简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。
原文链接:https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins
1. MySQL的语法: 2. MySQL语法的定义顺序: (1) 指定查询的字段(2) 指定是否去重(3) 指定表名(4) 指定联表方式(5) 指定联表条件(6) 指定判断条件(7) 指定分组字段(8) 指定分组后的过滤条件(9) 指定排序方式(10) 指定分页显示方式 3. MySQL语法的执行数序: (1) 先找到查询的左表(2) 指定左表和右表联表的条件(3) 找到联表的右表生成笛卡尔积临时表(4) 根据判断条件找出符合条件的数据(5) 把结果按照指定的字段进行分组(6) 通过分组再次过滤出符合
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)
图片与最后一部分来自:https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
通过子查询不难看出,可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
在前文 《数据库查询:解锁数据宝藏的魔法之钥》 中,我们探讨了数据库查询的基础知识和技巧。本篇文章将带您迈入更深的数据库查询领域,深入研究多表联查和子查询的奥秘。多表联查使您能够跨越不同数据表,将信息融合在一起,解锁更全面的数据视角。而子查询则是查询中的查询,为复杂数据问题提供了简洁而强大的解决方案。
左连接查询:以左表为主表,右表为从表,查询符合条件的数据 1.当右表中数据匹配不到时展示为空 例: 左表两条数据,按条件匹配到右表一条数据且匹配左表第一条,结果展示两条数据,且第二条数据右表中的字段全部为null 2.当匹配到右表的数据为多条时,左表数据会重复展示,不会自动合并 例: 左表数据一条,按条件匹配到右表数据三条,结果展示三条数据,左表数据均相同,右表数据不同
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN,或者使用',' 如:
在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行。比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数。如下:
2. 内连接(inner join) 和自然连接区别之处在于内连接可以自定义两张表的不同列字段。 内连接有两种形式:显式和隐式。 例:以下语句执行结果相同。
在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化!
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。
在一般的项目开发中,对数据表的多表查询是必不可少的。而对于存在大量数据量的情况时(例如百万级数据量),我们就需要从数据库的各个方面来进行优化,本文就先从多表查询开始。其他优化操作,后续另外更新,敬请关注。
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。
简单说明问题出现的原因: MySQL left join 语句格式为: A LEFT JOIN B ON 条件表达式
1、普通查询 (1)命令:select * from <表名>;//通匹 (2)命令:select <要查询的字段> from <表名>; 2、去重查询(distinct) 命令:select distinct <要查询的字段> from <表名> 3、排序查询(order by) 升序:asc 降序:desc 降序排列命令:select <要查询的字段名> from <表名> order by <要查询的字段名> desc 不加desc一般默认为升序排列 4、分组查询(group by) 命令:select <按什么分的组>, Sum(score) from <表名> group by <按什么分的组> 假设现在又有一个学生成绩表(result)。要求查询一个学生的总成绩。我们根据学号将他们分为了不同的组。 命令:mysql>select id, Sum(score) from result group by id;
原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000020458807
前面几篇文章为大家介绍了DML以及DDL语句的使用方法,本篇文章将主要讲述常用的查询语法。其实MySQL官网给出了多个示例数据库供大家实用查询,下面我们以最常用的员工示例数据库为准,详细介绍各自常用的查询语法。
classid int unsigned primary key auto_increment not null,
上一节内容学习了关于数据表的基本操作,也就是针对单表的增删改查以及创建和删除,而在实际开发中,往往是多表联合操作,尤其是插入和查询用的最多,而这两步都要经过一个“筛选”的过程,这个过程要根据具体业务逻辑,综合不同的表,查询后决定是否满足插入或其他条件。
注意哦:这个局部变量是Session回话级别的,关闭本次回话,也就是在你Navicat关闭”新建查询”变量就会消失了。
在sys_yacc.yy文件内解析t1 left join t2 on t1.c=t2.a;对应处理位置
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。
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。
大家是不是感觉弱爆了,随着工作经验的增加,我对索引有了更深入的了解,下面就来分享下我眼中的索引,分享以问题的形式,从敲门到进门。
索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化。
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)。
官方定义:索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点:数据结构。在数据之外,数据库系统还维护了一套满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这种数据结构就是索引,可以简单的理解为”排好序的快速查找数据结构”。索引本身也很大,不可能全部存储在内存,通常以索引文件的形式存储在磁盘中。
测试的SQL脚本如下:此脚本适合MySQL、DB2,如果要在Oracle上执行,需要做个替换BIGINT->INTEGER,VARCHAR、->VARCHAR2。
MySql基本操作命令,这里是Win平台下的基本命令。mysql不区分大小写。命令都需要以“;”英文分号结尾。 如果有错误或者建议欢迎指出,正在学习MYSQL中。
原英文文章链接:https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins 准备 表A:
同时查询多张表获取到需要的数据 比如:我们想查询到开发部有多少人,需要将部门表和员工表同时进行查询
注:本博文基于数据库之基本查询示例(一) 1、查询fruits表中每个s_id对应的所有f_name值
语句:select * from a_table a inner join b_table bon a.a_id = b.b_id;
有关Mysql记录锁、间隙(gap)锁、临键锁(next-key)锁的一些理论知识之前有写过,详细内容可以看这篇文章 一文详解MySQL的锁机制
在一次对数据进行统计的时候,需要对两张表进行关联,类似于这样的语句a left join b on a.id = b.id where b.name = xx。发现最终的结果和预期不一致,汇总之后的数据变少了。
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。
redis适合放一些频繁使用,比较热的数据,因为是放在内存中,读写速度都非常快,一般会应用在下面一些场景,排行榜、计数器、消息队列推送、好友关注、粉丝。
在使用数据库查询语句时,单表的查询有时候不能满足项目的业务需求,在项目开发过程中,有很多需求都是要涉及到多表的连接查询,总结一下mysql中的多表关联查询
转载自 http://www.jb51.net/article/39432.htm
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码, Hash索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
在各种问答社区里谈及 SQL 里的各种 JOIN 之间的区别时,最被广为引用的是 CodeProject 上 C.L. Moffatt 的文章 Visual Representation of SQL Joins,他确实讲得简单明了,使用文氏图来帮助理解,效果明显。本文将沿用他的讲解方式,稍有演绎,可以视为该文较为粗糙的中译版。
常用的语句关键字有:SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY、HAVING、ASC|DESC
leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点(相邻的叶子节点,有双向指针)
从业以来主要在做客户端,用到的数据库都是表结构比较简单的 SQLite,以我那还给老师一大半的 SQL 水平倒也能对付。现在偶尔需要到后台的 SQL Server 里追查一些数据问题,就显得有点捉襟见肘了,特别是各种 JOIN,有时候傻傻分不清楚,于是索性弄明白并做个记录。
连接查询是关系数据库中最主要的查询,主要包括内连接、外连接和交叉连接等。通过连接运算符可以实现多个表查询。连接是关系数据库模型的主要特点,也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。 在关系数据库管理系统中,表建立时各数据之间的关系不必确定,常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时,通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。连接操作给用户带来很大的灵活性,他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表,然后通过连接进行查询。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,如果不使用索引MySQL必须从第l条记录开始读完整个表,直到找出相关的行.表越大,查询数据所花费的时间越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达某个位置去搜寻数据文件,而不必查看所有数据,可加快数据查询的查询速度提高效率,索引可在创建表时增加,也可动态调整已有表.
1)内连接:join, inner join 2)外连接:left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接:cross join
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