图解MySQL中的JOIN类型 目录 两张表 内部连接 左外连接 右外连接 半连接 反半连接 带排除的左外连接 带排除的右外连接 全外连接 带排除的全外连接 两个内部连接 两个左外连接...内连接和左外连接 两张表 INNER JOIN （内部连接） LEFT OUTER JOIN （左外连接） RIGHT OUTER JOIN （右外连接） SEMI JOIN Similar...ANTI SEMI JOIN （反半连接） LEFT OUTER JOIN with exclusion （带排除的左外连接） RIGHT OUTER JOIN with exclusion （带排除的右外连接...） FULL OUTER JOIN （全外连接） FULL OUTER JOIN with exclusion （带排除的全外连接） Two INNER JOINs （两个内部连接） Two...LEFT OUTER JOINS （两个左外连接） INNER JOIN and a LEFT OUTER JOIN （内连接和左外连接）
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。
多表关联是在数据分析中非常常见的一个操作，impala作为一个ad-hoc的查询系统，也提供了多种join类型。本文将结合一个简单的例子，给大家介绍下各种join的特点。...数据已经构造完毕，下面我们就一一介绍每种join的特点。 [INNER] JOIN 这是最常见的join方式，其中inner关键字可以省略不写，效果与join等同。...这种join类型，只有当左右表中，都能匹配上的时候，才会输出结果，我们使用如下的SQL进行测试： select id,name,depart_name from employee inner join...join类型下也会被输出，而相应的右表数据则会直接显示为NULL。...SEMI JOIN 这种join是相对使用比较少的join类型，需要与left/right结合使用。
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。
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，
(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; +----+--------+----+--------+-------+
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
上文引用的文章中提到了标准SQL定义的FULL JOIN，这在mysql里是不支持的，不过我们可以通过LEFT JOIN + UNION + RIGHT JOIN 来实现FULL JOIN： SELECT...和RIGHT JOIN没什么差别，两者的结果差异取决于左右表的放置顺序，以下内容摘自mysql官方文档： RIGHT JOIN works analogously to LEFT JOIN....所以当你纠结使用LEFT JOIN还是RIGHT JOIN时，尽可能只使用LEFT JOIN吧。...-----+--------+-------+ | 1003 | z | 1003 | 8 | +--------+------+--------+-------+ 参考资料 《MySQL...MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 13.2.10.2 JOIN Syntax Visual Representation of SQL Joins Join
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。
在这里，LEFT JOIN（内连接,或等值连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。...SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.age1 = table2.age1;在这里使用 结果如下： ?...那么RIGHT JOIN 正好相反：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。...SELECT * FROM table1 RIGHT JOIN table2 ON table1.age1 = table2.age1; ?...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。
直到我看到了Mysql官网（参考博客2）上的另一段话： In MySQL, JOIN, CROSS JOIN, and INNER JOIN are syntactic equivalents (they...这段话表明，在MySQL中，join、cross join和inner join这三者是等效的，而在标准的SQL查询中，这三者是不等效的。到这里，一切就能说得通了。...这段话说明了为什么Mysql要将right join转换为left join。...而如果在满足某些条件的情况下，我们将left join改写成inner join，那么mysql就可以自行决定是先查T1还是先查T2。.../doc/refman/5.6/en/outer-join-simplification.html mysql官网 2.https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/join.html
STRAIGHT_JOIN 与 INNER JOIN 的功能完全一致 使用 INNER JOIN 时，mysql会根据优化规则自动判断 应该先加载哪个表 但有时自动的操作未必最优，就需要手动操作 STRAIGHT_JOIN...就用于多表查询时指定载入表的顺序，这样就可以手动优化关联查询 例如： table1 INNER JOIN table2 mysql会根据自己的优化规则来决定先载入哪个表 如果改为这样：table1 STRAIGHT_JOIN...table2 mysql会直接先载入table1
select * from t1 straight_join t2 on t1.a=t2.a; 这里使用straight_join，如果我们直接使用join，MySQL优化器可能选t1或t2作为驱动表...Block Nested-Loop Join Index Nested-Loop Join是在被驱动表有索引的情况下，如果被驱动表上没有可用的索引，算法的流程如下： 将表t1的数据读入线程内存join_buffer...* from t1 straight_join t2 on t1.a=t2.b; 在整个过程对表t1和t2做了一次全表扫描，因此扫描行数为1100行，由于join_buffer是无序的数组，因此对于表...join_buffer的大小是由join_buffer_size决定，默认值是256K。...join_buffer中，如果join_buffer满了，进行第2步 扫描t2，把t2中的每一行取出来，跟join_buffer中的数据做对比，满足join条件的作为结果集的一部分返回 清空join_buffer
另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。...内连接 5 LEFT JOIN 左连接(LEFT JOIN)的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据。...左连接 6 RIGHT JOIN 右连接RIGHT JOIN就是求两个表的交集外加右表剩下的数据。...右连接 相关教程 笛卡尔乘积_百度百科 MySQL中的各种join | 雕刻時光 Join查询 | liucw's blog Mysql 连接的使用 | 菜鸟教程 MySQL的JOIN（一）：用法...- 付大石 - 博客园 MySQL的JOIN（二）：JOIN原理 - 付大石 - 博客园 Cartesian product - Wikipedia
文章目录 总结 一、数组类型表达 二、定义数组类型 三、代码示例 总结 // 定义类数组数据类型 int [10] , 类型别名为 ArrayType typedef int (ArrayType...)[10]; // 与 int array[10] = {0}; 作用相同 ArrayType array2 = {0}; 一、数组类型表达 ---- C 语言中的 数据类型 分为 基础数据类型..., 非基础数据类型 ; 数组类型 由 元素类型 和 元素个数 共同决定 , int array[10] 的数据类型是 int [10] , 其中 int 是元素类型 , [10] 是元素个数 ; 二、...定义数组类型 ---- 定义数组类型 : 小括号 () 优先级高于 中括号 [] , 二者的结合方向都是自左向右 ; 参考 C 运算符 结合性 ; typedef int (ArrayType)[10]...(ArrayType)[10]; 使用定义的数组类型别名声明数组 : // 与 int array[10] = {0}; 作用相同 ArrayType array2 = {0}; 三、代码示例
的实现 [在这里插入图片描述] 1. sql 演示 #中图：内连接 A∩B SELECT employee_id,last_name,department_name FROM employees e JOIN...`department_id`; #左中图：A - A∩B SELECT employee_id,last_name,department_name FROM employees e LEFT JOIN...语法格式小结 左中图 #实现A - A∩B select 字段列表 from A表 left join B表 on 关联条件 where 从表关联字段 is null and 等其他子句; 右中图 #...from A表 right join B表 on 关联条件 where 从表关联字段 is null and 等其他子句 3....案例说明 [在这里插入图片描述] 中图：内连接 SELECT employee_id,department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.
能够提升读性能，MRR正是借助此思想将语句的执行流程变成如下： 根据索引a，定位到满足条件的记录，将id值放入read_rnd_buffer中 将read_rnd_buffer中的id进行递增排序 排序后的id数组...select * from t1 join t2 on (t1.a=t2.b) where t2.b>=1 and t2.b<=2000; 比如上述语句是低频SQL并且经过where条件过滤后参与join...扩展 -hash join select * from t1 straight_join t2 on (t1.b=t2.b) where t1.b>=1 and t2.b<=2000; 对于BNL算法...，join_buffer中维护的是无序数组，需要判断次数过多1000 * 100万 = 10亿次，判断工作量是巨大的，如果我们在join_buffer中存储的是hash表的话，就会转变成100万次hash...MySQL8.0以后支持Hash Join了，如上图。
create index userId on article_list (userId); create index categoryId on article_list (categoryId); mysql...查询,跟分开查询(这里的分开查询做了优化,因为只有100条消息,所以只需要一次性查出100条即可) join查询在1.4-4秒之间,而分开查询也在1.5-3.4秒之间,也没有更快 原理解析: 在mysql...都需要进行一次sql命令解析->sql查询->数据传回,查询次数越少则越快 4:数据组装,当使用join,order by,group by等sql语句时,会使得mysql查询完数据之后还需要对数据进行拼装再返回...方式查询更快 如果使用php进行数据组装,速度则跟join方案几乎一致 注:本身mysql原生查询,应该是游标式while循环获取,本文使用的foreach其实在原生查询中,可以省略好几个步骤,应该是分开查询更快...1:join如果逻辑太多,代码将非常难懂 2:join如果太多,对于这条sql 的索引优化将会变得更难 3:join的sql复杂,可读性差,同时由于sql复杂,很难被mysql缓存 4:分开查询的sql
另外还有CROSS JOIN(笛卡尔积)，个人认为如果要理解MySQL中JOIN的各种连接，只需要理解笛卡尔积就足够了。...数据 CROSS JOIN 笛卡尔积就是将表1的每条记录与表2中的每一条记录拼成数据对，CROSS JOIN的SQL执行语句如下： SELECT t1.id, t2.id FROM t1 CROSS...JOIN t2; 执行结果如下： ?...内连接 LEFT JOIN 左连接(LEFT JOIN)的含义就是求两个表的交集外加左表剩下的数据。从笛卡尔积的角度讲，就是先从笛卡尔积中挑出ON子句条件成立的记录，然后加上左表中剩余的记录: ?...左连接 RIGHT JOIN 右连接RIGHT JOIN就是求两个表的交集外加右表剩下的数据。
上一节我们谈到内连接的用法：内连接是找出两个集合的交集，而本节所谈到的左连接与右连接和内连接不同。
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