跟主键的添加方式基本相同 1. 在字段之后直接跟unique key 2. 在表的所有字段之后,使用unique key(字段列表) 3....); -- 错误 唯一键与主键不同,主键一张表只有一个,而唯一键可能有多个,所谓唯一键的删除,需要额外的指定要删除的唯一键的名字 语法:alter table 表名 drop index 唯一键名字/字段名
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。
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; +--...> 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; +-----------+--...,比如:A表示所有学生的记录,B表是所有课程的记录,那么AB两张表的笛卡尔积可以表示所有可能的选课情况. 2.左外连接 对上述两张表进行左外连接,连接条件为name相等.可以看到,当huyanshi有相同的字段在第二张表时...> 这个例子中,先对第二张表进行了grade=80的过滤,然后才进行了连表.但是在过滤后,并没有和第一张表中相同name的值了,因此第二张表全部为null.
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。
1 修改字段类型、字段名、字段注释、类型长度、字段默认值 mysql修改字段类型: --能修改字段类型、类型长度、默认值、注释 --对某字段进行修改 ALTER TABLE 表名 MODIFY [...COLUMN] 字段名 新数据类型 新类型长度 新默认值 新注释; -- COLUMN关键字可以省略不写 alter table table1 modify column column1...修改字段名: ALTER TABLE 表名 CHANGE [column] 旧字段名 新字段名 新数据类型; alter table table1 change column1 column1...varchar(100) DEFAULT 1.2 COMMENT '注释'; -- 正常,此时字段名称没有改变,能修改字段类型、类型长度、默认值、注释 alter table table1 change...change column2 column1 decimal(10,1) DEFAULT NULL COMMENT '注释' -- 正常,能修改字段名、字段类型、类型长度、默认值、注释 alter
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...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...如果可以使用Index Nested-Loop Join算法(用上被驱动表上的索引)其实没有问题 如果使用Block Nested-Loop Join算法,尽量不要对大表进行join,这样可能会导致扫描行数过多
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
MyBatis两张表字段名相同, 会导致bean属性都映射为第一个表的列, 解决方法: 通过设置别名的方式让其产生区别,如 s.create_time "screate_time" from success_killed sk inner join...create_time (id字段其实确实是相同的故在此忽略),通过将表seckill的create_time字段命名为screate_time用以区别。...screate_time" property="create_time" /> 同时将 resultMap中该段的 column 属性该为 screate_time.故只要让查询出的字段名与...column相同,它会通过映射找到相应属性进行封装。
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
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...temp_t.b); 不论是在临时表加索引还是在原表加索引,都是为了让join语句用上被驱动表上的索引来触发BKA算法,提高查询性能。...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。
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.
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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