`name` = 1)) 为什么要做这个事呢？我们知道Mysql有一个最左匹配原则，那么如果我的索引建的是age，name，那我以name，age这样的顺序去查询能否使用到索引呢？...需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引 明明有索引为什么还走全表扫描 之前回答一些面试问题的时候，对某一个点的理解出现了偏差，即我认为只要查询的列有索引则一定会使用索引去...我的测试结果是50%，但个人认为MySQL优化器不会完全纠结于行数区分是否全表，而是有很多其他因素综合考虑发现全表扫描的效率更高等等，所以充分认识到该问题即可 count(*) 还是 count(id)...说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行字段类型不同导致索引失效阿里的Java编码规范中有以下内容：【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换...，导致索引失效 实际上数据库在查询的时候会作一层隐式的转换，比如 varchar 类型字段通过 数字去查询 # 正例 EXPLAIN SELECT * FROM `user_coll` where pid
range：使用索引进行范围扫描，常见于 between、> 、< 这样的查询条件 index：索引连接类型与 ALL 相同，只是扫描的是索引树，通常出现在索引是该查询的覆盖索引的情况 「ALL」：全表扫描...需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引 明明有索引为什么还走全表扫描 之前回答一些面试问题的时候，对某一个点的理解出现了偏差，即我认为只要查询的列有索引则一定会使用索引去...我的测试结果是50%，但个人认为MySQL优化器不会完全纠结于行数区分是否全表，而是有很多其他因素综合考虑发现全表扫描的效率更高等等，所以充分认识到该问题即可 count(*) 还是 count(id)...说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行 字段类型不同导致索引失效 阿里的Java编码规范中有以下内容： 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换...，导致索引失效 实际上数据库在查询的时候会作一层隐式的转换，比如 varchar 类型字段通过 数字去查询 # 正例 EXPLAIN SELECT * FROM `user_coll` where pid
对于一些SQL初学者，写一个简单的单表查询那是信手拈来。 但是遇到写多表关联查询可能就懵逼了： 为什么会有多表查询这种“怪物”？ 要怎么写？ 为什么要这样为难我？ 这是谁发明的？...左连接(LEFT OUT JOIN)是把左边的表作为保留表，右连接（RIGHT OUT JOIN）是把右边的表作为保留表，全连接（FULL OUT JOIN）则是把两个表都作为保留表。...（我们在书写时，通常会省略掉OUT) 在执行完ON的筛选后，我们根据写法来添加这些保留表中记录。...在ON筛选完后，我们发现Customers表中CustomerID为1的没有在VT2中，我们需要将这条记录的相关信息添加到VT2中生成虚表VT3，并且将Order表中的所有数据置为NULL，因为他们（指表...至此整个表关联环节就执行完成了。 以上就是JOIN在数据库中执行的相关内容，如有不明白的地方，欢迎在底下留言。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、连接查询 1、交叉连接：CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合，即笛卡尔积。...从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留....基本语法：左表 [inner] join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段; on表示连接条件: 条件字段就是代表相同的业务含义(如my_student.c_id和my_class.id) 字段别名以及表别名的使用...join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段; 修改成 SELECT m.id, m.admin_user, m.login_count, l.level_name FROM cms_manage...: 子查询得到的结果是一行一列 列子查询: 子查询得到的结果是一列多行 行子查询: 子查询得到的结果是多列一行(多行多列) （1,2,3出现的位置都是在where之后) 表子查询: 子查询得到的结果是多行多列
左外连接：查询左表所有数据，以及两张表交集部分的数据。 右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分的数据。 自连接：当前表与自身连接查询，必须使用表的别名。...on status.id = user.status; 外连接 左外连接：select 字段列表 from 表1 left join 表2 on 条件; 右外连接：select 字段列表 from...自连接需要起别名：select 字段列表 from 表A 别名A join 表A 别名B on 条件; 自连接往往出现在一下场景： 员工A的记录中有领导id，而领导也是员工，也在员工表中。...这就需要自连接，拼接员工和员工的领导。 领导没有领导，如果使用内连接，那么会导致结果中没有领导。此时需要左外连接，即使没有领导，也要显示出来。...标量子查询 子查询返回的结果是单个值，如数字、字符串、日期等。 子查询返回的结果会自动类型转换，使用where id = '2'和where id = 2结果是一样的。
所以 truncate 一定慎用，一旦清空除物理恢复外将无力回天 5. join 连接 INNER JOIN 内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来 select *...6. left semi join 为什么把这个单独拿出来说，因为它和其他的 join 语句不太一样， 这个语句的作用和 in/exists 作用是一样的，是 in/exists 更高效的实现 SELECT...left semi join 是只传递表的 join key 给 map 阶段，因此left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。...因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系，遇到右表重复记录，左表会跳过 7....：id (商品id)、price (价格)、dis_amount (优惠金额) 我想算每个商品优惠后实际的价格，sql如下： select id, price - dis_amount as real_amount
在查询优化的过程中，内连接的表之间的连接顺序可以随意交换，where或on条件中只涉及单表的条件可以下推到表上作为表的过滤条件；而对于外连接来说，表的连接顺序不能随意交换，约束条件也不能随意的下推。...如果可以将外连接转换为内连接，那么就可以简化查询优化过程。 外连接为什么要转为内连接？...在查询优化的过程中，内连接的表之间的连接顺序可以随意交换，where或on条件中只涉及单表的条件可以下推到表上作为表的过滤条件；而对于外连接来说，表的连接顺序不能随意交换，约束条件也不能随意的下推。...比如：左外连接的左表、右外连接的右表 可空侧：外连接中会被补空值的一侧。...比如：左外连接的右表、右外连接的左表、全外连接的左表和右表 只要满足以下条件之一，就可以将外连接转换为内连接： Where条件中有“严格”的约束条件，且该约束条件中引用了可空侧的表中列。
所以 truncate 一定慎用，一旦清空除物理恢复外将无力回天 5. join 连接 INNER JOIN 内连接：只有进行连接的两个表中都存在与连接条件相匹配的数据才会被保留下来 select *...6. left semi join 为什么把这个单独拿出来说，因为它和其他的 join 语句不太一样， 这个语句的作用和 in/exists 作用是一样的，是 in/exists 更高效的实现 SELECT...left semi join 是只传递表的 join key 给 map 阶段，因此left semi join 中最后 select 的结果只许出现左表。...因为 left semi join 是 in(keySet) 的关系，遇到右表重复记录，左表会跳过 7....id (商品id)、price (价格)、dis_amount (优惠金额) 我想算每个商品优惠后实际的价格，sql如下： select id, price - dis_amount as
可以这样理解：子查询实际上是通过未知表进行查询后的条件判断，而自连接是通过已知的自身数据表 进行条件判断，因此在大部分 DBMS 中都对自连接处理进行了优化。...`employee_id`; 非自连接：上面写的都属于非自连接 角度3：内链接 vs 外链接 内连接 合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行 外连接 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左...（或右）表中不满足条件的 行 ，这种连接称为左（或右） 外连接。...外连接分类 #左外连接，实现查询结果是A SELECT 字段列表 FROM A表 LEFT JOIN B表 ON 关联条件 WHERE 等其他子句 #右外连接，实现查询结果是B SELECT 字段列表...#实现查询结果是A∪B #用左外的A，union 右外的B select 字段列表 from A表 left join B表 on 关联条件 where 等其他子句 union select 字段列表
就记录日志 客户端可以用set设置变量的方式让慢查询开启，但是个人不推荐，因为真实操作起来会有一些问题，比如说，重启MySQL后就失效了，或者是开启了慢查询，我又去改变量值，它就不生效了。...（有时候不一定，我看到很多博客讲的是超过指定秒数，但我实验得出的结果是达到指定秒数） EXPLAIN 点对点分析你 explain是一个神奇的命令，可以查看sql的具体的执行计划。...（比如示例的这条sql的执行计划，就是先执行第一行，再执行第二行） select_type：表示select类型 取值如下 simple 简单表 即不使用表连接或者子查询 primary...COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(列) （先提前申明，本人是在innodb库里做的实验。） 1.count(1)和count(*)直接就是统计主键，他们两个的效率是一样的。...第一种思路 在索引上分页 在索引上完成分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列的内容。
（有时候不一定，我看到很多博客讲的是超过指定秒数，但我实验得出的结果是达到指定秒数） 二、EXPLAIN 点对点分析你 explain是一个神奇的命令，可以查看sql的具体的执行计划。...（比如示例的这条sql的执行计划，就是先执行第一行，再执行第二行） select_type：表示select类型 取值如下 simple 简单表 即不使用表连接或者子查询...，也就是位于select列表中的查询 derived 派生表 该临时表是从子查询派生出来的 等等 type：表示MySQL在表中查找数据的方式，或者叫访问类型，以下对于type...COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(列) （先提前申明，本人是在innodb库里做的实验。） count(1)和count(*)直接就是统计主键，他们两个的效率是一样的。...第一种思路 在索引上分页 在索引上完成分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列的内容。
连接查询 关系：一对一，一对多，多对多 将多张表连到一起进行查询（会导致记录数行和字段数列发生改变），保证数据的完整性 分类： 交叉连接 内连接 外连接：左外连接（左连接）和右外连接（右连接） 自然连接...外连接分为两种：左外连接（left join），右外连接（right join） 左连接：左表是主表 右连接：右表是主表 流程： 1、 确定连接主表：左连接left join左边的表为主表；right...左连接和右连接其实可以互相转换，但是数据对应的位置（表顺序）会改变 外连接中主表数据记录一定会保存：连接之后不会出现记录数少于主表（内连接可能） 应用 常用的数据获取方式：获取主表和对应的从表数据（关联...外键字段与主表主键字段类型完全一致 外键字段与主表主键字段基本属性相同 如果是在表后增加外键，对数据有要求(从表数据与主表的关联关系) 外键只能使用innodb存储引擎，myisam不支持 12.4...(主表与从表数据一致)，外键强大的数据约束作用可能导致数据在后台变化的不可控，所以外键在实际开发中较少使用 12.5 外键约束模式 三种约束模式： district：严格模式，默认的，不允许操作 cascade
数字 1 的二进制是 0001，取反后变为 1110, 数字 5 的二进制是 0101，将 1110 和 0101 进行求与操作，其结果是二进制的 0100，转换为十进制就是 4。...内连接是系统默认的表连接，所以在 FROM 子句后可以省略 INNER 关键字，只使用关键字 JOIN。...左连接（主表在左边，全部显示，从表在右边，兼容性显示） 为了更好ode显示出来 我将左边的主表多加了一列 其中兴趣爱好这一字段设置为6，与表aaaa不匹配 mysql> select * from zhu...也就是说在左连接查询中，使用 NULL 值表示右表中没有找到与左表中匹配的记录。左连接的查询原理如图所示。 ?...右连接（主表在右边，全部显示，从表在左边，兼容性显示） 为了能更好的显示 我又在表二aaaa中添加了一行字段 其中id=4 未能与zhu表匹配删 所以显示为null mysql> select
如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。 3）FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN 完整外部联接返回左表和右表中的所有行。...，一般称为内连接，有INNER JOIN，形成的中间表为两个表经过ON条件过滤后的笛卡尔积。...全外连接实际是上左外连接和右外连接的数学合集（去掉重复），即“全外=左外 UNION 右外”。 说明：左表就是在“（LEFT OUTER JOIN）”关键字左边的表。右表当然就是右边的了。...但是可以通过左外和右外求合集来获取全外连接的查询结果。下图是上面SQL在Oracle下执行的结果： 语句10：左外和右外的合集，实际上查询结果和语句9是相同的。...自然连接无需指定连接列，SQL会检查两个表中是否相同名称的列，且假设他们在连接条件中使用，并且在连接条件中仅包含一个连接列。
where语句筛选，位置在group_by字句的前面 分组后的筛选：分组后的筛选是利用已经重新分配的组内的信息进行筛选，这些信息不直接存储于数据库中。...最终得到的结果是表一和表二的完全匹配 例如想要通过boys表和beauty表匹配对象，假如写作下式 SELECT NAME,boyName FROM boys,beauty; 最终得到4*12=48条数据...,beauty WHERE beauty.boyfriend_id=boys.id; # 起别名后进行等值连接 # 起别名后在select语句中的表名也需要修改为别名 SELECT last_name...`job_id` ; # 等值查询后可以进行模糊查询等，用AND语句连接即可 # 非等值连接 # 相较于等值查询的主要区别就是替换了查询语句的等于为其他判断符号 # 自连接 # 本质就是只在自己表内部的等值连接...，则显示null 左外连接，left左边的是主表 右外连接，left右边的是主表 左外和右外交换顺序，可以达到相同的效果 */ # 左外连接 SELECT b.name,boy.* FROM beauty
，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！...因为我们在设计数据库的时候，往往需要满足范式（具体满足范式几，无法一概而论，这里不做细究），会导致我们某个需求的全部列分散在不同的表中，所以为了满足需求，我们需要将某些表的列进行连接。...交叉连接就是对两张表中的全部记录进行交叉组合，因此其结果是两张表的乘积，这也是为什么交叉连接无法使用内连接或外连接中所使用的 ON 子句的原因。... 连接键不直观，需要去看两张表中相同的字段有哪些；对于自然连接，了解即可，不推荐使用，反正我工作这么久，一次都没用过。...; 由于我们习惯了从左往右（阅读方式、写作方式），因此在实际项目中，基本上用的都是左连接 全连接 返回匹配的记录，以及左表和右表各自的多余记录，关键字：FULL JOIN （FULL
SemiJoin定义 SemiJoin是表上的一个运算。假定R和S是两个表，R SemiJoin S可记为R ⋉ S，结果是在S中满足条件的元组。...从上面的结果可以得出如下结论： ①半连接的结果是左表的子集。 ②增加右表一条重复记录，结果并不随之增多。 In子查询转SemiJoin的优化方法 1....从上面的结构可以看到，转化是支持多列的。 2. 为什么可以转化： 当执行如下SQL时，也是先遍历雇员表，然后在部门表里查找是否匹配。实际上和上面SemiJoin的语义是一致的，结果也一样。...不包含GROUP BY 或 HAVING 含有groupby的SQL，转换后（即扁平化后），导致与原来语义不一致了。...Materialize： 假如不是相关子查询，可以先物化内表为一个临时表，由于该临时表在条件字段上采用了索引，保证了唯一性（即消除了重复字段），SemiJoin的结果就和innerJoin相同了。
略 full join 全连接 full join 略 left semi join 左半连接 只显示左表中的记录。...左半连接与左外连接的区别是，左半连接将返回左表中符合 join 条件的记录，而左外连接将返回左表所有的记录，匹配不上 join 条件的记录将返回 null 值。...在删除内部表的时候，hive 将会把属于表的元数据和数据全部删掉；而删除外部表的时候，hive 仅仅删除外部表的元数据，数据是不会删除的，也就是说，外部表的数据其实不是 hive 自己管理的。... in ("100") udf 函数 其实就是一个简单的函数，执行过程就是在 hive 转换成 mapreduce 程序后，执行 java 方法，类似于像 mapreduce 执行过程中加入一个插件，方便扩展...，到达时间就会进行对应的表生成，任务数降低，相同模块表聚合度增强，更易维护，这些表我统一命名为 d_7d_1m。
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