不满足返回null 首先是内连接 两者之间取交集,两边都满足返回,不满足不返回...JOIN 然后是左外连接 左外连接,此时可以理解为理解 左表为主表,右表为子表。...sp_user b ON a.seller_id = b.seller_id WHERE b.seller_id IS NULL 还有一种是全外连接 全外连接是内联结果和不满足条件的行 mysql...UNION SELECT * FROM sp_user a RIGHT OUTER JOIN tb_seller b ON FALSE 另外,阿里开发规范表示 【强制】超过三个表禁止 join...需要 join 的字段,数据类型必须绝对一致;多表关联查询 时,保证被关联的字段需要有索引。
left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接...sql语句如下: select * from A left join B on A.aID = B.bID 结果如下: aID aNum bID bName 1...是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的....B表记录不足的地方均为NULL. -------------------------------------------- 2.right join sql语句如下: select * from...语句如下: select * from A innerjoin B on A.aID = B.bID 结果如下: aID aNum bID bName 1
MMR 解决的不是 join 优化,而是回表优化: mutil-range read , 正如他的名字一样,优化的是离散范围的读,具体是优化在 主键上离散范围的读 如果是从辅助索引读取符合条件的...离散读取主键索引的情况 MMR 做的事情是 把得到的 主键先放在 read_rnd_buffer ,然后排序,然后再去主键索引读取 数据行,这样的话就能减少离散读 BKA 依赖于 MMR 进行 join...在被驱动表有主键的情况下,驱动表读一行就要去 被驱动表通过主键在B+树查找一次,如果可以一次性给许多 主键,并且是有序的话,就能大大提高效率 BKA 用上了 NLJ( index nested loop join...)情况下用不上的 join buffer,每读一行驱动表,就将连接字段放入 join buffer 然后将 join buffer 传给 MMR ,MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键...,并且放到 read_rnd_buffer ,然后排序,再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响: 如果被驱动表是 大表,驱动表也比较大,能被分成几个 join buffer,
介绍 MySQL 中的join可以分为如下三类: INNER JOIN(内连接,或等值连接):获取两个表中字段匹配关系的记录。...FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona 实例 使用的测试数据库: mysql> select * from student; +--...会返回在两张表中都存在的数据. mysql> select * from student join student_grade on student.name = student_grade.name...> 当没有连接条件时,join相当于cross join,即求笛卡尔积. mysql> select * from student join student_grade; +-----------+--...联系邮箱:huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: 'Mysql之join', // 可选。
(等值联接) mysql> select * from product a inner join product_details b on a.id=b.id; +----+...(左联接) mysql> select * from product a left join product_details b on a.id=b.id; +----+--------+----...跟left join相反,不多做解释,MySQL本身不支持所说的full join(全连接),但可以通过union来实现。...mysql> select * from product a left join product_details b on a.id=b.id; +----+--------+------+----...mysql> select * from product a cross join product_details b; +----+--------+----+--------+-------+
前言: 了不起学弟:学长啊,我最近在学习mysql,对于这个join,我也有了自己的一些看法,这个join就差不多就是把两张表连接在一起对吧!...select * from A inner join B on A.productId=B.productId(建议大家保持一个良好的编写sql习惯,不要一长条全写在一行上,这对阅读代码的来说,非常的头疼...说完inner join,我们再讲一下 left join吧。left join 和inner join 其实是很相似的。inner join 就是取两张表的交集。...而left join,就是包含了相交的地方,和左表的地方,按照刚刚的例子也就是说,包含了所有的圈A。 举个刚才的例子,假设刚刚的订单表和产品表。...如果我们left join,那我们得到的结果就是订单表的所有的记录,如果你是select * ,那条不在产品表记录的数据,后边B标的数据就是为空。
A left join B , B right join A on A.x = B.y 假设 A 100 行, B 1000 行 A 是驱动表,B是被驱动表 1.被驱动表上有索引的情况:(B.y...N 行结合 放到结果集(结果集是最后返回给用户的,不算临时表) 具体只用 100 * k * log (1000) 次的磁盘读,k是不定常数 2.被驱动表上无索引的情况 需要额外内存,被称为 join...buffer join buffer 被放入驱动表,一般选用小的当驱动表(小的度量单位指的是 表行数 * 每行大小) 对于被驱动表,从硬盘读出,并且每读出一行数据(先放在内存),就会取这行数据...去和内存中的小表一行行比较 把符合条件的驱动表的行 和 从磁盘中读出来的被驱动表的行 放入结果集 具体要比较 100 * 1000 次,但是是内存操作 磁盘读需要 100 + 1000 次 3.如果驱动表太大,join...被驱动表比较,并且被比较的部分是被 整个被驱动表 比较 所以,如果驱动表被分成 K 份,就需要读取 被驱动表 K 次 总共需要磁盘 读取次数 = 驱动表行数 + 被驱动表行数 * (驱动表总大小 / join
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云