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selectwhere子句优化

,平衡可移植性性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载, 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join外键尤其重要 select where子句优化: 1.调整查询的结构 5.优化InnoDB表的单查询事务 6.通过阅读EXPLAIN计划并调整索引,WHERE子句,连接子句等来调查特定查询的内部详细信息 7.调整MySQL用于缓存的内存区域的大小属性。 ;where子句作用在primary key或者unique索引上 13.如果ORDER BYGROUP BY子句中的所有列都来自同一个表,则在连接时首选该表 14.如果order by子句group BY key_part1; 以下查询使用索引按排序顺序取回数据,不需要单独排序 SELECT ...

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SQL中,having子句where子句的区别

在SQL之中,wherehaving的功能有点像,导致我一直搞不清楚这两者的区别。因此今天专门研究了以下,在此记录。 WHERE子句 WHERE字句处理的数据是FROM字句的输出的数据。 并且,where子句运行于group by之前,用于过滤原始数据 HAVING子句 HAVING子句用于指定过滤分组结果(GROUP BY)或聚合计算结果的条件。 HAVING子句的过滤操作发生在分组(GROUP BY)之后,排序(ORDER BY)之前。 因此,在having子句处理的是分组/聚合之后的数据,并且,可以在having子句中使用聚合函数 转载请注明来源:https://www.longjin666.cn/?p=1463

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    用于 SELECT WHERE 子句的函数

    如果所有的值均是常数,那么所有的值被依照 expr 的类型进行计算排序。然后以一个二进制搜索方式完成项目的搜索。这就意味着,如果 IN 列表完全由常数组成,IN 将是非常快的。 注意,在一个 WHERE 子句中的 RAND() 将在每次 WHERE 执行时被重新计算。 如果 SELECT 语句从一个表中进行检索,没有检索其它的列,并且没有 WHERE 子句,那么 COUNT(*) 将被优化以便更快地返回值。 如果希望对结果中的值进行排序,可以使用 ORDER BY 子句。为了以倒序排序,可以在 ORDER BY 子句中用于排序的列名后添加一个 DESC (递减 descending) 关键词。 你可以使用它避免在不必要的分类项目上进行排序分组,这样会得到更好的性能

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    joinwhere区别以及各类join的示例

    1 WHERE子句中使用的连接语句,在数据库语言中,被称为隐性连接。INNER JOIN……ON子句产生的连接称为显性连接。 (其他JOIN参数也是显性连接)WHEREINNER JOIN产生的连接关系,没有本质区别,结果也一样。但是! 2无论怎么连接,都可以用join子句,但是连接同一个表的时候,注意要定义别名,否则产生错误!   左联是以左边的表为主,右边的为辅,右联则相反   4一般要使得数据库查询语句性能好点遵循一下原则:   在做表与表的连接查询时,大表在前,小表在后   不使用表别名,通过字段前缀区分不同表中的字段 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 举例如下: -----------------

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    sql join中on条件后接andwhere

    目录 场景1:left join + on a.xx = b.xx and a.xx2 = 'aa' 场景2:left join + on a.xx = b.xx and b.xx2 = 'aa' 场景 3:left join + on a.xx = b.xx where b.xx2 = 'aa' 场景4:inner join + on a.xx = b.xx where a.xx2 = 'aa' 场景 ' 场景3:left join + on a.xx = b.xx where b.xx2 = 'aa' 场景4:inner join + on a.xx = b.xx where a.xx2 = ' 'aa' 总结 1、where 条件可以理解为,关联后,数据作为一个整体的过滤条件 2、on 后面的and 条件为关联条件,如果是left join,则不对主表记录行数产生影响;如果是inner join 则,效果等同于where条件

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    leftright join中onwhere的区别

    开发同学提了个问题,如下两种left join中onwhere条件的写法是否等价? ID N ---------- - ---------- - 2 b 2 d 从测试结论看,left join使用onwhere得到的结果集是不相同的。 因此,之所以onwhere的测试结果不同,这left join、right join的特性是有关的,因为on的条件无论是否为真,都会返回left或right表中的记录。 当然,非得用这种写法,使用is not null,还是能让onwhere得到相同的结果集, select * from j_a left join j_b on j_a.id=j_b.id and  j_a.name='b' and j_b.id is not null; 如果是join/full join,他是left joinright join的并集,所以使用onwhere是相同的结果。

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    【说站】mysql中joinwhere的区别

    mysql中joinwhere的区别 1、join将符合on条件的数据连接到一个新的表中。 2、where首先通过笛卡尔积将两个表连接到一个新的表中,然后判断条件,并将符合条件的数据行成一个表。 实例 select m.menu_id,m.sort_id,s.sort_id,s.sort_name from menu m join sort s on m.sort_id=s.sort_id and  where m.sort_id=2; select m.menu_id,m.sort_id,s.sort_id,s.sort_name from menu m inner join sort s on  sort s on m.sort_id=s.sort_id where m.sort_id=2; 以上就是mysql中joinwhere的区别,希望对大家有所帮助。

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    SQL中JOIN时条件放在WhereOn的区别

    背景 SQL中JOIN子句是用于把来自两个或多个表的数据连接起来,在这个过程中可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问,如下图的这两种SQL写法查询结果是否会一样?(好像这是某一年阿里的面试题) ? 我当时的回答是,在Inner Join时这两种情况返回的结果是一样的,在Left、Right等情况时结果不一样。 案例 1、创建测试数据库表并且插入用户测试的数据。 结果验证 将上面的两个表Inner JoinLeft Join,过滤条件分别放在onwhere中。 结论:Inner Join时过滤条件放在onwhere中返回结果一致。 结论:Left Join时过滤条件放在onwhere中返回结果不一致。 原因分析 可以这么理解,当两张表在Left Join时,会生成一张连接临时表,然后再将这张连接临时表返回给用户。

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    left join 过滤条件写在on后面写在where 后面的区别

    *,t2.* from t1 left join t2 on t1.id=t2.id where t1.feild=1 先执行where后连接查询,执行where后t1表为 1 , 1 2 , 1 用它来left join t2. --下面三条语句查询结果是一样的,当为右表加条件的时候,可以把left join 改为inner jin, 因为inner join比left join 要快! select t1. .* from t1 left join t2 on t1.id=t2.id where t2.feild=1 select t1. .* from t1 inner join t2 on t1.id=t2.id and t2.feild=1

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    面试官:left join 后用 on where 有什么区别?

    在使用 left join 时,on where 条件的区别如下: on 条件是在生成临时表时使用的条件,它不管 on 中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。 where 条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有 left join 的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉。 假设有两张表: 表 1:tab1 表 2:tab2 两条 SQL: select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size) where ,full join 的特殊性,不管 on 上的条件是否为真都会返回 left 或 right 表中的记录,full 则具有 left right 的特性的并集。 而 inner jion 没这个特殊性,则条件放在 on 中和 where 中,返回的结果集是相同的。

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    高效sql性能优化极简教程

    ) 应用执行计划 执行必要的I/O排序操作 提取(FETCH) 从查询结果中返回记录 必要时进行排序 使用ARRAY FETCH机制 七,sql表的基本连接方式 表连接有几种? ,结果inner join所示执行结果一样。 where子句的末尾性能最优 group by order by 子句执行顺序都为从左到右 select子句--少用*号,尽量取字段名称。 避免使用having子句,having子句只会在检索出所有纪录之后才对结果集进行过滤,这个处理需要排序,总计等操作。如果能通过where子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销。 排序是一种昂贵的操作,在一秒钟执行成千上万次的sql语句中,如果带有排序操作,往往会消耗大量的系统资源,性能低下。索引是一种有序结果,如果order by后面的字段上建有索引,将会大大提升效率!

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    SQL 优化极简法则,还有谁不会?

    一般来说,以下字段需要创建索引: 经常出现在 WHERE 条件中的字段建立索引可以避免全表扫描; 将 ORDER BY 排序的字段加入到索引中,可以避免额外的排序操作; 多表连接查询的关联字段建立索引, JOIN 之后使用 Hash Join 实现,性能更好。 对于集合操作中的多个 SELECT 语句,数据库通常可以支持并发执行; 然后,应用 ORDER BY 子句对结果进行排序。 如果存在 GROUP BY 子句或者 DISTINCT 关键字,只能使用分组字段聚合函数进行排序;否则,可以使用 FROM JOIN 表中的任何字段排序; 最后,OFFSET FETCH(LIMIT 例如 WHERE 子句在 HAVING 子句之前执行,因此我们应该尽量使用 WHERE 进行数据过滤,避免无谓的操作;除非业务需要针对聚合函数的结果进行过滤。

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    mysql优化篇:where中的like=的性能分析

    mysql优化篇:where中的like=的性能分析 小伙伴通过对比可以看到两条返回结果的type字段Extra字段中的数据有所不同,那为什么不同,他们所代表的含义是什么呢? type字段: type字段是一个可选值,这些值的性能从低到高的排序如下: ? mysql优化篇:where中的like=的性能分析 根据表格可以明显看出,其中const是常量查找,而RANGE是对索引列进行范围查找,所以性能也就很明显的体现了出来。 mysql优化篇:where中的like=的性能分析 有的小伙伴该问了那非索引字段呢? mysql优化篇:where中的like=的性能分析 like: ? mysql优化篇:where中的like=的性能分析 可以看出当非索引字段时like"="是一样的,性能上也没有差别。

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    SQL 优化极简法则,你掌握几个?

    一般来说,以下字段需要创建索引: 经常出现在 WHERE 条件中的字段建立索引可以避免全表扫描; 将 ORDER BY 排序的字段加入到索引中,可以避免额外的排序操作; 多表连接查询的关联字段建立索引, JOIN 之后使用 Hash Join 实现,性能更好。 对于集合操作中的多个 SELECT 语句,数据库通常可以支持并发执行; 然后,应用 ORDER BY 子句对结果进行排序。 如果存在 GROUP BY 子句或者 DISTINCT 关键字,只能使用分组字段聚合函数进行排序;否则,可以使用 FROM JOIN 表中的任何字段排序; 最后,OFFSET FETCH(LIMIT 例如 WHERE 子句在 HAVING 子句之前执行,因此我们应该尽量使用 WHERE 进行数据过滤,避免无谓的操作;除非业务需要针对聚合函数的结果进行过滤。

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    SQL优化极简法则,还有谁不会?

    一般来说,以下字段需要创建索引: 经常出现在 WHERE 条件中的字段建立索引可以避免全表扫描。 将 ORDER BY 排序的字段加入到索引中,可以避免额外的排序操作。 JOIN 之后使用 Hash Join 实现,性能更好。 **然后,**执行 WHERE 子句对上一步的数据集再次进行过滤。WHERE ON 大多数情况下的效果相同,但是外连接查询有所区别,我们将会在下文给出示例。 **然后,**应用 ORDER BY 子句对结果进行排序。 如果存在 GROUP BY 子句或者 DISTINCT 关键字,只能使用分组字段聚合函数进行排序;否则,可以使用 FROM JOIN 表中的任何字段排序

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    如何写优雅的SQL原生语句?

    现在开始我们的学习 语句中各子句完整执行顺序概括(按照顺序号执行) from (注:这里也包括from中的子语句) join on where group by(开始使用select中的别名,后面的语句中都可以使用 在子查询中对数据已经进行排序后,外层排序方式如果子查询排序分数相同,都是分数倒序,外层的排序可以去掉,没有必要写两遍。 、max、distinct、order by、group by操作的列上建索引,避免额外的排序开销(索引相关) 小心使用or操作,and操作中任何一个子句可使用索引都会提高查询性能,但是or条件中任何一个不能使用索引 between子句改写为>=<=条件组合,如果不能改写将导致无法使用索引(索引相关) 调整join操作顺序以使性能最优,join操作是自顶向下的,尽量把结果集小的两个表关联放在前面,可提高性能。 (join相关) 注意:索引关联我会单独拿出来两篇文章进行详细讲解,在这个注意事项中只是简单提一下。

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    不要被长SQL吓到,深刻理解SQL执行顺序

    不要被长SQL吓到,深刻理解SQL执行顺序 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原理 < right_table > ON < join_condition > WHERE < where_condition > GROUP BY < group_by_list > 3 <join_type> JOIN <right_table> 4 WHERE <where_condition> 5 GROUP BY <group_by_list> 6 :过滤表中数据的条件 group by:对过滤的数据进行分组 having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件 select:查看结果集中的哪个列,或列的计算结果 order by :对查询结果进行排序 所以查询语句并不是从SELECT开始执行的,而是按照下面的顺序执行:FROM子句->WHERE子句->GROUP BY子句->HAVING子句->SELECT子句->ORDER BY子句->LIMIT子句

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    MySQL 性能优化总结

    id FROM A WHERE num=20 --优化后 1.3.5,where子句使用IN 或 NOT IN的优化 innot in 也要慎用,否则也会导致全表扫描。 1.4.9,Inner join left join、right join、子查询   第一:inner join内连接也叫等值连接是,left/rightjoin是外连接。  inner join性能比较快,因为inner join是等值连接,或许返回的行数比较少。 连接尽量使用inner join连接   第二:子查询的性能又比外连接性能慢,尽量用外连接来替换子查询。 11、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询连接的性能,并会增加存储开销。

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    mysql架构sql基础2

    每个子句都可以单独使用 其他子句有(书写顺序) from where group by having order by limit select 配合 from使用 相当于linux的cat查询一个表的数据不加别的条件 查询整表数据 select * from t1; *代表所有的列,也可以把所有的列都写上 也可以查询部分列,性能没有保证 表大要加过滤条件(生产中要禁止使用) select 配合 from + where select * from world.city where countrycode='CHN' or countrycode='USA'; 这个查询是中国和美国所有城市信息 索引设置好的话 in条件性能好 *)>100 order by count(*) ; 要按照子句顺序去写,子句可以单独使用 order by 默认是按照从小到大去排序 如果要按照从大到小 可以在条件后面加上desc limit 一般是配合 city where population<100); union union all 的区别 union 会娶重复 需要使用临时表 对结果集进行排序去重

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