业务逻辑如下:查询某篇文章的评论列表,且列出评论人及被评论人的昵称.头像. 先看一下表结构 评论表: 评论表的索引: 用户表: 用户表的索引: 查询语句如下: SELECT t1.comment_id commentId, t1.content content, t1.create_date replyDate, t1.fk_user_id replyUserId, t1.avatar_url replyAvatarUrl, t1.nick_name replyNickName, t2.nick

1. 关联查询执行流程 MySQL执行关联查询的策略很简单,他会从一个表中循环取出单条数据,然后用该条数据到下一个表中寻找匹配的行,然后回溯到上一个表,到所有的数据匹配完成为止.因此也被称为"嵌套循环关联". 来看下面这个SQL: select tb1.col1, tb2,col2 from tb1 inner join tb2 using(col3) where tb1.col1 in (5,6) 他的执行顺序为(伪代码): List outerDataList = "se

mysql做关联查询时,一般使用join....on.....的语法. 但还有其它两种语法形式,三者的主要区别在于书写形式,其余方面并无太多差异. 如下三种形式: select * from trade join sub_trade on trade.order_id = sub_trade.order_id; select * from trade join sub_trade using(order_id); select * from trade, sub_trade where trad

总的来说,mysql认为任何一个查询都是一次关联,并不仅仅是一个查询需要用到两个表匹配才叫关联,所以,在mysql中,每一个查询,每一个片段(包括子查询,甚至单表select)都可能是关联.所以,理解mysql如何执行关联查询至关重要,先来看一个union的例子,对于union,mysql先将一系列的单个查询结果放到一个临时表中,然后再重新读出临时表数据来完成union,在mysql的概念中,每个查询都是一次关联,所以读取结果临时表也是一次关联. 当前mysql关联执行的策略很简单,mysql对

使用索引提高查询速度 1.前言 在web开发中,业务模版,业务逻辑(包括缓存.连接池)和数据库这三个部分,数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果,是影响网站速度最重要的性能瓶颈.本文主要针对Mysql数据库,在淘宝的去IOE(I 代表IBM的缩写,即去IBM的存储设备和小型机:O是代表Oracle的缩写,去Oracle数据库,采用Mysql和Hadoop代替:E是代表EMC2,去EMC2的设备性,用PC server代替EMC2),大量使用Mysql集群!而优化数据的重要一步就是索引的建立

1. 关联查询优化 1.1 left join 结论: ①在优化关联查询时,只有在被驱动表上建立索引才有效! ②left join 时,左侧的为驱动表,右侧为被驱动表! 1.2 inner join 结论:inner join 时,mysql 会自己帮你把小结果集的表选为驱动表. 2. 子查询优化 结论: 在范围判断时,尽量不要使用not in 和not exists,使用left join on xxx is null 代替. 3. 排序分组优化 where 条件和on 的判断这些过滤条件,作

今天我们来说一下我们的mysql,个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理,不比收费的oracle差,而且mysql确实好用. 当我们查询慢的时候,我会做一系列的优化处理,例如分库分表,加索引.那么我们底层的索引到底长什么样子呢?为什么可以快速的查询出来数据呢,我们下面来解读一下mysql的索引. 在上面的博客里,我写过一篇基础的数据结构,基础的不能再基础了.https://www.cnblogs.com/cxiaocai/p/11235054.html 主要就是数组,链表,hash,队列,

定义表areas,结构如下 id atitle pid 因为省没有所属的省份,所以可以填写为null 城市所属的省份pid,填写省所对应的编号id 这就是自关联,表中的某一列,关联了这个表中的另外一列,但是它们的业务逻辑含义是不一样的,城市信息的pid引用的是省信息的id 在这个表中,结构不变,可以添加区县.乡镇街道.村社区等信息 创建areas表的语句如下: create table areas( id int primary key, atitle ), pid int, foreign k

遇到一个项目,需要跨表网上找了很多的资料,整理一下,方便以后再次使用 背景:在一个mysql服务器上(注意:两个数据库必须在同一个mysql服务器上)有两个数据库: memory (存储常规数据表) 中有一个 user 表(记录用户信息) memory_stat (存储统计数据表) 中有一个 user_stat (记录用户统计数据) 现在在 user 表生成的 GridView 列表中展示 user_stat 中的统计数据 只需要在User的model类中添加关联. public functio

平常的内连接查询: SELECT * from ab_style as a INNER JOIN ab_url as b on a.style_bold=b.url_id 可支持简写风格: select * from ab_style as a,ab_url as b where a.style_bold=b.url_id

解决翻案:http://stackoverflow.com/questions/1008287/illegal-mix-of-collations-mysql-error 即: SET collation_connection = 'utf8_general_ci'; ALTER DATABASE db CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; ALTER TABLE table CONVERT TO CHARACTER SET utf8 COLLA

总体流程 客户端发送一条查询给服务器: 服务器先会检查查询缓存,如果命中了缓存,则立即返回存储在缓存中的结果.否则进入下一阶段: 服务器端进行SQL解析.预处理,再由优化器生成对应的执行计划: MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询: 将结果返回给客户端. MySQL客户端/服务器通信协议 1.MySQL客户端和服务器之间的通信协议是“半双工”:在任何一个时刻,要么由服务器向客户端发送数据,要么由客户端向服务器发送数据.这也就意味着没法进行流量控制. 在任何时刻,只有

设计好MySql索引可以让你的数据库查询效率大为提高.设计MySql索引的时候,有一些问题需要值得我们注意的: 1,创建MySql索引 对于查询占主要的应用来说,索引显得尤为重要.很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的,或者说没有添加更为有效的索引导致.如果不加 索引的话,那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描,如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少,那么不加索引会引起致命的性能下 降.但是也不是什么情况都非得建索引不可,比如性别可能就只有两个值,建索引不

(一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,

说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,在数据十分庞大的时候,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据.” 但是索引是怎么实现的呢?因为索引并不是关系模型的组成部分,因此不同的DBMS有不同的实现,我们针对MySQL数据库的实现进行说明.本文内容涉及MySQL中索引的语法.索引的优缺点.索引的分类.索引的实现原理.索引的使用策略.

连接查询(两张表关联查询) 在sql语句中,- - 代表注释 内关联查询(查询两张表的交集) select * from 表1 inner join 表2 on 表1.id=表2.id(此处id是表1与表2相同的id); 内关联查询显示指定字段 select 表1.指定字段,表2.指定字段 from 表1 inner join 表2 on 表1.id=表2.id; 左关联:以左边表为基准,如果右边的表内的记录匹配不到,就显示NULL select *from students left join

在前一篇文章中,我们已经介绍了索引.索引的优化规则等等 原文链接:Siam博客 mysql索引优化 在其中我们有引申出组合索引,多个单字段索引冲突两个知识点. 本文章主要是与后者有关联. 在原文中,我们使用了下面的例子 现在有这样子的数据量: 100W条数据 user_name='我是用户名' 100条数据 user_phone='110′ 5条数据 user_name='我是用户名' and user_phone='110′ 假设有这样子一条语句: select * from test whe

本章主要内容: 一.外键 二.表连接 三.子查询 四.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为

MySQL中‘关联(join)’ 一词包含的意义比一般意义上理解的要更广泛.总的来说,MySQL认为任何一个查询都是一次‘关联’ --并不仅仅是一个查询需要到两个表的匹配才叫关联,索引在MySQL中,每一个查询,每一个片段(包括子查询,设置基于表单的select)都可能是关联. 所以,理解MySQL如何执行关联查询至关重要.我们先来看一个union 查询的例子.对于union查询,MySQL先将一系列的单个查询结果放到一个临时表中,然后再重新读出临时表数据来完成union查询.在MySQL的概念

MySQL多表查询之外键.表连接.子查询.索引 一.外键: 1.什么是外键 2.外键语法 3.外键的条件 4.添加外键 5.删除外键 1.什么是外键: 主键:是唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空,用来保证数据完整性 外键:是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值,用来和其他表建立联系用的.所以说,如果谈到了外键,一定是至少涉及到两张表.例如下面这两张表: 上面有两张表:部门表(dept).员工表(emp).Id=Dept_id,而Dept_id就是员工表中的外键:因为员工表中的员