前面两天带着大家换了一个口味,带着大家学习了pyecharts的原理和部分图形制作。今天我们继续回归带你学MySQL系列,带着大家继续学习MySQL数据库。
Hash Join作为表连接的基础连接类型,各大关系型数据库(譬如Oracle、sqlserver、Postgres等)很早都支持了Hash Join这种连接类型。作为关系型数据库领域的领袖,Oracle数据库支持三种主流的连接类型:Nested Loop Join、Hash Join 和 Sort Merge Join。而作为最流行的关系型数据库的MySQL 却一直没有支持Hash Join,这点一直为人诟病。千呼万唤始出来,MySQL 8.0.18开始终于支持了Hash Join的连接算法。MySQL 8.0 的所有新特性中,Hash Join 曾经最让我期待的一个新特性。
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容,具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法(四),本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道,MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询,即left join /right join/inner join的基本用法。
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!
筛选分组结果 having关键字对group by分组后的数据进行过滤 having支持where的所有操作符和语法
内连接:找两张表共有的部分,相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了正确的结果。(只连接匹配的行)
我们知道,所谓表连接就是把各个表中的记录都取出来进行依次匹配,最后把匹配组合的记录一起发送给客户端。比如下面把t1表和t2表连接起来的过程如下图
嵌套查询相当于进行了两次查询,而连接查询将两张表连接然后再进行查询,这样只进行了一次查询
我们知道mysql没有hash join,也没有merge join,所以在连接的时候只有一种算法nest loop join,nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录,如果有索引,就会走索引扫描,没有索引就会全表扫。
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集,等同于将一个表追加到另一个表,从而实现将两个表的查询结果组合到一起,使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并,字段数不变,多个查询的结果合并。
Mysql的join是什么,join这个单词的意思是加入、参加、连接,而在数据库中,也是连接的意思,将两个表连接起来查询出我们想要的数据。在数据库中,join的用法主要分成三种,分别是左连接、右连接和内连接,但是实际运用中,两个表之间的操作,是一共有七种,那我们今天就开始认识一下这七种用法吧
SQL最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中连接(JOIN)表。连接是利用SQL的SELECT能执行的最重要的操作,很好地理解连接及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。
在这三种中,左外连接和右外连接功能上没有什么区别,我们都比较熟悉,全外连接相对来说使用较少。
查询数据时,如果表名很长,使用起来不方便,此时,就可以为表取一个别名,用这个别名来代替表的名称 SELECT * FROM 表名 [AS] 别名; 注意,为表指定别名,AS关键字可以省略不写。
知道内连接,左外连接和右外连接后,全连接我想应该也知道了吧。就是多张表的所有数据,但是注意"它们的交集"不能重复出现。
在数据库系统中,SQL语句不区分大小写(建议用大写) SQL语句可单行或多行书写,以“;”结尾 关键词不能跨多行或简写 用空格和缩进来提高语句的可读性 子句通常位于独立行,便于编辑,提高可读性 注释: SQL标准: /*注释内容*/ 多行注释 -- 注释内容 单行注释,注意有空格 MySQL注释: #
由于在sql语法中,仅仅支持内连接,所以我们对sql92语法标准的介绍仅限于内连接的三种方式。
上篇讲到Mysql中关键字执行的顺序,只涉及了一张表;实际应用大部分情况下,查询语句都会涉及到多张表格 :
连接类型:内连接(INNER JOIN)、外连接(OUTER JOIN)、交叉连接()、自然连接()
在select语句中,如果from子句引用了多个表源或试图,则可以用join关键字连接
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 查询优化器框架」 关系型数据库是一个通用系统软件,SQL作为一种结构化查询语言,用户不需要关注怎么做,只需要描述做什么,然后交由SQL引擎来处理。因为关系代数提供的等价性,同一个查询可以用不同的SQL语句描述。为防止用户所写的"不好的"SQL执行慢,这就需要查询优化器快速而准确地选择出一个效率较高的执行计划。 一般的查询优化器基于代价计算模型,包含SQL形态的变换,确定访问路径和多表连接顺序等几个重要的步骤。这些步骤被统一在一个优化器框架之内,相互
视图是MySQL的一种虚拟表,实际的表我们可以看到每一行的数据,而视图是另一种形式的表,他可以将任何的查询结果变成一种虚拟的表方便下一次进行查询。
昨天闲来无事,研究了一下mysql和navicat!看见一篇讲的很详细的博客,分享一下!
mysql> create table department(id int,name varchar(20));
简单的数据我们可以直接从一个表中获取,但在真实的项目中查询符合条件的数据通常需要牵扯到多张表,这就不得不使用多表查询。多表查询分为多表连接查询、符合条件链接查询、子查询。多表连接查询包括内连接、外连接、全连接。符合条件连接查询本质上是多表连接查询+过滤条件。子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中,内层查询语句的查询结果作为外层查询语句的数据源。
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。
多表查询,也称为多表连接查询;作为关系型数据库最主要的查询方式,在日常工作中被广泛使用
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合,是存储和管理数据的仓库。本质上就是存储数据的文件系统。
在上篇文章史上最简单MySQL教程详解(基础篇)之数据库设计范式及应用举例我们介绍过,在关系型数据库中,我们通常为了减少数据的冗余量将对数据表进行规范,将数据分割到不同的表中。当我们需要将这些数据重新合成一条时,就需要用到我们介绍来将要说到的表连接。
先讲述一下为什么在写这样的文章吧,由于好久好久之前一直在用MySQL这样的关系型数据库,对于sql的编写还是熟练操作的,后面项目慢慢用到了非关系型数据库Mongo以及内存级别数据库redis这样的数据库,导致mysql用的越来越少,以至于去写sql不是很熟练了,所以就有了这个系列的文章,学过的内容都还给了老师,所以这里就进行总结了。
之前的SQL基础1中已经介绍了部分Select的内容,但是,实际使用中select 还有很多其他的用法,本文会再介绍部分select的其他用法。
闺蜜家暴富,买了一栋大别野,喊我去吃饭,菜挺丰盛的,筷子有些不给力,银筷子,好重,我说换个竹子的,闺蜜说,这种银筷子我家总共才五双,只有贵宾才能用~我咬着牙享受着贵宾待遇,终于,在第三次夹虾排滑落盘子时,我爆发了:去它喵的贵宾,我要虾排……不是……我要竹筷子!
写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正。
对于 MySQL 的 JOIN,不知道大家有没有去想过他的执行流程,亦或有没有怀疑过自己的理解(自信满满的自我认为!);如果大家不知道怎么检验,可以试着回答如下的问题
驱动表和被驱动表都是最多访问1次,无驱动顺序,需要排序(SORT_AREA_SIZE),连接条件是<>或like导致无法使用。
例 2:查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
Left Join / Right Join /inner join相关 关于左连接和右连接总结性的一句话: 左连接where只影向右表,右连接where只影响左表。 Left Join select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID 左连接后的检索结果是显示tbl1的所有数据和tbl2中满足where 条件的数据。 简言之 Left Join影响到的是右边的表 Right Join se
Left Join / Right Join /inner join相关
select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID
多表查询的过程就是先计算两张表的笛卡尔积,再根据一些条件对笛卡尔积中的记录进行筛选
注:每个表中至少要有一个主键。 主键用于唯一地标识表中的每一条记录,可以定义一列或多列为主键。
我们发现产生的记录数是 56 条,我们还会发现 emp 表是 14 条,dept 表是 4 条,56 正是 emp表和 dept 表的记录数的乘积,我们称其为笛卡尔积。
1.查询app表中状态大于0,未删除,且admin_id=用户Bid 用户的所有主键id,并用(,)逗号 拼接成字符串别名 app_id_strs ;
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,这个关联字段可能建立了外键,也可能没有建立外键。比如:员工表和部门表,这两个表依靠“部门编号”进行关联。
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。 📷 # 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 e.deptno=d.deptno; 表连接的分类 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
#问题1:1月每笔消费均大于20元的用户的总消费金额#条件:1月+大于20 sum(order_amt
会出现下面的情形,也就是笛卡尔现象,表一有5条记录,表二有3条记录,那么对于第一张表而言有5种选择,而对于第二张表来说有3种选择。所以结果就是5*3种选择了,也就是笛卡尔积。:
两张表连表查询可以使用join、exists和in等方式,其中exists和in都属于依赖子查询。参考博客1给出了三种方式使用场景。本文记录一次将join查询转换成exists查询后,性能得到了20倍以上的提升。
如果想在power query中实现pandas的merge这种效果,目前找到的解决方案就只有加一个行mapping进行关联。
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