Mysql - 查询之关联查询 - MySQL

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查询这块是重中之重, 关系到系统反应时间. 项目做到后期, 都是要做性能测试和性能优化的, 优化的时候, 数据库这块是一个大头.

sql格式: select 列名/* from 表名 where 条件 group by 列 having 条件 order by 列 asc/desc;

这里牵涉到一个查询执行顺序的问题.

单表查询执行顺序:

select sex, count(Sex) as count from tch_teacher where id > 15 group by Sex having count > 5 order by Sex asc limit 1;

1-> from 表 : 首先拿到表tch_teacher

2-> where 条件 : 根据where后面的条件筛选一遍数据集合A

3-> group by 分组 : 对筛选出的数据A, 根据group by后面的列进行分组, 得到数据集B

4-> having 筛选 : 对数据集B进行进一步筛选, 得到数据集C

5-> select 数据 : 这里有四步

第一步 : 根据select后面的列名, 去数据集C中取数据. 得到数据集D

第二步 : 对数据集D中的数据进行去重操作(这一步是建立在 sql中有distinct 情况下), 得到数据集E

第三步 : 对数据集E进行排序操作, 得到数据集F

第四步 : 对数据集F进行截取数据操作, 得到最终的数据集(执行 limit 10 操作)

在多表的时候, 优化器在优化的时候, 会有些区别, 有些地方, 会用到where条件, 然后才连表

一、连表查询

1. 交叉连接 -- 笛卡尔乘积 cross join

select * from tch_teacher cross join tch_contact

这种连接方式, 没见人用过. 如果tch_teacher,tch_contact表各有10条数据, 那么连接的结果, 就是 10 x 10 = 100 条数据.

在mysql 中, cross join 后面是可以跟 on 和 where 的, 加上之后, 其实跟 inner join 是一样的

2. 内连接 -- inner join

内连接在不加on的情况下, 也是去求笛卡尔乘积. 不加on的用法并不推荐使用, 容易造成内存溢出的情况. 加on的时候, 在连表的时候, 就会对数据进行筛选, 以此来缩减有效数据范围

select * from tch_teacher inner join tch_contact

从上面的sql和图片来看, inner join 的时候, 可以不加on, 也能得到一个结果, 而且这个结果和交叉连接的结果是一样的.

这里还有另外两种写法:

select * from tch_teacher,tch_contactselect * from tch_teacher join tch_contact

得到的结果是一样的.

3. 外连接 -- left/right join on

这里我特意加了一个on在上面, 因为不加on是会报错的.

left join 称之为左连接, 连接以左侧表数据为准, 当右表没有数据与之匹配的时候, 则会用null填补

right join 称之为右连接, 与 left join 相反, 这个是以右表为准

先看下效果吧

select * from tch_teacher left join tch_contact on tch_teacher.Id = tch_contact.TId;

select * from tch_teacher right join tch_contact on tch_teacher.Id = tch_contact.TId;

其实这里还有一个full join , 不过mysql里面的full join, 着实有些让人无语, 反正我没这么用过, 略过不表了.

这里我做了一个小测试, 这里的数据, tch_contact的tid值, 我取的是0~100000之间的随机数

select * from tch_teacher inner join tch_contact on tch_teacher.Id = tch_contact.TId ;select * from tch_teacher LEFT join tch_contact on tch_teacher.Id = tch_contact.TId ;

tch_teacher	tch_contact	inner join(s)	结果	left join(s)	结果
十万	十万	0.499	99999	0.526	137017
十万+5000	十万	0.345	99999	0.565	142017
十万-5000	十万	0.472	94949	0.534	130124