Sniper_ZL

bobpxp

　　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>　　

　　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_contact　　

　　

select * 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　　这里面的值, 是我反复运行之后, 在一些离散值里面, 取得比较靠近中心点的值.
　　4. 自己连自己
　　mysql里面, 有一个比较好用的功能, 就是自己连自己. 我再tch_teacher表里面加入一列, CreateBy,  存放的是这个表的Id值
　　

select a.*, b.Name as CreateByName from tch_teacher a　　

left join tch_teacher b on a.createby = b.id　　

　　能得到以下结果:

　　二、union查询
　　除了把几个表通过内部关系拼成一个表结果, 还可以, 把多个表的查询表结果拼成一个表结果. 所使用的方法就是union.
　　这里要注意的是, 列的顺序. 如果害怕列的顺序不一致不好排查, 可以把表结果的列名都重命名为相同的.
　　

select>
　　

union　　


　　
select 0 as>　　

　　union是会对最后的表结果进行去重操作的, 如果我不想去重, 只想快速得到拼接的结果, 可以使用 union all 来拼接.
　　参考:
　　Mysql架构总览