MySQL联表查询详解_MySQL
主要讲解left join,right join,inner join的用法分析和比较。
先创建a、b两张表:
建表语句:
CREATE TABLE `a` (`aID` int(1) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`aNum` char(20) NOT NULL,PRIMARY KEY (`aID`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `b` (`bID` int(1) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`bName` char(20) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`bID`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8;
插入数据:
INSERT INTO aVALUES ( 1, 'a20050111' ) , ( 2, 'a20050112' ) , ( 3, 'a20050113' ) , ( 4, 'a20050114' ) , ( 5, 'a20050115' ) ;INSERT INTO bVALUES ( 1, ' 2006032401' ) , ( 2, '2006032402' ) , ( 3, '2006032403' ) , ( 4, '2006032404' ) , ( 8, '2006032408' ) ;
1、左连接left join:
执行SQL语句:
select * from a left join b on a.aID=b.bID
执行结果:
结果分析:
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).B表记录不足的地方均为NULL.
2、右连接right join:
执行SQL语句:
select * from a right join b on a.aID=b.bID
执行结果:
结果分析:
仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.
执行SQL语句:
select * from a inner join b on a.aID=b.bID
等同于以下SQL句:
select * from a,b WHERE a.aID = b.bID
执行结果:

结果分析:
很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.
LEFT JOIN操作用于在任何的 FROM 子句中,组合来源表的记录。使用 LEFT JOIN 运算来创建一个左边外部联接。左边外部联接将包含了从第一个(左边)开始的两个表中的全部记录,即使在第二个(右边)表中并没有相符值的记录。
语法:FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.field1 compopr table2.field2
说明:table1, table2参数用于指定要将记录组合的表的名称。field1, field2参数指定被联接的字段的名称。且这些字段必须有相同的数据类型及包含相同类型的数据,但它们不需要有相同的名称。
compopr 参数指定关系比较运算符:"=", "", "=" 或 ""。
如果在 INNER JOIN操作中要联接包含Memo 数据类型或 OLE Object 数据类型数据的字段,将会发生错误。

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Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

In dem Artikel werden mithilfe der Änderungstabelle von MySQL Tabellen, einschließlich Hinzufügen/Löschen von Spalten, Umbenennung von Tabellen/Spalten und Ändern der Spaltendatentypen, erläutert.

Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

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