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mysql left join 出现的重复结果

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 left join 是以A表为基础,A表即左表,B表即右表。...所以解决办法 都是从一个出发点出发,使A表与B表所显示的记录数为 1:1应关系。...select * from a left join(select id from b group by id) as b on a.id=b.aid 拿出b表的一条数据关联 使A表与B表所显示的记录数为 1:1应关系...,那就必须使用distinct去掉多余的重复记录。...可以用唯一键(不一定要主键,只要唯一就行)关联做链接查询就可以了。 我会阅读所有的评论,所以无论你有什么想要说的,或者是想要分享的,甚至是问题之类的,都可以在下面留言。

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MySQL count()函数及其优化count(1),count(*),count(字段)区别

很简单,就是为了统计记录数 由SELECT返回 为了理解这个函数,让我们祭出 employee_tbl 表 所有记录 统计行的总数 计算 Zara 的记录数 注意:由于 SQL 查询大小写不敏感,所以在...WHERE 条件中,无论是写成 ZARA 还是 Zara,结果都是一样的 count(1),count(*),count(字段)区别 count(1)和count(*) 作用 都是检索表中所有记录行的数目...,不论其是否包含null值 区别 count(1)比count(*)效率高 二 . count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段的非空行数,...快 如果有主键,那么count(主键,联合主键)比count(*)快 如果表只有一个字段,count(*)最快 count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。...count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表 明显前者更快一些。

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MySQLcount(*)、count(1)和count(列名)区别

count(1)比count()效率高。 count(字段)是检索表中的该字段的非空行数,不统计这个字段值为null的记录。...(主键,联合主键)比count()快 如果表只有一个字段,count(*)最快 count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。...执行效果 count(1) V.S count(*) 当表的数据量大些时,对表作分析之后,使用count(1)还要比使用count(*)用时多!...所以没必要去count(1),用count(),sql会帮你完成优化的 因此:count(1)和count(*)基本没有差别!...执行效率 列名为主键,count(列名)会比count(1)快 列名不为主键,count(1)会比count(列名)快 如果表多个列并且没有主键,则 count(1) 的执行效率优于 count()

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MySQLcount(字段) ,count(主键 id) ,count(1)和count(*)的区别

所以,count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意:count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因:从引擎返回 id 会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...看到这里,你会说优化器就不能自己判断一下吗,主键 id 肯定是非空的,为什么不能按照 count(*) 来处理,多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了,而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了,你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)

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MySQLcount(字段) ,count(主键 id) ,count(1)和count(*)的区别

所以,count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件的数据行里面,参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意:count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因:从引擎返回 id 会涉及到解析数据行,以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...看到这里,你会说优化器就不能自己判断一下吗,主键 id 肯定是非空的,为什么不能按照 count(*) 来处理,多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了,而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了,你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*) 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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高性能MySQL——Count(1) OR Count(*)?(转)

count(列名)某个字段值为NULL时,不统计 如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别,会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT...结论是:这俩在高版本的MySQL(5.5及以后,5.1的没有考证)是没有什么区别的,也就没有COUN(1)会比COUNT(*)更快这一说了。 WHY?...当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时,实际上就是在统计行数。...最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,这种情况下通配符*并不像我们猜想的那样扩展成所有的列,实际上,他会忽略所有列而直接统计所有的行数“——《高性能MySQL》。...如果该表有二级索引,则COUNT(1)和COUNT(*)都会通过占用空间最小的字段的二级索引进行统计,也就是说虽然COUNT(1)指定了第一列(此处表达有误,详见文章结尾)但是innodb不会真的统计主键索引

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MySQLcount(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高?

MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。...其实,它们的性能基本相同,因为在执行时,MySQL 会对这两种写法进行优化。MySQL 会从内存缓存里遍历主键索引,这是一种非常高效的操作方式,而且不需要读取数据页或磁盘块。...但是,在某些特殊情况下,COUNT(*) 可能会比 COUNT(主键id) 稍微快一点,这是因为 MySQL 可以直接通过读取页头来获取表的总记录数,而不需要扫描主键索引。...实际上,在大多数情况下,这两种写法的性能基本相同,因为 MySQL 它们进行了相同的优化。MySQL 会使用索引或全表扫描统计记录数,对于单表查询的情况,索引扫描通常比全表扫描要快一些。...但是,如果在多表查询的情况下使用 COUNT(1) 或 COUNT(字段),就需要注意它们的性能问题了。在这种情况下,MySQL 必须进行联接操作,然后再统计记录数。

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MySQLcount(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)那种效率更高?

在select count(?) from t这样的查询语句里面,count(*)、count(主键id)、count(字段)和count(1)等不同用法的性能,有哪些差别。...看到这里,你一定会说,优化器就不能自己判断一下吗,主键id肯定非空啊,为什么不能按照count(*)来处理,多么简单的优化啊。 当然,MySQL专门针对这个语句进行优化,也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了,而且MySQL已经优化过count(*)了,你直接使用这种用法就可以了。...其实,把计数放在Redis里面,不能够保证计数和MySQL表里的数据精确一致的原因,是这两个不同的存储构成的系统,不支持分布式事务,无法拿到精确一致的视图。...而把计数值也放在MySQL中,就解决了一致性视图的问题。 InnoDB引擎支持事务,我们利用好事务的原子性和隔离性,就可以简化在业务开发时的逻辑。这也是InnoDB引擎备受青睐的原因之一。

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MySQL查询---COUNT函数

count(*),count(id)与count(1)效率对比 实际上对于count(*)和count(1)效率哪个更高,众说纷坛。我们可以先看看效率对比: ? ?...因为Mysql官方文档写了这么一句话: InnoDB handles SELECT COUNT(*) and SELECT COUNT(1) operations in the same way....我个人建议使用count(*),因为SQL92标准中制定count(*)为标准统计行数的语法,所以Mysql一直在不断地count(*)做一定的优化。那有人说count(id)效率会不会更高?...因为主键索引和数据文件存放在一起,所以通过主键id取条数会检索数据文件,count(id)会检索整张表,然后遍历取到每一行数据的id,然后返回server层每一行的id,不为空count就 + 1,而...可以看到因为没有使用到索引,所以导致全表检索会扫描数据文件,现在我们name字段添加一个索引,然后再测试: ? 可以看到只需要0.33秒就执行完成,一样使用explain查看下: ?

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