关于MySQL 的 join，大家一定了解过很多它的“轶事趣闻”，比如两表 join 要小表驱动大表，阿里开发者规范禁止三张表以上的 join 操作，MySQL 的 join 功能弱爆了等等。这些规范或者言论亦真亦假，时对时错，需要大家自己对 join 有深入的了解后才能清楚地理解。
我们知道对于Oracle的表连接，根据SQL连接条件主要支持如下三种连接方法（算法）：
在数据库处理中，Join操作是最基本且最重要的操作之一，它能将不同的表连接起来，实现对数据集的更深层次分析。
1、在MySQL对于join操作的处理过程中，join buffer是一个重要的概念。
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。
join 是 MySQL 用来进行联表操作的，用来匹配两个表的数据，筛选并合并出符合我们要求的结果集。
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。
需要注意的是，查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划，以提高查询性能。同时，可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划，以帮助调优查询性能。
在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，连接查询是一项重要的数据库操作，它允许我们从多个表中检索和组合数据，以便进行更复杂的查询和分析。
MySQL 5.6版本开始增加了提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA)的新特性。
两个表 t1 和 t2 ， 一样的，包括索引信息 a 字段有索引 b字段没有索引。
语句：select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
MySQL 8.0 相对于 MySQL 5.7，有很多新特性，比如：快速加列、原子 DDL、不可见索引、额外端口、角色管理等。这一节内容，就不讲这些新特性了，只来聊聊最近在工作学习过程中遇到的几处细节上的差异。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统，多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据，以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例，以及一些常见的多表查询场景。
文章目录 MySQL_联合-子查询-视图-事务-索引 1.联合查询 关键字:`union` 2.多表查询 多表查询的分类 内连接(inner join ... on ..) 外连接(outer join) 思考: 交叉连接(cross join) 自然连接(natural join) using函数 练习 3.子查询 in | not in some | any | all exists | not exists 子查询分组 4.视图 创建视图 查询 修改视图 查看创建视图的语句 查看视图的结构 查看所有的
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）。
blog.csdn.net/horses/article/details/102690076
其实对于上面的观点一定程度上是正确的，但不是完全正确。但之所以流传这么广，主要还是没有搞清楚实际状态，而根据实际使用中总结出来的一些模糊规律。只有了解的MySQL的Join实际执行方式，就会知道上面2种观点是一种模糊的规律，这种规律并不能指导我们实际开发。下面就说说MySQL的实际join执行方式。
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MySQL中，执行计划是优化器根据查询语句生成的一种重要的数据结构，它描述了如何通过组合底层操作实现查询的逻辑。当我们编写一条SQL语句时，MySQL会自动对其进行优化，并生成最优的执行计划以实现更快的查询速度。
数据库中的JOIN称为连接，连接的主要作用是根据两个或多个表中的列之间的关系，获取存在于不同表中的数据。连接分为三类：内连接、外连接、全连接。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。
我们来看一下当进行 join 操作时，mysql是如何工作的。常见的 join 方式有哪些？
相信这内连接，左连接什么的大家都比较熟悉了，当然还有左外连接什么的，基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下，各种连接查询。 然后要告诉大家的是，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
在MySQL中，查询操作通常会涉及到联结不同表格，而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中，我们通常会使用三种不同的方式，分别是内连接、左连接以及右连接。
图片与最后一部分来自：https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计，结果出乎意料的受欢迎？变相刺激了我多写点 Mysql？好吧，如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥，就把今天看的那个菜鸟教程学完吧，到时候估计一点了，就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。 你
Mysql是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
本文的重点是在合并和连接操作方面比较Pandas和SQL。Pandas是一个用于Python的数据分析和操作库。SQL是一种用于管理关系数据库中的数据的编程语言。两者都使用带标签的行和列的表格数据。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
什么是 SQL语言？ 答：SQL指结构化查询语言，全称是 Structured Query Language，是一种 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言。它是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。
MYSQL 的hash join 是从8.018引入的， 众所周知MYSQL的JOIN 的方式一直是不大友好的，nested loop join 在针对数据表join方式中，速度是一个问题。优化的手段很多，驱动表的选择，先去除参与JOIN的数据的等等都是方法。
上周在公司做了针对MySQL 8.0新特性相关的分享，提到MySQL 8.0新特性，不得不提到的就是HashJoin，MySQL一直被人诟病没有实现HashJoin，从8.0.18已经带上了这个功能，令人欣喜。有时候在想，MySQL为什么一直不支持HashJoin呢？可能是因为MySQL多用于简单的OLTP场景，并且在互联网应用居多，需求没那么紧急。另一方面在8.0.18之前，MySQL只支持Nest Loop Join算法，MySQL针对这个算法做了若干优化，实现了Block NestLoop Join，Index NestLoop Join等，有了这些优化，在一定程度上能缓解对HashJoin的迫切程度。本文会介绍HashJoin的原理以及在使用和不使用HashJoin的情况下，性能的差异。
| 作者 肖泽凡，腾讯TEG研发管理部小小后台攻城狮一枚，负责腾讯敏捷产品研发平台TAPD的基础功能的开发和维护，热爱技术，喜欢分享，文章首次发表于SegmentFault，博客名“X先生”，欢迎与我交流~ ---- 在数据库中join操作被称为连接，作用是能连接多个表的数据（通过连接条件），从多个表中获取数据合并在一起作为结果集返回给客户端。例如: 表A： idnameage1A182B193C20 表B： iduidgender11F22M 通过连接可以获取到合并两个表的数据： select A
MYSQL 的多表联合查询中，只有nest loop 的查询方式，让MYSQL 一致是被“嘲笑”的地方。MYSQL 8.018 后mysql 将拥有HASH JOIN 功能，虽然对比其他数据库来说，这并不新鲜，但对于MYSQL 算是划时代的里程碑。
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：
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。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
“SELECT COUNT( * ) FROM TABLE” 是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
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。
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。 1. 为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一，而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候，这些查询结果会被放到一个缓存中，这样，后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。 这里最主要的问题是，对于程序员来说，这个事情是很容易被忽略的。因为，我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。请看下面的示例： 上面两条SQL语句的差别就是 CURDATE() ，MySQL的查询缓存对这个函数不起作用。所以，像 NOW() 和 RAND() 或是其它的诸如此类的SQL函数都不会开启查询缓存，因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以，你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数，从而开启缓存。
（1）连接器：主要负责跟客户端建立连接，获取权限，维持和管理链接。 （2）查询缓存：优先在缓存中进行查询，如果查到了则直接返回，如果缓存中查不到，再去数据库查询。
SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎，在此前提下，COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了。
最近有两篇MySQL大咖级人物的文章引起了小伙伴们的关注，文章内容是关于MySQL的hash join功能。hash join看起来不够智能，于是我打算一探究竟，看看是否能发现些端倪，文末解释了大咖们的关注点。
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
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
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