SQL的执行计划侧面反映出了SQL的执行效率，具体执行方式如下所示：在执行的SQL前面加上explain关键词即可；
MySQL中可根据需要使用很多条件操作符和操作符的组合。为了检查某个范围的值，可使用BETWEEN操作符。
项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：
MYSQL数据库-复合查询 零、前言 一、基本查询 二、多表查询 三、自连接 四、子查询 1、单行子查询 2、多行子查询 3、多列子查询 3、在from子句中使用子查询 五、合并查询 1、union 2、union all 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的复合查询，前面我们讲解的mysql表的查询都是对一张表进行查询，在实际开发中这远远不够 一、基本查询 示例： 查询工资高于500或岗位为MANAGER的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的J 📷 按照部门号升序而雇员的工资降序排序
explain为MySQL提供语句的执行计划信息。可以应用在select、delete、insert、update和place语句上。explain的执行计划，只是作为语句执行过程的一个参考，实际执行的过程不一定和计划完全一致，但是执行计划中透露出的讯息却可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
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由于在sql语法中，仅仅支持内连接，所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
单表查询：select * from table1; 多表查询：select *from table1,table2;
1、交叉连接：CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合，即笛卡尔积。如本例会产生44=16条记录，在开发过程中我们肯定是要过滤数据，所以这种很少用。
注：数据库里的数据顺序是按照创建时间存储并排序的，对应List的元素索引从小到大，即索引值越大，这条数据的创建时间越晚，与数据库里的顺序是对应的。 （默认排序，即ORDER BY CREATE_TIME ASC）
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
出现在其他语句中的select语句，称为子查询或内查询 外部出现的查询语句，称为主查或外查询
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。
自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法：
select studentName from student s where s.studentNo=r.studentNo
多表查询是指基于两个和两个以上的表查询.在实际应用中,查询单个表可能不能满足你的需求.
select 表别名.字段名... from 表1 as 表1别名，表2 表2别名... [条件]；
随着数据库数据越来越大，数据单表存在的数据量也就随之上去了，那么怎么样让我们的脚本查询数据更快呢？
联合查询是多表查询的一种方式，在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下，合并多个查询的结果
整理一些MySQL常用SQL语句：插入、更新、删除、查询、根据指定的列对结果集进行排序等。
子查询也称为内查询（Inner Query），必须位于括号之中。包含子查询的查询称为外查询（Outer Query）。子查询支持多层嵌套，也就是子查询可以包含其他子查询。
第一章：数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称，表名称，字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
通过sql分组查询数据时，一般通过group by来完成，group by默认取相同的分组列(一列或者多列)中第一个数据。
单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引);
项目开发中，在进行数据库表结构关系设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在各种联系，基本上分为三种：
含有子查询的时候，表明各语句执行的先后顺序，如果数字相同，则按照先后顺序执行，如果为 null，则代表是结果集，不需要查询。
2.每列的数据类型必须一致，【查询语句1中字段列表的类型必须和查询语句2中的字段列表类型对应且一致】
前言 在之前已经大概了解过Mysql数据库和学过相关的Oracle知识点，但是太久没用过Oracle了，就基本忘了…印象中就只有基本的SQL语句和相关一些概念….写下本博文的原因就是记载着Oracle
格式： constraint <外键名> foreign key 字段名[，字段名2，…] references <主表名> 主键列1 [，主键列2，…]
查询工资高于 500 或岗位为 MANAGER 的雇员，同时还要满足他们的姓名首字母为大写的 J
1、having 是在 group by 子句之后：可以针对分组数据进行统计筛选。
注：每个表中至少要有一个主键。 主键用于唯一地标识表中的每一条记录，可以定义一列或多列为主键。
通过灵活组合以上元素，SELECT语句实现了对数据库中数据的灵活、高效的检索和处理，是SQL中最基础、重要的命令之一。理解和熟练掌握SELECT语句的使用对数据库查询操作至关重要。
说明2：as dept_name 是给dept.name 起的别名，防止查询结果中出现两个name字段，会有歧义
引擎层 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
6 聚合函数 聚合函数是用来做纵向运算的函数： l COUNT()：统计指定列不为NULL的记录行数； l MAX()：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； l MIN()：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； l SUM()：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0； l AVG()：计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0； 6.1 COUNT 当需要纵向统计时可以使用COUNT()。 l 查
在项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求以及业务模块之间的关系，分析并设计表结构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在各种联系，基本分为以下三种
MySQL数据库是许多Web应用程序的底层支持，而查询性能的优化是确保系统高效运行的关键。在MySQL中，EXPLAIN是一项强大的工具，可帮助开发者深入了解查询语句的执行计划，从而更好地优化查询性能。本文将详细解析MySQL的EXPLAIN关键字，以揭开查询执行计划的面纱。
浏览器中打开链接：http://www.itsoku.com/article/209
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
1.Ubuntu安装MySQL客户端流程： - 登录navicat官网下载 - 将压缩包拷贝ubuntu中进行解压，解压命令：tar zxvf navicat.tar.gz 📷 - 进入解压目录，运行命令./start_navicatt 📷 📷 - 如果试用是灰色的则进行下一步 - 删除 .navicat64/ 隐藏文件，再次运行即可 📷 📷 - 如果试用界面是乱码的则修改配置文件,改成如下形式(vim常用操作请查看我的另一篇随记)： 📷 📷 - 再次执行第三步操作
------- | ------------------ | -------------------- | | 分组前筛选 | 原始表 | group by前 where | | 分组后筛选 | group by后的结果集 | group by后 having |
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。外部的 SELECT 查询语句，称为主查询或外查询。按结果集的行列数不同子查询可以分为 4 种 ♞ 标量子查询(结果集只有一行一列) ♞ 列子查询(结果集只有一列多行) ♞ 行子查询(结果集有一行多列) ♞ 表子查询(结果集一般为多行多列)
1，没有数据库，使用磁盘文件存储数据； 2， 层次结构模型数据库； 3，网状结构模型数据库； 4，关系结构模型数据库：使用二维表格来存储数据; 5，关系-对象模型数据库； MySQL就是关系型数据库！
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