Mysql巧用join优化sql的方法详解
0. 准备相关表来进行接下来的测试
相关建表语句请看：https://github.com/YangBaohust/my_sql
user1表，取经组 +----+-----------+-----------------+---------------------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------+---------------------------------+ | 1 | 唐僧 | 旃檀功德佛 | 138245623,021-382349 | | 2 | 孙悟空 | 斗战胜佛 | 159384292,022-483432,+86-392432 | | 3 | 猪八戒 | 净坛使者 | 183208243,055-8234234 | | 4 | 沙僧 | 金身罗汉 | 293842295,098-2383429 | | 5 | NULL | 白龙马 | 993267899 | +----+-----------+-----------------+---------------------------------+ user2表，悟空的朋友圈 +----+--------------+-----------+ | id | user_name | comment | +----+--------------+-----------+ | 1 | 孙悟空 | 美猴王 | | 2 | 牛魔王 | 牛哥 | | 3 | 铁扇公主 | 牛夫人 | | 4 | 菩提老祖 | 葡萄 | | 5 | NULL | 晶晶 | +----+--------------+-----------+ user1_kills表，取经路上杀的妖怪数量 +----+-----------+---------------------+-------+ | id | user_name | timestr | kills | +----+-----------+---------------------+-------+ | 1 | 孙悟空 | 2013-01-10 00:00:00 | 10 | | 2 | 孙悟空 | 2013-02-01 00:00:00 | 2 | | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | | 8 | 沙僧 | 2013-01-10 00:00:00 | 3 | | 9 | 沙僧 | 2013-01-22 00:00:00 | 9 | | 10 | 沙僧 | 2013-02-11 00:00:00 | 5 | +----+-----------+---------------------+-------+ user1_equipment表，取经组装备 +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+ | id | user_name | arms | clothing | shoe | +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+ | 1 | 唐僧 | 九环锡杖 | 锦斓袈裟 | 僧鞋 | | 2 | 孙悟空 | 金箍棒 | 梭子黄金甲 | 藕丝步云履 | | 3 | 猪八戒 | 九齿钉耙 | 僧衣 | 僧鞋 | | 4 | 沙僧 | 降妖宝杖 | 僧衣 | 僧鞋 | +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+
1. 使用left join优化not in子句
例子：找出取经组中不属于悟空朋友圈的人
+----+-----------+-----------------+-----------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------+-----------------------+ | 1 | 唐僧 | 旃檀功德佛 | 138245623,021-382349 | | 3 | 猪八戒 | 净坛使者 | 183208243,055-8234234 | | 4 | 沙僧 | 金身罗汉 | 293842295,098-2383429 | +----+-----------+-----------------+-----------------------+
not in写法：
select * from user1 a where a.user_name not in (select user_name from user2 where user_name is not null);
left join写法：
首先看通过user_name进行连接的外连接数据集
select a.*, b.* from user1 a left join user2 b on (a.user_name = b.user_name);
+----+-----------+-----------------+---------------------------------+------+-----------+-----------+ | id | user_name | comment | mobile | id | user_name | comment | +----+-----------+-----------------+---------------------------------+------+-----------+-----------+ | 2 | 孙悟空 | 斗战胜佛 | 159384292,022-483432,+86-392432 | 1 | 孙悟空 | 美猴王 | | 1 | 唐僧 | 旃檀功德佛 | 138245623,021-382349 | NULL | NULL | NULL | | 3 | 猪八戒 | 净坛使者 | 183208243,055-8234234 | NULL | NULL | NULL | | 4 | 沙僧 | 金身罗汉 | 293842295,098-2383429 | NULL | NULL | NULL | | 5 | NULL | 白龙马 | 993267899 | NULL | NULL | NULL | +----+-----------+-----------------+---------------------------------+------+-----------+-----------+
可以看到a表中的所有数据都有显示，b表中的数据只有b.user_name与a.user_name相等才显示，其余都以null值填充，要想找出取经组中不属于悟空朋友圈的人，只需要在b.user_name中加一个过滤条件b.user_name is null即可。
select a.* from user1 a left join user2 b on (a.user_name = b.user_name) where b.user_name is null;
+----+-----------+-----------------+-----------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------+-----------------------+ | 1 | 唐僧 | 旃檀功德佛 | 138245623,021-382349 | | 3 | 猪八戒 | 净坛使者 | 183208243,055-8234234 | | 4 | 沙僧 | 金身罗汉 | 293842295,098-2383429 | | 5 | NULL | 白龙马 | 993267899 | +----+-----------+-----------------+-----------------------+
看到这里发现结果集中还多了一个白龙马，继续添加过滤条件a.user_name is not null即可。
select a.* from user1 a left join user2 b on (a.user_name = b.user_name) where b.user_name is null and a.user_name is not null;
2. 使用left join优化标量子查询
例子：查看取经组中的人在悟空朋友圈的昵称
+-----------+-----------------+-----------+ | user_name | comment | comment2 | +-----------+-----------------+-----------+ | 唐僧 | 旃檀功德佛 | NULL | | 孙悟空 | 斗战胜佛 | 美猴王 | | 猪八戒 | 净坛使者 | NULL | | 沙僧 | 金身罗汉 | NULL | | NULL | 白龙马 | NULL | +-----------+-----------------+-----------+
子查询写法：
select a.user_name, a.comment, (select comment from user2 b where b.user_name = a.user_name) comment2 from user1 a;
left join写法：
select a.user_name, a.comment, b.comment comment2 from user1 a left join user2 b on (a.user_name = b.user_name);
3. 使用join优化聚合子查询
例子：查询出取经组中每人打怪最多的日期
+----+-----------+---------------------+-------+ | id | user_name | timestr | kills | +----+-----------+---------------------+-------+ | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | | 9 | 沙僧 | 2013-01-22 00:00:00 | 9 | +----+-----------+---------------------+-------+
聚合子查询写法：
select * from user1_kills a where a.kills = (select max(b.kills) from user1_kills b where b.user_name = a.user_name);
join写法：
首先看两表自关联的结果集，为节省篇幅，只取猪八戒的打怪数据来看
select a.*, b.* from user1_kills a join user1_kills b on (a.user_name = b.user_name) order by 1;
+----+-----------+---------------------+-------+----+-----------+---------------------+-------+ | id | user_name | timestr | kills | id | user_name | timestr | kills | +----+-----------+---------------------+-------+----+-----------+---------------------+-------+ | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | 6 | 猪八戒 | 2013-02-07 00:00:00 | 17 | | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | +----+-----------+---------------------+-------+----+-----------+---------------------+-------+
可以看到当两表通过user_name进行自关联，只需要对a表的所有字段进行一个group by，取b表中的max(kills)，只要a.kills=max(b.kills)就满足要求了。sql如下
select a.* from user1_kills a join user1_kills b on (a.user_name = b.user_name) group by a.id, a.user_name, a.timestr, a.kills having a.kills = max(b.kills);
4. 使用join进行分组选择
例子：对第3个例子进行升级，查询出取经组中每人打怪最多的前两个日期
+----+-----------+---------------------+-------+ | id | user_name | timestr | kills | +----+-----------+---------------------+-------+ | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 5 | 猪八戒 | 2013-01-11 00:00:00 | 20 | | 7 | 猪八戒 | 2013-02-08 00:00:00 | 35 | | 9 | 沙僧 | 2013-01-22 00:00:00 | 9 | | 10 | 沙僧 | 2013-02-11 00:00:00 | 5 | +----+-----------+---------------------+-------+
在oracle中，可以通过分析函数来实现
select b.* from (select a.*, row_number() over(partition by user_name order by kills desc) cnt from user1_kills a) b where b.cnt <= 2;
很遗憾，上面sql在mysql中报错ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; 因为mysql并不支持分析函数。不过可以通过下面的方式去实现。
首先对两表进行自关联，为了节约篇幅，只取出孙悟空的数据
select a.*, b.* from user1_kills a join user1_kills b on (a.user_name=b.user_name and a.kills<=b.kills) order by a.user_name, a.kills desc;
+----+-----------+---------------------+-------+----+-----------+---------------------+-------+ | id | user_name | timestr | kills | id | user_name | timestr | kills | +----+-----------+---------------------+-------+----+-----------+---------------------+-------+ | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 1 | 孙悟空 | 2013-01-10 00:00:00 | 10 | 1 | 孙悟空 | 2013-01-10 00:00:00 | 10 | | 1 | 孙悟空 | 2013-01-10 00:00:00 | 10 | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | | 1 | 孙悟空 | 2013-01-10 00:00:00 | 10 | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 2 | 孙悟空 | 2013-02-01 00:00:00 | 2 | 1 | 孙悟空 | 2013-01-10 00:00:00 | 10 | | 2 | 孙悟空 | 2013-02-01 00:00:00 | 2 | 3 | 孙悟空 | 2013-02-05 00:00:00 | 12 | | 2 | 孙悟空 | 2013-02-01 00:00:00 | 2 | 4 | 孙悟空 | 2013-02-12 00:00:00 | 22 | | 2 | 孙悟空 | 2013-02-01 00:00:00 | 2 | 2 | 孙悟空 | 2013-02-01 00:00:00 | 2 | +----+-----------+---------------------+-------+----+-----------+---------------------+-------+
从上面的表中我们知道孙悟空打怪前两名的数量是22和12，那么只需要对a表的所有字段进行一个group by，对b表的id做个count，count值小于等于2就满足要求，sql改写如下：
select a.* from user1_kills a join user1_kills b on (a.user_name=b.user_name and a.kills<=b.kills) group by a.id, a.user_name, a.timestr, a.kills having count(b.id) <= 2;
5. 使用笛卡尔积关联实现一列转多行
例子：将取经组中每个电话号码变成一行
原始数据：
+-----------+---------------------------------+ | user_name | mobile | +-----------+---------------------------------+ | 唐僧 | 138245623,021-382349 | | 孙悟空 | 159384292,022-483432,+86-392432 | | 猪八戒 | 183208243,055-8234234 | | 沙僧 | 293842295,098-2383429 | | NULL | 993267899 | +-----------+---------------------------------+
想要得到的数据：
+-----------+-------------+ | user_name | mobile | +-----------+-------------+ | 唐僧 | 138245623 | | 唐僧 | 021-382349 | | 孙悟空 | 159384292 | | 孙悟空 | 022-483432 | | 孙悟空 | +86-392432 | | 猪八戒 | 183208243 | | 猪八戒 | 055-8234234 | | 沙僧 | 293842295 | | 沙僧 | 098-2383429 | | NULL | 993267899 | +-----------+-------------+
可以看到唐僧有两个电话，因此他就需要两行。我们可以先求出每人的电话号码数量，然后与一张序列表进行笛卡儿积关联，为了节约篇幅，只取出唐僧的数据
select a.id, b.* from tb_sequence a cross join (select user_name, mobile, length(mobile)-length(replace(mobile, ',', ''))+1 size from user1) b order by 2,1;
+----+-----------+---------------------------------+------+ | id | user_name | mobile | size | +----+-----------+---------------------------------+------+ | 1 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 2 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 3 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 4 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 5 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 6 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 7 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 8 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 9 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | | 10 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | +----+-----------+---------------------------------+------+
a.id对应的就是第几个电话号码，size就是总的电话号码数量，因此可以加上关联条件(a.id <= b.size)，将上面的sql继续调整
select b.user_name, replace(substring(substring_index(b.mobile, ',', a.id), char_length(substring_index(mobile, ',', a.id-1)) + 1), ',', '') as mobile from tb_sequence a cross join (select user_name, concat(mobile, ',') as mobile, length(mobile)-length(replace(mobile, ',', ''))+1 size from user1) b on (a.id <= b.size);
6. 使用笛卡尔积关联实现多列转多行
例子：将取经组中每件装备变成一行
原始数据：
+----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+ | id | user_name | arms | clothing | shoe | +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+ | 1 | 唐僧 | 九环锡杖 | 锦斓袈裟 | 僧鞋 | | 2 | 孙悟空 | 金箍棒 | 梭子黄金甲 | 藕丝步云履 | | 3 | 猪八戒 | 九齿钉耙 | 僧衣 | 僧鞋 | | 4 | 沙僧 | 降妖宝杖 | 僧衣 | 僧鞋 | +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+
想要得到的数据：
+-----------+-----------+-----------------+ | user_name | equipment | equip_mame | +-----------+-----------+-----------------+ | 唐僧 | arms | 九环锡杖 | | 唐僧 | clothing | 锦斓袈裟 | | 唐僧 | shoe | 僧鞋 | | 孙悟空 | arms | 金箍棒 | | 孙悟空 | clothing | 梭子黄金甲 | | 孙悟空 | shoe | 藕丝步云履 | | 沙僧 | arms | 降妖宝杖 | | 沙僧 | clothing | 僧衣 | | 沙僧 | shoe | 僧鞋 | | 猪八戒 | arms | 九齿钉耙 | | 猪八戒 | clothing | 僧衣 | | 猪八戒 | shoe | 僧鞋 | +-----------+-----------+-----------------+
union的写法：
select user_name, 'arms' as equipment, arms equip_mame from user1_equipment union all select user_name, 'clothing' as equipment, clothing equip_mame from user1_equipment union all select user_name, 'shoe' as equipment, shoe equip_mame from user1_equipment order by 1, 2;
join的写法：
首先看笛卡尔数据集的效果，以唐僧为例
select a.*, b.* from user1_equipment a cross join tb_sequence b where b.id <= 3;
+----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+----+ | id | user_name | arms | clothing | shoe | id | +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+----+ | 1 | 唐僧 | 九环锡杖 | 锦斓袈裟 | 僧鞋 | 1 | | 1 | 唐僧 | 九环锡杖 | 锦斓袈裟 | 僧鞋 | 2 | | 1 | 唐僧 | 九环锡杖 | 锦斓袈裟 | 僧鞋 | 3 | +----+-----------+--------------+-----------------+-----------------+----+
使用case对上面的结果进行处理
select user_name, case when b.id = 1 then 'arms' when b.id = 2 then 'clothing' when b.id = 3 then 'shoe' end as equipment, case when b.id = 1 then arms end arms, case when b.id = 2 then clothing end clothing, case when b.id = 3 then shoe end shoe from user1_equipment a cross join tb_sequence b where b.id <=3;
+-----------+-----------+--------------+-----------------+-----------------+ | user_name | equipment | arms | clothing | shoe | +-----------+-----------+--------------+-----------------+-----------------+ | 唐僧 | arms | 九环锡杖 | NULL | NULL | | 唐僧 | clothing | NULL | 锦斓袈裟 | NULL | | 唐僧 | shoe | NULL | NULL | 僧鞋 | +-----------+-----------+--------------+-----------------+-----------------+
使用coalesce函数将多列数据进行合并
select user_name, case when b.id = 1 then 'arms' when b.id = 2 then 'clothing' when b.id = 3 then 'shoe' end as equipment, coalesce(case when b.id = 1 then arms end, case when b.id = 2 then clothing end, case when b.id = 3 then shoe end) equip_mame from user1_equipment a cross join tb_sequence b where b.id <=3 order by 1, 2;
7. 使用join更新过滤条件中包含自身的表
例子：把同时存在于取经组和悟空朋友圈中的人，在取经组中把comment字段更新为"此人在悟空的朋友圈"
我们很自然地想到先查出user1和user2中user_name都存在的人，然后更新user1表，sql如下
update user1 set comment = '此人在悟空的朋友圈' where user_name in (select a.user_name from user1 a join user2 b on (a.user_name = b.user_name));
很遗憾，上面sql在mysql中报错：ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'user1' for update in FROM clause，提示不能更新目标表在from子句的表。
那有没有其它办法呢？我们可以将in的写法转换成join的方式
select c.*, d.* from user1 c join (select a.user_name from user1 a join user2 b on (a.user_name = b.user_name)) d on (c.user_name = d.user_name);
+----+-----------+--------------+---------------------------------+-----------+ | id | user_name | comment | mobile | user_name | +----+-----------+--------------+---------------------------------+-----------+ | 2 | 孙悟空 | 斗战胜佛 | 159384292,022-483432,+86-392432 | 孙悟空 | +----+-----------+--------------+---------------------------------+-----------+
然后对join之后的视图进行更新即可
update user1 c join (select a.user_name from user1 a join user2 b on (a.user_name = b.user_name)) d on (c.user_name = d.user_name) set c.comment = '此人在悟空的朋友圈';
再查看user1，可以看到user1已修改成功
select * from user1;
+----+-----------+-----------------------------+---------------------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------------------+---------------------------------+ | 1 | 唐僧 | 旃檀功德佛 | 138245623,021-382349 | | 2 | 孙悟空 | 此人在悟空的朋友圈 | 159384292,022-483432,+86-392432 | | 3 | 猪八戒 | 净坛使者 | 183208243,055-8234234 | | 4 | 沙僧 | 金身罗汉 | 293842295,098-2383429 | | 5 | NULL | 白龙马 | 993267899 | +----+-----------+-----------------------------+---------------------------------+
8. 使用join删除重复数据
首先向user2表中插入两条数据
insert into user2(user_name, comment) values ('孙悟空', '美猴王');
insert into user2(user_name, comment) values ('牛魔王', '牛哥');
例子：将user2表中的重复数据删除，只保留id号大的
+----+--------------+-----------+ | id | user_name | comment | +----+--------------+-----------+ | 1 | 孙悟空 | 美猴王 | | 2 | 牛魔王 | 牛哥 | | 3 | 铁扇公主 | 牛夫人 | | 4 | 菩提老祖 | 葡萄 | | 5 | NULL | 晶晶 | | 6 | 孙悟空 | 美猴王 | | 7 | 牛魔王 | 牛哥 | +----+--------------+-----------+
首先查看重复记录
select a.*, b.* from user2 a join (select user_name, comment, max(id) id from user2 group by user_name, comment having count(*) > 1) b on (a.user_name=b.user_name and a.comment=b.comment) order by 2;
+----+-----------+-----------+-----------+-----------+------+ | id | user_name | comment | user_name | comment | id | +----+-----------+-----------+-----------+-----------+------+ | 1 | 孙悟空 | 美猴王 | 孙悟空 | 美猴王 | 6 | | 6 | 孙悟空 | 美猴王 | 孙悟空 | 美猴王 | 6 | | 2 | 牛魔王 | 牛哥 | 牛魔王 | 牛哥 | 7 | | 7 | 牛魔王 | 牛哥 | 牛魔王 | 牛哥 | 7 | +----+-----------+-----------+-----------+-----------+------+
接着只需要删除(a.id < b.id)的数据即可
delete a from user2 a join (select user_name, comment, max(id) id from user2 group by user_name, comment having count(*) > 1) b on (a.user_name=b.user_name and a.comment=b.comment) where a.id < b.id;
查看user2，可以看到重复数据已经被删掉了
select * from user2;
+----+--------------+-----------+ | id | user_name | comment | +----+--------------+-----------+ | 3 | 铁扇公主 | 牛夫人 | | 4 | 菩提老祖 | 葡萄 | | 5 | NULL | 晶晶 | | 6 | 孙悟空 | 美猴王 | | 7 | 牛魔王 | 牛哥 | +----+--------------+-----------+
总结：
给大家就介绍到这里，大家有兴趣可以多造点数据，然后比较不同的sql写法在执行时间上的区别。本文例子取自于慕课网《sql开发技巧》。
好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。
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MySQL中一些优化straight_join技巧
在oracle中可以指定的表连接的hint有很多:ordered hint 指示oracle按照from关键字后的表顺序来进行连接:leading hint 指示查询优化器使用指定的表作为连接的首表,即驱动表:use_nl hint指示查询优化器使用nested loops方式连接指定表和其他行源,并且将强制指定表作为inner表. 在mysql中就有之对应的straight_join,由于mysql只支持nested loops的连接方式,所以这里的straight_join类似oracle中
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MySQL优化之使用连接(join)代替子查询
使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询.这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中.例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示: DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FR
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Mysql巧用join优化sql的方法详解
0. 准备相关表来进行接下来的测试 相关建表语句请看:https://github.com/YangBaohust/my_sql user1表,取经组 +----+-----------+-----------------+---------------------------------+ | id | user_name | comment | mobile | +----+-----------+-----------------+-----------------------------
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MySQL高效导入多个.sql文件方法详解
MySQL有多种方法导入多个.sql文件(里面是sql语句),常用的有两个命令:mysql和source. 但是这两个命令的导入效率差别很大,具体请看最后的比较. (还有sqlimport和LOAD DATA INFILE等导入方法,不过它们主要用于导入.csv或.xml文件数据,不是.sql文件) 假设我们有一个 users.sql 大文件,为方便我们将其拆分成:user1.sql.user2.sql.user3.sql 三个独立的小sql文件. 1.mysql命令导入 mysql命令导入多个
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Doris Join 优化原理文档详解
目录 Doris Join 优化原理 Doris Shuffle 方式 四种 Shuffle 方式对比 Runtime Filter Join 优化 Runtime Filter 类型 Join Reorder Doris Join 调优方法 调优案例实战 案例一 案例二 案例三 Doris Join 调优建议 Doris Join 优化原理 Doris 支持两种物理算子,一类是 Hash Join,另一类是 Nest Loop Join. Hash Join:在右表上根据等值 Join 列建立
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Mysql的基础使用之MariaDB安装方法详解
我首次用mysql是在ubuntu上,现在用的是linux 中的Red Hat 分支的centOS 7 ,安装时发现通常用的都是MariaDB 来代替mysql,通过资料查询发现Mariadb是mysql的其中的一种分支,由mysql的创始人带领的团队所开发的mysql分支的一种版本,因为mysql受到被Oracle收购后的日渐封闭与缓慢的更新,众多Linux发行版逐渐抛弃了这个人气开源数据库,使MySQL在各大Linux发行版中的失势由于不满MySQL被Oracle收购后的日渐封闭与缓慢的更新
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mysql、mssql及oracle分页查询方法详解
本文实例讲述了mysql.mssql及oracle分页查询方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 分页查询在web开发中是最常见的一种技术,最近在通过查资料,有一点自己的心得 一.mysql中的分页查询 注: m=(pageNum-1)*pageSize;n= pageSize; pageNum是要查询的页码,pageSize是每次查询的数据量, 方法一: select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为,查询m+n条记录,去掉前m条,返
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30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用
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MySQL数据库入门之多实例配置方法详解
本文实例讲述了MySQL数据库入门之多实例配置方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前面介绍了相关的基础命令操作:MySQL数据库基础篇之入门基础命令 所有的操作都是基于单实例的,mysql多实例在实际生产环境也是非常实用的,因为必须要掌握. 1.什么是多实例 多实例就是一台服务器上开启多个不同的服务端口(默认3306),运行多个mysql的服务进程,这此服务进程通过不同的socket监听不同的服务端口来提供各在的服务,所有实例之间共同使用一套MYSQL的安装程序,但各自使用不同的配置文件.启
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PHP中防止SQL注入方法详解
问题描述: 如果用户输入的数据在未经处理的情况下插入到一条SQL查询语句,那么应用将很可能遭受到SQL注入攻击,正如下面的例子: 复制代码 代码如下: $unsafe_variable = $_POST['user_input']; mysql_query("INSERT INTO `table` (`column`) VALUES ('" . $unsafe_variable . "')"); 因为用户的输入可能是这样的: 复制代码 代码如下: value');
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利用JDBC的PrepareStatement打印真实SQL的方法详解
前言 本文主要给大家介绍了关于利用JDBC的PrepareStatement打印真实SQL的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面来一起看看详细的介绍: 我们知道,JDBC 的 PrepareStatement 优点多多,通常都是推荐使用 PrepareStatement 而不是其基类 Statment.PrepareStatement 支持 ? 占位符,可以将参数按照类型转自动换为真实的值.既然这一过程是自动的,封装在 JDBC 内部的,那么我们外部就不得而知目标的 SQL 最终生成怎么样--
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MySQL和Redis实现二级缓存的方法详解
redis简介 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库 Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储 Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份 优势 性能极高 - Redis能读的速度是110