前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
理解：查询语句中涉及到的字段来自于多张表，将这种查询称为多表连接查询 语法：select 查询列表 from 表名1,表名2; 引入案例： select name,boyname from beauty,boys; select name,boyname from beauty,boys where boyfriend_id = boys.id; 笛卡尔乘积： 现象：表1和表2连接，结果为两表的完全连接结果，数据不正确 表1m行，表2 n行，结果为：m*n 行 产生原因：没有有效的连接条件 解决办法：添加两个表的连接条件 ★ 找到两个表的关联关系。两个表的关联列的意思肯定是一样，但名称不一定一样！一般通过主外键列进行关联。 连接查询的分类 ★： sql92语法： 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接（支持的不太好，mysql压根不支持） sql99语法： 内连接 等值连接 非等值连接 自连接 外连接 左外连接 右外连接 全外连接（mysql不支持）
连接（Join）是关系数据库重要特性，它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典，其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join，奈何 Join 特性实在是好用，广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲，依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢？它们的实现方式是怎样呢？它们之间又有什么区别呢？为什么需要这么多不同的连接算法呢？如果你也好奇这些问题，那么请继续往下阅读，本文将逐一回答上述问题。
数据库如何判定，当前这一条记录是重复的？先查找，再插入。但是加上约束之后，数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
有这样的一个问题mysql查询使用mysql中left(right)join筛选条件在on与where查询出的数据是否有差异。 可能只看着两个关键字看不出任何的问题。那我们使用实际的例子来说到底有没有差异。 例如存在两张表结构 表结构1 Sql代码 drop table if EXISTS A; CREATE TABLE A ( ID int(1) NOT NULL, PRIMARY KEY (ID) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=l
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
用两个表（a_table、b_table），关联字段a_table.a_id和b_table.b_id来演示一下MySQL的内连接、外连接（ 左(外)连接、右(外)连接、全(外)连接）。
MySQL是一种强大的关系型数据库管理系统，允许您在多个表之间执行复杂的查询操作。本文将重点介绍MySQL中的多表查询中的一种重要类型：内连接（INNER JOIN）。内连接用于检索满足两个或多个表之间关联条件的行，它能够帮助您从多个表中组合数据，以便更好地理解和分析数据。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
在MySQL中，可以使用INNER JOIN语句来内关联两个表。如果要将小表A驱动大表B进行内关联，可以将小表A放在前面，大表B放在后面。具体的SQL语句可以按照以下格式编写：
说明：上述多表查询中出现的问题称为：笛卡尔积的错误，结果是将每个员工分配了所有的部门所产生的
前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个
建立外键约束是为了保证数据的完整性和一致性，但是如果主表中数据被删除或修改，从表中数据应该如何？
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
DQL（Data Query Language），即数据查询语言，用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
前段时间笔者遇到一个复杂的慢查询，今天有空便进行了整理，以便日后回顾。举一个相似的业务场景的例子。以文章评论为例，查询20191201~20191231日期间发表的经济科技类别的文章，同时需要显示这些文章的热评数目
同时从多张数据表中查取到需要的数据即是多表查询. 多表查询时,参与查询的表中每条数据进行组合,这种效果称为笛卡尔积 。
最近在某平台学习一个关于oracle SQL优化培训课程中，听讲师在讲到not in的知识点时说：“not in的子查询是不等于的关系，不能用索引。跟in使用nested loops可以走索引的执行计划不一样”。 这个说法跟参加老师您的培训时学到的内容不太一样，到底以哪个为准呢？
前提：所有实验操作是基于mysql5.6，其他版本可能有差异，届时以具体的情况为准。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题，每张表的数据量都在五千万以上，个别表数据量甚至在一个亿以上，在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点，笔者在开发过程中查询了很多资料，很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章，以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据，在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
在数据库的世界里，数据的连接操作是至关重要的。但在处理关联表的字段的数据类型不同时，得到的结果经常会出乎预料。
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
子查询(嵌套查询) 查询工资高于1号部门平均工资的员工信息 select avg(sal) from emp where deptno=1; select * from emp where sal>2325; 把上面两条合并成一条 select * from emp where sal>(select avg(sal) from emp where deptno=1); 查询拿最高工资的员工信息 select * from emp where sal=(select max(sal) from em
SELECT class_no FROM student WHERE name = 'lcy' AND age > 18 GROUP BY class_no
图片与最后一部分来自：https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
关于SQL语句的优化的方法方式，网络有很多经验，所以本文抛开这些，设法在DAO层的优化和数据库设计优化上建树，并列举两个简单实例
最近被一条SQL语句弄的有点兴奋，具体情况是这样的... 我这边有两个表需要关联查询，表的情况如下： # 2759174行数据 SELECT COUNT(*) FROM tb_data t1; # 7262行数据 SELECT COUNT(*) FROM tb_task t2; # 执行时间为44.88s SELECT SQL_NO_CACHE t1.id FROM tb_data t1 WHERE t1.task_id IN (SELECT t2.id FROM tb_task t2); # 执行
上一节我们详细解释了mysql的聚簇索引部分以及mysql的索引使用匹配规则，其中最重要的内容是最左匹配的规则，由此可以推导出很多规则的应用，所以需要重点进行关，而其他的内容只需要学习即可。
当需要查询两个表的交集、并集等数据时，除了嵌套子查询的方式外，还可以使用join的方式提升性能。对于MySQL的join语句，需要两个最基础的“角色”：主表即驱动表，关联表即驱动表。join描述的就是驱动表与被驱动表的关联关系。MySQL有三种关联逻辑处理策略，分别为：Index Nested-Loop Join、Simple Nested-Loop Join、Block Nested-Loop Join。在编写SQL时，需要配合explain使语句选择性能最优的策略。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
like模糊查询形如'%AAA%'和'%AAA'将不会使用索引，但是业务上不可避免可能又需要使用到这种形式。
订单存储在两个表中。对于包含订单号、客户ID、订单日期的每个订单，orders表存储一行。
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
格式化SQL 包含子查询的SELECT语句难以阅读和调试，特别是它们较为复杂时更是如此。如上所示把子查询分解为多行并且适当地进行缩进，能极大地简化子查询的使用。
日常的应用开发中可能需要优化SQL，提高数据访问和应用响应的效率，不同的SQL，优化的具体方案可能会有所不同，但是路径上，还是存在一些共性的。碰巧看到杨老师的这篇文章《第45期：一条 SQL 语句优化的基本思路》，为我们优化一些MySQL数据库的SQL语句提供了可借鉴的路径，值得参考和应用。
https://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689071.html
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
来源：https://juejin.im/post/6871969929365553165
提到复杂查询，MYSQL 头疼的旅程就开始了，当然优化的方法和其他的数据监控也不大同，MYSQL的语句优化属于发散性思维，只要你能用上的方法都可以，可不限制于数据库本身的语句优化。所以MYSQL的优化好像是一个讲不完的故事。
1、隔离级别有四种： READ UNCOMMITTED（未提交读），同事务中某个语句的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED（提交读），另一个事务只能读到该事务已经提交的修改，是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题，一个事务中两次读取同一个数据，由于这个数据可能被另一个事务提交了两次，所以会出现两次不同的结果，所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读（两次结果不同）和幻读（出现新的或者缺少了某数据）。 REPEATABLE READ（可重复读），这个级别不允许脏读和不可重复读，比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE（可串行化），这儿实现了读锁，级别最高。
假如有联合索引 (emp_no 、title、from_date )，那么下面的 SQL 中 emp_no 可以用到索引，而title 和 from_date 则使用不到索引。
一般情况下，查询可以看成按如下顺序执行任务：由客户端向服务端发起查询请求，然后在服务器端进行解析，生成执行计划，执行，最后将结果返回给客户端。
有的时候我们在操作数据库时会将两个或多个数据表关联起来通过一些条件筛选数据，在关联表时我们要遵循一些原则，这样会使我们编写的SQL 语句在效率上快很多。
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