4,13); commit on后面加and select * from testA a left join testB b on a.id = b.id and b.age=10 on后面加where...select * from testA a left join testB b on a.id = b.id where b.age=10 on 是用于消除笛卡儿积的,表连接时不加on会报错,left...join语句会从左表那里返回所有的行,即使在右表中没有匹配的行,on后面接and也会兼顾左连接,不管and 后面接什么内容,左表数据都会全部展示 下图语句由于a.name =10在testA没有匹配数据...select * from testA a left join testB b on a.id = b.id and a.name='10' 使用where就是对连接后的结果集进行条件筛选 select...* from testA a left join testB b on a.id = b.id where a.name='10'
表连接 当需要同时显示多个表的字段时,就可以用表连接来实现这样的功能。...从大类上分,表连接可分为内连接和外连接,它们之间的最主要区别是,内连接仅选出两张表中互相匹配的记录,而外连接会选出其他不匹配的记录。 ?...查找出雇员的名字和所在的部门,雇员名称和部门分别存在表emp和dept中,因此需要使用表连接进行查询: ?...外连接可分为左连接和右连接 左连接:包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录 右连接:包含所有的右边表中的记录甚至是左边表中没有和它匹配的记录 ?...=,exists,not exists等 查出emp表跟dept表相对应部门的人 ? 如果子查询记录数为一行,还可以用=代替In ? 在某些情况下,子查询可以转换成表连接,例如 ?
关键字distinct 去除重复记录 可配合分组函数使用 select distinct job,deptno from emp; 未使用 distinct之前 使用后: 笛卡尔积现象:当两张表进行连接查询的时候...所以 连接查询的时候 需要指定条件查询 就能避免笛卡尔积现象 但是并不会减少查询的次数 找出每个员工的工资等级,要求显示员工名、工资、工资等级。
表的连接分为内连和外连。 一.内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选,我们前面学习的查询都是内连接,也是在开发过程中使用的最多的连接查询。...而使用where进行笛卡尔积筛选的时候,后面必须跟着一个过滤条件,将不合理的数据筛选掉,并且这时候再跟着其他条件就需要and其他条件,所以这种方式的内连接虽然可以,但是容易将内连接的条件与其他约束条件混淆...二.外连接 外连接分为左外连接和右外连接 1. 左外连接 如果联合查询,左侧的表完全显示我们就说是左外连接。...右外连接 如果联合查询,右侧的表完全显示我们就说是右外连接。这与左外连接的规则是一样的,只不过主导的表变成了右侧。...select 字段名 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件 实际上,只有一个左外连接已经够了,因为我们可以将表的位置交换,这与右外连接没什么区别。
数据操作语言:表连接查询(一) 从多张表中提取数据 从多张表提取数据,必须指定关联的条件。如果不定义关联条件就会出现无条件连接,两张表的数据会交叉连接,产生 笛卡尔积。...规定了连接条件的表连接语句,就不会出现笛卡尔积。...表连接分为两种:内连接 和 外连接 内连接是结果集中只保留符合连接条件的记录 外连接是不管符不符合连接条件,记录都要保留在结果集中 内连接的简介 内连接是最常见的一种表连接,用于查询多张关系表符合连接条件的记录...FROM 表1 JOIN 表2 WHERE 连接条件; SELECT .........FROM 表1, 表2 WHERE 连接条件; # 查询每名员工的部门信息 SELECT e.empno,e.ename,d.dname FROM t_emp e JOIN t_dept d ON
1、查询价格不是800的所有商品(where/!=) SELECT * FROM product WHERE price !...= 800 2、查询商品价格在200到1000之间所有商品(between) SELECT * FROM product WHERE price BETWEEN 200 AND 1000; SELECT...WHERE price = 200 OR price = 800; SELECT * FROM product WHERE price IN (200,800); 4、查询含有’霸’字的所有商品(like...) SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '%霸%' SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '_想%'--第二个字为想的...SELECT * FROM product WHERE pname LIKE '香%';--以香开头的 5、查询有分类的商品(null) SELECT * FROM product WHERE category_id
注意:我们说过,内连接语法有很多种。对于内连接来说,连接条件选择on或者where都可以,凡是不符合on子句或者where子句条件的记录都会被过滤掉,不会被连接,更不会在最后的结果集。...# 以下三者效果一样,当用join进行内连接时,条件用on或者where连接都可以。...# []括号代表可以省略 左表所有记录都会有,右表没有与之匹配的则用NULL填充。 对于外连接来说,on和where是有区别的。 ...简言之,对于外连接,驱动表的记录一定都有,被驱动表不匹配就用NULL填充。 而where过滤条件是在记录连接过后的普通过滤条件,即连接的记录会再次判断是否符合条件,不符合就从结果集中剔除。...* from t2 where t2.m2 = 2 and t2.n2 < 'd'; 当t1.m1 = 3时,再去查询一遍t2表,此时对t2表的查询语句相当于: select * from t2 where
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 SELECT 语句来查询数据,同时也简单提到了MySQL WHERE 子句,今天详细讲解下。...语法 我们知道从 MySQL 表中使用 SELECT 语句来读取数据,如需有条件地从表中选取数据,可将 WHERE 子句添加到 SELECT 语句中,WHERE 子句用于在 MySQL 中过滤查询结果,...WHERE 子句也可以运用于 SQL 的 DELETE 或者 UPDATE 命令。 WHERE 子句类似于程序语言中的 if 条件,根据 MySQL 表中的字段值来读取指定的数据。...通过以上实例,我们可以看出如果想在 MySQL 数据表中读取指定的数据,WHERE 子句是非常有用的。并且,使用主键来作为 WHERE 子句的条件查询是非常快速的。...如果给定的条件在表中没有任何匹配的记录,那么查询不会返回任何数据。 以上内容即为 MySQL 数据库使用 WHERE 子句来查询数据的简单讲解,下期再见。
本篇博客主要介绍的内容是表的连接,在MySql中表的连接分为内连接和外连接,下面,我们直接进入主题把 内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选,我们前面学习的查询都是内连接...前面的写法 select emp.ename,dept.dname from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno andename='SMITH'; -- 内连接写法...select ename,dname from emp inner join dept on emp.deptno=dept.deptno where ename='SMITH'; 对于内连接我们就先说到这里...本质是差不多的 外连接 外连接分为左外连接和右外连接 左外连接 如果联合查询,左侧的表完全显示我们就说是左外连接 -- 语法 select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on...右外连接 如果联合查询,右侧的表完全显示我们就说是右外连接。
其实把 having 当成 where 来用 MySQL 的语法也不会报错,但我们不建议这样做。...1、多表查询 上面我们讲解的 mysql 表的查询都是对一张表进行查询,但在实际开发中数据往往来自不同的表,所以我们需要进行多表查询。...所以,我们可以认为 mysql 中一切皆表,任何表的查询其本质上都是单表查询,这和我们 Linux 中的一切皆文件很类似。...select * from emp where sal > 2500 union all select * from emp where job = 'MANAGER'; ---- 三、表的连接 1、...where 子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选,我们前面学习的查询本质上也是内连接,内连接也是在开发过程中使用的最多的连接查询。
MySQL查询数据过程探索 等值匹配原则 通过主键查找,不需要回表,因为主键下面的叶子节点记录本行的所有数据。...假设一张表demo id,age,name,telephone三列 对age,name建立了联合索引。那么 select * from demo where age = 18需要回表吗? 需要。...而select name from demo where age = 18就不需要回表了,因为此索引中包含name列的值。...explain select * from demo where name = 'mysql'; 就要一楼和二楼,三楼没钱盖了,用到了此联合索引,但是可能不完整,看key_len的值 有钱...范围查询+等值匹配 优先有索引的等值查询 where后是联合索引 mysql先去union的索引树找age等于1的,然后按范围去排序stu_id。
腾讯云数据万象(Cloud Infinite,CI)能够实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理,为客户提供专业一体化的数据处理解决方案,涵盖图片处理、...
(对于统计型的数据,开启只读事务) 避免将查询转换成比较难以理解的方式,以免 MySQL无法进行优化 熟练掌握 EXPLAIN计划 调整 MySQL用于缓存数据的内存大小 减少锁表的情况 内置优化 在做...,在一个单独的表上,如果使用COUNT(*)但是没有WHERE子句的话,那么就会直接从表的信息里面检索数据。...多表查询中, MYSQL会对表进行评估从而构造出更简单的查询 优先读取常量表 空表或者一个有一行的表。...选项,那么MySQL就会在内存中创建一个临时表。...MySQL每次查询时都会检查是否有可用索引,除非 MySQL优化器认为全表扫描性能更快。
数据操作语言:表连接查询(二) 内连接查询联系1 查询底薪超过公司平均底薪的员工信息? # 查询底薪超过公司平均底薪的员工信息?...SELECT e2.empno,e2.ename,e2.sal FROM t_emp e1 JOIN t_emp e2 WHERE e2.sal>=AVG(e1.sal); SELECT e.empno...e.sal),AVG(e.sal), AVG(DATEDIFF(NOW(),e.hiredate)/365) FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno WHERE...(e.sal), FLOOR(AVG(DATEDIFF(NOW(),e.hiredate)/365)) FROM t_emp e JOIN t_dept d ON e.deptno=d.deptno WHERE...d.dname="RESEARCH"; SELECT FLOOR(28.9); SELECT CEIL(1.1); 内连接查询联系2 查询每种职业的 最高工资、最低工资、平均工资、最高工资等级 和
数据库技术就是这么一路走过来,MySQL的优化器也是,所以在MySQL最流行的情况下,我只能更多的去摸清楚优化器里的一些实现差异。...上面这种情况其实MySQL是很容易区分的,难就难在这个情况真实情况是这样的。 如果碰到这种情况,MySQL优化器就有点懵了。...这里的改动思路是把原来的大表小表关联,改为小表大表关联,然后改为join的写法。...那么这里就有两个问题, 同样是表关联,小表大表关联和大表小表关联,这种写法在MySQL那么重要吗是否join的写法效果要更好一些? 要验证这两个问题,其实也不难。我们使用如下的SQL来验证。...我们可以把表关联写为大表 join 小表,看看效果如何。
内外连接 一、表的内外连接 表的连接分为内连和外连。 1....内连接 内连接实际上就是利用 where 子句对两种表形成的笛卡尔积进行筛选,我们前面学习的查询都是内连接,也是在开发过程中使用的最多的连接查询。...ename, dname from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno and ename='JAMES'; 用标准的内连接写法: select ename...外连接 外连接分为左外连接和右外连接。 (1)左外连接 如果联合查询,左侧的表完全显示,我们就称作是左外连接。...创建视图 create view 视图名 as select语句; 例如我们使用内连接: 而创建视图: 我们会发现多了一个表结构,我们查看该表: 如上,我们发现该表和我们用内连接的结果一样。
a.name = '一班' group by a.name 查询结果 原因 mysql 对于left join的采用类似嵌套循环的方式来进行从处理,以下面的语句为例: SELECT * FROM...如果没有where条件,无论on条件对左表进行怎样的限制,左表的每一行都至少会有一行的合成结果,对左表行而言,若右表若没有对应的行,则右表遍历结束后b=FALSE,会用一行NULL来生成数据,而这个数据是多余的...所以对左表进行过滤必须用where。...on 后跟关联表(从表)的过滤条件,where 后跟主表或临时表的筛选条件(左连接为例,主表的数据都会查询到,所以临时表中必定包含主表所有的字段,需要给主表加什么筛选条件,直接给临时表加效果相同) 总结...通过上面的问题现象和分析,可以得出了结论:在left join语句中,左表过滤必须放where条件中,右表过滤必须放on条件中,这样结果才能不多不少,刚刚好。
最近工作遇到一个小问题,即如何使用原生的sql查询where in语句,因为之前使用gorm习惯了,gorm已经封装好了,突然写原生的反而有点不熟悉,同时还要考虑到性能和代码是否繁琐,所以写这个笔记记录一下当时的几种解决方法...的范围是一个数组,里面值的类型为int64型,例如如下: idSlice := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 正常的sql语句是这样写的: select * from table where...); 于是我想当然的也在代码这样写: idSlice := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} query := fmt.Sprintf("select * from table where...类型的数组,所以前面要转换成string类型 //此时的ss为:1','2','3','4','5','6','7 query := fmt.Sprintf("select * from table where...{ s := fmt.Sprintf(",'%d'", idSlice[i]) ss += s } } query := fmt.Sprintf("select * from table where
Index Key 和 Table Filter 基于上述表,我们具体分析一下如下拥有复杂 Where 条件的 SQL 语句。 ?...MySQL 会根据索引选择性等指标选择其中一个索引来使用,而另外一个没有被使用的 Where 条件就被当做普通的过滤条件,一般称被用到的索引称为 Index Key,而作为普通过滤的条件则被称为 Table...所以,该 SQL 执行的过程就是依次将 Index Key 范围内的索引记录读取,然后回表读取完整数据记录,然后返回给MySQL的服务层按照 Table Filter 进行过滤。...但是当使用的索引是复合索引时,则还可能出现 Index Filter,利用它可以减少回表次数和返回给 MySQL 服务层的记录的数量,降低存储引擎和服务层的交互开销,提高 SQL 的执行效率。...这样做的好处就是减少了加锁的记录数,减少了回表查询的数量,提高了 SQL 的执行效率。 终于要到系列的最后一篇了,下一篇,我们将讲解如何根据 MySQL 信息判断死锁和解决死锁。
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