Mysql 认识加深(推荐阅读)

多表查询连接

  准备两张员工信息表,我们要查询员工信息及员工所在部门.那么就需要两张表进

  行连接查询,多表查询.

  外链接 语法

    select 字段列表

      from 表1 inner/left/right join 表2 on 表1.字段 = 表2.字段;

  第一种情况交叉连接: 不适用任何匹配条件.生成笛卡尔积.

mysql> select * from employee,department;
+—-+———-+——–+——+——–+——+————–+
| id | name | sex | age | dep_id | id | name |
+—-+———-+——–+——+——–+——+————–+
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 200 | 技术 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 202 | 销售 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 203 | 运营 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 200 | 技术 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 202 | 销售 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 203 | 运营 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 200 | 技术 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 201 | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 203 | 运营 |
| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |
| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |
| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |
| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 200 | 技术 |
| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 201 | 人力资源 |
| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 202 | 销售 |
| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 203 | 运营 |

  内连接 : 只连接匹配的行

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匹配的结果

department没有204这个部门,因而employee表中关于204这条员工信息没有匹配出来

mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee inner join department
on employee.dep_id=department.id;
+—-+———+——+——–+————–+
| id | name | age | sex | name |
+—-+———+——+——–+————–+
| 1 | egon | 18 | male | 技术 |
| 2 | alex | 48 | female | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | 38 | male | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | 28 | female | 销售 |
| 5 | nvshen | 18 | male | 技术 |
+—-+———+——+——–+————–+
rows in set (0.00 sec)

上述sql等同于

mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee,department where employee.dep_id=department.id;

  外链接之右连接: 优先显示右表全记录

以右表为准,即找出所有部门信息,包括没有员工的部门

本质就是:在内连接的基础上增加右边有,左边没有的结果

mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee right join department on employee.dep_id=department.id;
+——+———+————–+
| id | name | depart_name |
+——+———+————–+
| 1 | egon | 技术 |
| 2 | alex | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | 销售 |
| 5 | nvshen | 技术 |
| NULL | NULL | 运营 |
+——+———+————–+
rows in set (0.00 sec)

  外链接之左连接: 优先显示左表全记录

以左表为准,即找出所有员工信息,当然包括没有部门的员工

本质就是:在内连接的基础上增加左边有,右边没有的结果

mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee left join department on employee.dep_id=department.id;
+—-+———-+————–+
| id | name | depart_name |
+—-+———-+————–+
| 1 | egon | 技术 |
| 5 | nvshen | 技术 |
| 2 | alex | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | 销售 |
| 6 | xiaomage | NULL |
+—-+———-+————–+
rows in set (0.00 sec)

  全外连接:显示左右两个表全部记录

外连接:在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果

注意:mysql不支持全外连接 full JOIN

强调:mysql可以使用此种方式间接实现全外连接

语法:select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
union all
select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id;

mysql> select * from employee left join department on employee.dep_id = department.id
union
select * from employee right join department on employee.dep_id = department.id
;
+——+———-+——–+——+——–+——+————–+
| id | name | sex | age | dep_id | id | name |
+——+———-+——–+——+——–+——+————–+
| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |
| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | NULL | NULL |
| NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 203 | 运营 |
+——+———-+——–+——+——–+——+————–+
rows in set (0.01 sec)

注意 union与union all的区别:union会去掉相同的纪录

  符合条件连接查询

  以内连接的方式查询employee和department表,并且employee表中的age

  字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门.

select employee.name,department.name from employee inner join department
  on employee.dep_id = department.id
  where age > 25;

  以内连接的方式查询employee和department表,并且以age字段的升序方式显示. 

select employee.id,employee.name,employee.age,department.name from employee,department
where employee.dep_id = department.id
and age > 25
order by age asc;

  子查询

  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,可以为外层查询语句提供查询条件.

  子查询中可以包含:in, not in , any , all , exists 和 not exist等关键字

  还可以包含比较运算符: = , != , > ,< 等

  例 带in 关键字的查询

查询平均年龄在25岁以上的部门名

select id,name from department
where id in
(select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);

查看技术部员工姓名

select name from employee
where dep_id in
(select id from department where name=’技术’);

查看不足1人的部门名

select name from department
where id not in
(select dep_id from employee group by dep_id);

  带比较运算的子查询

比较运算符:=、!=、>、>=、<、<=、<>

查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄

mysql> select name,age from employee where age > (select avg(age) from employee);
+———+——+
| name | age |
+———+——+
| alex | 48 |
| wupeiqi | 38 |
+———+——+

查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄

思路:
(1)先对员工表(employee)中的人员分组(group by),查询出dep_id以及平均年龄。
(2)将查出的结果作为临时表,再对根据临时表的dep_id和employee的dep_id作为筛选条件将employee表和临时表进行内连接。
(3)最后再将employee员工的年龄是大于平均年龄的员工名字和年龄筛选。

mysql> select t1.name,t1.age from employee as t1
inner join
(select dep_id,avg(age) as avg_age from employee group by dep_id) as t2
on t1.dep_id = t2.dep_id
where t1.age > t2.avg_age;
+——+——+
| name | age |
+——+——+
| alex | 48 |

  带exists关键字的子查询

EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时,内层查询语句不返回查询的记录。而是返回一个真假值。True或False

当返回True时,外层查询语句将进行查询;当返回值为False时,外层查询语句不进行查询

department表中存在dept_id=203,Ture

mysql> select * from employee where exists (select id from department where id=200);
+—-+———-+——–+——+——–+
| id | name | sex | age | dep_id |
+—-+———-+——–+——+——–+
| 1 | egon | male | 18 | 200 |
| 2 | alex | female | 48 | 201 |
| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 |
| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 |
| 5 | nvshen | male | 18 | 200 |
| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 |
+—-+———-+——–+——+——–+

department表中存在dept_id=205,False

mysql> select * from employee where exists (select id from department where id=204);
Empty set (0.00 sec)

索引

  索引介绍: 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似

  于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查到数据的存放位置,然后

  直接获取.

  索引作用  约束和加速查找

  常见的索引:

  普通索引;  唯一索引;  主键索引;  

  联合索引(多列) : 联合主键索引 联合唯一索引 联合普通索引

  有无索引的区别以及建立索引的目的

  无索引: 从前往后逐条查询

  有索引: 创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时

  候,先去额外的文件找,定好位置,再去原始表中直接查询.)数据过多,对硬

  盘也有损耗.

  建立索引目的 :

    额外的文件保存特殊的数据结构

    查询快, 但是插入更新删除依然慢

    创建索引后,必须命中索引才能有效

hash索引和BTree索引
(1)hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢
(2)btree类型的索引:b+树,层数越多,数据量指数级增长(我们就用它,因为innodb默认支持它)

  普通索引  作用:仅有一个加速查找

    创建表+普通索引

create table userinfo(
nid int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
index ix_name(name)
         #index创建索引目录 ix_name表示创建的索引名字 (name)表示为哪个字段创建索引
);

    普通索引   

    create index 索引的名字 on 表名(列名)
    单独为某一表的某一字段创建普通索引

  删除索引
   drop index 索引的名字 on 表名

  查看索引
   show index from 表名
  
  唯一索引
  功能 : 加速查找  唯一约束(可含null)
  

create table userinfo(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
unique index ix_name(name)
);

  唯一索引: create unique index 索引名 on 表名(列名)
  
  删除唯一索引 : drop index 索引名 on 表名;
  
  主键索引
  (主键查找类似于 not null + unique 不为空且唯一)
  功能:加速查找  唯一约束(不含null)
  创建表+主键索引

       create table userinfo(

               id int not null auto_increment primary key,
               name varchar(32) not null,
               email varchar(64) not null,
               unique  index  ix_name(name)
       )
      or

       create table userinfo(

               id int not null auto_increment,
               name varchar(32) not null,
               email varchar(64) not null,
               primary key(nid),
               unique  index  ix_name(name)
     )

  
  主键索引  alter table 表名 add primary key(列名);

  删除主键索引
  alter table 表名 drop primary key;
  alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;  
  组合索引
  组合索引是将n个列组合成一个索引,进行查询,并不是采用n个列的各个
  单列索引,进行查找,而是统一采用最左前缀规则查找.查找时采用最左面的
  索引与后面的索引两两结合查找,最左面的索引不同,组合索引的效率也会不同.
  
  其应用场景为: 频繁的同时使用n列来进行查询,如 :
  where name=’alex’ and email=’[email protected]’.                             
    create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);
  组合索引总和保存了col1和col2的数据,他不需要在2个索引表之间跳转,所以速度会更快,组合索引
  的搜索步骤如下

  索引名词(非正规SQL名称)

覆盖索引:在索引文件中直接获取数据

    例如:
    select name from userinfo where name = 'alex50000';

索引合并:把多个单列索引合并成使用

    例如:
    select * from  userinfo where name = 'alex13131' and id = 13131;

  如下图索引合并,需要反复在两个索引表间进行跳转,造成速度慢的原因之一,假设col1=’ABC’的数

据有5行,满足col2=123的数据有1000行,最坏的情况(那5行在col2的1000行最后面) 需要扫描完col2的

1000行才能找到需要的数据,并不能达到快速查找的目的.

  正确使用索引的情况

  数据库表中添加索引后确实会让查询速度飞起,但是前提必须是正确的使
  用索引来查询,如果以错误的方式使用,则即使建立索引也会不奏效.

  使用索引,必须:
    创建索引–>命中索引–>正确使用索引

  测试:
View Code

  最左前缀

最左前缀匹配:
create index ix_name_email on userinfo(name,email);
select * from userinfo where name = ‘alex’;
select * from userinfo where name = ‘alex’ and email=’[email protected]’;

             select * from userinfo where  email='[email protected]';

         如果使用组合索引如上,name和email组合索引之后,查询
         (1)name和email ---使用索引
         (2)name        ---使用索引
         (3)email       ---不适用索引
          对于同时搜索n个条件时,组合索引的性能好于多个单列索引

        组合索引的性能>索引合并的性能***

  索引注意事项:
  

(1)避免使用select *
(2)count(1)或count(列) 代替count(*)
(3)创建表时尽量使用char代替varchar
(4)表的字段顺序固定长度的字段优先
(5)组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)
(6)尽量使用短索引 (create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型)
(7)使用连接(join)来代替子查询
(8)连表时注意条件类型需一致
(9)索引散列(重复少)不适用于建索引,例如:性别不合适

  执行计划

  explain+查询sql 用于显示sql执行信息参数,根据参考信息可以进行sql优化

mysql> explain select * from userinfo;
+—-+————-+———-+——+—————+——+———+——+———+——-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+———-+——+—————+——+———+——+———+——-+
| 1 | SIMPLE | userinfo | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 2973016 | NULL |
+—-+————-+———-+——+—————+——+———+——+———+——-+

mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id <20) as A;
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL          | NULL    | NULL    | NULL |   19 | NULL        |
|  2 | DERIVED     | userinfo   | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |   19 | Using where |
+----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+

rows in set (0.05 sec)

  参数

select_type:
查询类型
SIMPLE 简单查询
PRIMARY 最外层查询
SUBQUERY 映射为子查询
DERIVED 子查询
UNION 联合
UNION RESULT 使用联合的结果
table:
正在访问的表名
type:
查询时的访问方式,性能:all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
ALL 全表扫描,对于数据表从头到尾找一遍
select * from userinfo;
特别的:如果有limit限制,则找到之后就不在继续向下扫描
select * from userinfo where email = ‘[email protected]
select * from userinfo where email = ‘[email protected]’ limit 1;
虽然上述两个语句都会进行全表扫描,第二句使用了limit,则找到一个后就不再继续扫描。

INDEX : 全索引扫描,对索引从头到尾找一遍
select nid from userinfo;

RANGE: 对索引列进行范围查找
select * from userinfo where name < ‘alex’; PS: between and in > >= < <= 操作 注意:!= 和 > 符号

INDEX_MERGE: 合并索引,使用多个单列索引搜索
select * from userinfo where name = ‘alex’ or nid in (11,22,33);

REF: 根据索引查找一个或多个值
select * from userinfo where name = ‘alex112’;

EQ_REF: 连接时使用primary key 或 unique类型
select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id = userinfo.id;

CONST:常量
表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。
select id from userinfo where id = 2 ;

SYSTEM:系统
表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
select * from (select id from userinfo where id = 1) as A;

possible_keys:可能使用的索引

key:真实使用的

key_len:  MySQL中使用索引字节长度

rows: mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 —— 只是预估值

extra:
该列包含MySQL解决查询的详细信息
“Using index”
此值表示mysql将使用覆盖索引,以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
“Using where”
这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤,许多where条件里涉及索引中的列,当(并且如果)它读取索引时,就能被存储引擎检验,因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示:查询可受益于不同的索引。
“Using temporary”
这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
“Using filesort”
这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序,而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法,这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成,explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序,也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
“Range checked for each record(index map: N)”
这个意味着没有好用的索引,新的索引将在联接的每一行上重新估算,N是显示在possible_keys列中索引的位图,并且是冗余的

  慢日志记录

  开启慢查询日志,可以让mysql记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分

  析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统性能.

(1) 进入MySql 查询是否开了慢查询
show variables like ‘slow_query%’;
参数解释:
slow_query_log 慢查询开启状态 OFF 未开启 ON 为开启
slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限,一般设置为MySQL的数据存放目录)

(2)查看慢查询超时时间
show variables like ‘long%’;
ong_query_time 查询超过多少秒才记录 默认10秒

(3)开启慢日志(1)(是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。)
set global slow_query_log=1;
(4)再次查看
show variables like ‘%slow_query_log%’;

(5)开启慢日志(2):(推荐)
在my.cnf 文件中
找到[mysqld]下面添加:
slow_query_log =1
     slow_query_log_file=C:\mysql-5.6.40-winx64\data\localhost-slow.log
    long_query_time = 1

参数说明:
    slow_query_log 慢查询开启状态  1 为开启
    slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置
    long_query_time 查询超过多少秒才记录   默认10秒 修改为1秒

  分页性能相关方案

第1页:
select * from userinfo limit 0,10;
第2页:
select * from userinfo limit 10,10;
第3页:
select * from userinfo limit 20,10;
第4页:
select * from userinfo limit 30,10;
……
第2000010页
select * from userinfo limit 2000000,10;

PS:会发现,越往后查询,需要的时间约长,是因为越往后查,全文扫描查询,会去数据表中扫描查询。

  最有的解决方案

(1)只有上一页和下一页
做一个记录:记录当前页的最大id或最小id
下一页:
select * from userinfo where id>max_id limit 10;

    上一页:
    select * from userinfo where id<min_id order by id desc limit 10;

(2) 中间有页码的情况
select * from userinfo where id in(
select id from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A order by A.id desc limit 10
);

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