多表查询与索引
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2023-11-09 09:10:10
多表查询连接 准备俩张员工信息表,我们要查询员工信息及员工所在部门.那么就需要俩张表进 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 ......
多表查询连接
准备俩张员工信息表,我们要查询员工信息及员工所在部门.那么就需要俩张表进
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:显示左右俩个表全部记录
#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
索引与后面的索引俩俩结合查找,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='alex@aa.com'.
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,需要反复在俩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:
#1. 准备表
create table userinfo(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
begin
declare i int default 1;
while(i<3000000)do
insert into userinfo values(i,concat('alex',i),'male',concat('egon',i,'@oldboy'));
set i=i+1;
end while;
end$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号
#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\g
#4. 调用存储过程
call auto_insert1();
- like '%xx'
select * from userinfo where name like '%al';
- 使用函数
select * from userinfo where reverse(name) = 'alex333';
- or
select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody';
特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引
select * from userinfo where id = 1 or name = 'alex1222';
select * from userinfo where id = 1 or email = 'alex122@oldbody' and name = 'alex112'
- 类型不一致
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
select * from userinfo where name = 999;
- !=
select count(*) from userinfo where name != 'alex'
特别的：如果是主键，则还是会走索引
select count(*) from userinfo where id != 123
- >
select * from userinfo where name > 'alex'
特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
select * from userinfo where id > 123
select * from userinfo where num > 123
- order by
select email from userinfo order by name desc;
当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引
特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
select * from userinfo order by nid desc;
- 组合索引最左前缀
如果组合索引为：(name,email)
name and email -- 使用索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
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='alex@oldbody';
select * from userinfo where email='alex@oldbody';
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 = 'alex112@oldboy'
select * from userinfo where email = 'alex112@oldboy' 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
);
分页性能相关方案
取当前表中的前十条记录,每十条取一次,取若干次..
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。
解决办法:
（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
);
create unique index 索引名 on 表名(列名)
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