Sous-requête, l'explication populaire est qu'une autre instruction de requête est imbriquée dans l'instruction de requête. Je pense que les étudiants qui entrent en contact avec MySQL dans leur travail quotidien connaissent ou ont utilisé des sous-requêtes, mais comment est-elle implémentée ? Je crains que beaucoup de gens ne soient pas clairs sur ces deux questions ? ensemble une fois.
Cette tâche nécessite l'utilisation de trois tables. Ces trois tables ont toutes un identifiant de clé primaire et un index a, mais il n'y a pas d'index sur le mot b. La procédure stockée idata() insère 100 lignes de données dans la table t1 et 1 000 lignes de données dans les tables t2 et t3. L'instruction de création de table est la suivante :
CREATE TABLE `t1` (
`id` INT ( 11 ) NOT NULL,
`t1_a` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
`t1_b` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY ( `id` ),
KEY `idx_a` ( `t1_a` )) ENGINE = INNODB;
CREATE TABLE `t2` (
`id` INT ( 11 ) NOT NULL,
`t2_a` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
`t2_b` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY ( `id` ),
KEY `idx_a` ( `t2_a` )) ENGINE = INNODB;
CREATE TABLE `t3` (
`id` INT ( 11 ) NOT NULL,
`t3_a` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
`t3_b` INT ( 11 ) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY ( `id` ),
KEY `idx_a` ( `t3_a` )) ENGINE = INNODB;
-- 向t1添加100条数据
-- drop procedure idata;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100)do
insert into t1 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
-- 向t2添加1000条数据
drop procedure idata;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=101;
while(i<=1100)do
insert into t2 values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
-- 向t2添加1000条数据，且t3_a列的值为倒叙
drop procedure idata;
delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=101;
while(i<=1100)do
insert into t3 values(i, 1101-i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();La syntaxe des sous-requêtes stipule que les sous-requêtes peuvent apparaître à différentes positions dans une requête externe. Ici, nous introduisons uniquement les éléments courants. ceux utilisés. Chacun :
dans la clause FROM, comme SELECT m, n FROM (SELECT m2 + 1 AS m, n2 AS n FROM t2 WHERE m2 > 2) AS t;< /code><code>SELECT m, n FROM (SELECT m2 + 1 AS m, n2 AS n FROM t2 WHERE m2 > 2) AS t;
这个例子中的子查询是：(SELECT m2 + 1 AS m, n2 AS n FROM t2 WHERE m2 > 2)，这个放在FROM子句中的子查询相当于一个表，但又和我们平常使用的表有点儿不一样，这种由子查询结果集组成的表称之为派生表。
如：SELECT * FROM t1 WHERE m1 = (SELECT MIN(m2) FROM t2);
SELECT * FROM t1 WHERE m1 IN (SELECT m2 FROM t2);
其他的还有 SELECT 子句中，ORDER BY 子句中，GROUP BY 子句中，虽然语法支持，但没啥意义，就不唠叨这些情况了。
标量子查询，只返回一个单一值的子查询称之为标量子查询，比如：
SELECT * FROM t1 WHERE m1 = (SELECT m1 FROM t1 LIMIT 1);
行子查询，就是只返回一条记录的子查询，不过这条记录需要包含多个列（只包含一个列就成了标量子查询了）。比如：SELECT * FROM t1 WHERE (m1, n1) = (SELECT m2, n2 FROM t2 LIMIT 1);
列子查询，就是只返回一个列的数据，不过这个列的数据需要包含多条记录（只包含一条记录就成了标量子查询了）。比如：SELECT * FROM t1 WHERE m1 IN (SELECT m2 FROM t2);
表子查询，就是子查询的结果既包含很多条记录，又包含很多个列，比如：
SELECT * FROM t1 WHERE (m1, n1) IN (SELECT m2, n2 FROM t2);
SELECT m2 + 1 AS m, n2 AS n FROM t2 WHERE m2 > 2). table. Mais elle est un peu différente des tables que nous utilisons habituellement. Cette table composée d'ensembles de résultats de sous-requêtes est appelée table dérivée. 3.1.2 dans la clause WHERE ou IN, telle que : SELECT * FROM t1 WHERE m1 = (SELECT MIN(m2) FROM);
IN (SELECT m2 FROM t2);
sous-requête scalaire en fonction de l'ensemble de résultats renvoyé Une sous-requête qui ne renvoie qu'une seule valeur est appelée une sous-requête scalaire, par exemple :
SELECT * FROM t1 WHERE m1 = (SELECT m1 FROM t1 LIMIT 1);
la sous-requête de ligne est une sous-requête qui ne renvoie qu'un seul enregistrement, mais cet enregistrement doit contenir plusieurs colonnes (contenant une seule colonne devient une sous-requête scalaire). Par exemple : SELECT * FROM t1 WHERE (m1, n1) = (SELECT m2, n2 FROM t2 LIMIT 1);
La sous-requête de colonne ne renvoie que les données d'une colonne, mais les données de celle-ci la colonne a besoin Contient plusieurs enregistrements (contenant un seul enregistrement devient une sous-requête scalaire). Par exemple : SELECT * FROM t1 WHERE m1 IN (SELECT m2 FROM t2);
La sous-requête de table signifie que le résultat de la sous-requête contient à la fois de nombreux enregistrements et de nombreuses colonnes, tels que :
SELECT * FROM t1 WHERE (m1, n1) IN (SELECT m2, n2 FROM t2);Le (SELECT m2, n2 FROM t2) est une sous-requête de table, et la sous-requête de ligne est requise ici Pour comparer la requête, nous avons utilisé LIMIT 1 dans la sous-requête de ligne pour garantir que le résultat de la sous-requête n'a qu'un seul enregistrement.
3.2.2 Se distingue par la relation avec la requête externe
Une sous-requête non pertinente signifie que la sous-requête peut être exécutée indépendamment pour produire des résultats sans compter sur la valeur de la requête externe. Nous pouvons appeler cette sous-requête des sous-requêtes corrélées non pertinentes.
La sous-requête corrélée est une sous-requête qui doit dépendre de la valeur de la requête externe. Elle est appelée sous-requête corrélée. Par exemple : SELECT * FROM t1 WHERE m1 IN (SELECT m2 FROM t2 WHERE n1 = n2);04 Comment la sous-requête est exécutée dans MySQL4.1 Comment exécuter une sous-requête scalaire et une sous-requête de ligne4.1.1 La sous-requête non pertinentemysql root@localhost:test> explain select * from t1 where t1_a = (select t2_a from t2 limit 1); +----+-------------+-------+-------+---------------+-------+---------+--------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+-------+---------+--------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | t1 | ref | idx_a | idx_a | 5 | const | 1 | Using where | | 2 | SUBQUERY | t2 | index | <null> | idx_a | 5 | <null> | 1000 | Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+-------+---------+--------+------+-------------+
mysql root@localhost:test> explain select * from t1 where t1_a = (select t2_a from t2 where t1.t1_b=t2.t2_b limit 1); +----+--------------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | t1 | ALL | <null> | <null> | <null> | <null> | 100 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | t2 | ALL | <null> | <null> | <null> | <null> | 1000 | Using where | +----+--------------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------+------+-------------+
1）无法有效的使用索引，只能对外层查询进行全表扫描。
2）在对外层查询执行全表扫描时，由于 IN 子句中的参数太多，这会导致检测一条记录是否符合和 IN 子句中的参数匹配花费的时间太长。
因此，可以将非相关子查询的结果集写入临时表中，而不直接将其作为外层查询的参数。写入临时表的过程是这样的：
该临时表的列就是子查询结果集中的列。
写入临时表的记录会被去重，让临时表变得更小，更省地方。
一般情况下子查询结果集不大时，就会为它建立基于内存的使用 Memory 存储引擎的临时表，而且会为该表建立哈希索引。
如果子查询的结果集非常大，超过了系统变量 tmp_table_size或者 max_heap_table_size，临时表会转而使用基于磁盘的存储引擎来保存结果集中的记录，索引类型也对应转变为 B+ 树索引。
将子查询结果集中的记录保存到临时表中的过程被称为物化（Materialize）。我们可以称存储子查询结果集的临时表为物化表，以便更加便利。正因为物化表中的记录都建立了索引（基于内存的物化表有哈希索引，基于磁盘的有 B+ 树索引），通过索引执行IN语句判断某个操作数在不在子查询结果集中变得非常快，从而提升了子查询语句的性能。
mysql root@localhost:test> explain select * from t3 where t3_a in (select t2_a from t2); +----+--------------+-------------+--------+---------------+------------+---------+--------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------+-------------+--------+---------------+------------+---------+--------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | t3 | ALL | idx_a | <null> | <null> | <null> | 1000 | Using where | | 1 | SIMPLE | <subquery2> | eq_ref | <auto_key> | <auto_key> | 5 | test.t3.t3_a | 1 | <null> | | 2 | MATERIALIZED | t2 | index | idx_a | idx_a | 5 | <null> | 1000 | Using index | +----+--------------+-------------+--------+---------------+------------+---------+--------------+------+-------------+
其实上边的查询就相当于表 t3 和子查询物化表进行内连接：
mysql root@localhost:test> explain select * from t3 left join t2 on t3.t3_a=t2.t2_a; +----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------------+------+--------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------------+------+--------+ | 1 | SIMPLE | t3 | ALL | <null> | <null> | <null> | <null> | 1000 | <null> | | 1 | SIMPLE | t2 | ref | idx_a | idx_a | 5 | test.t3.t3_a | 1 | <null> | +----+-------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------------+------+--------+
此时 MySQL 查询优化器会通过运算来选择成本更低的方案来执行查询。
虽然，上面通过物化表的方式，将IN子查询转换成了联接查询，但还是会有建立临时表的成本，能不能不进行物化操作直接把子查询转换为连接呢？直接转换肯定不行。
-- 这里我们先构造了3条记录，其实也是构造不唯一的普通索引
+------+------+------+ | id | t2_a | t2_b | +------+------+------+ | 1100 | 1000 | 1000 | | 1101 | 1000 | 1000 | | 1102 | 1000 | 1000 | +------+------+------+ -- 加限制条件where t2.id>=1100是为了减少要显示的数据 mysql root@localhost:test> select * from t3 where t3_a in (select t2_a from t2 where t2.id>=1100); +-----+------+------+ | id | t3_a | t3_b | +-----+------+------+ | 101 | 1000 | 101 | +-----+------+------+ 1 row in set Time: 0.016s mysql root@localhost:test> select * from t3 left join t2 on t3.t3_a=t2.t2_a where t2.id>=1100; +-----+------+------+------+------+------+ | id | t3_a | t3_b | id | t2_a | t2_b | +-----+------+------+------+------+------+ | 101 | 1000 | 101 | 1100 | 1000 | 1000 | | 101 | 1000 | 101 | 1101 | 1000 | 1000 | | 101 | 1000 | 101 | 1102 | 1000 | 1000 | +-----+------+------+------+------+------+ 3 rows in set Time: 0.018s
所以说 IN 子查询和表联接之间并不完全等价。而我们需要的是另一种叫做半联接 (semi-join) 的联接方式 ：对于 t3 表的某条记录来说，我们只关心在 t2 表中是否存在与之匹配的记录，而不关心具体有多少条记录与之匹配，最终的结果集中也只保留 t3 表的记录。
注意：semi-join 只是在 MySQL 内部采用的一种执行子查询的方式，MySQL 并没有提供面向用户的 semi-join 语法。
Table pullout （子查询中的表上拉）
当子查询的查询列表处只有主键或者唯一索引列时，可以直接把子查询中的表上拉到外层查询的 FROM 子句中，并把子查询中的搜索条件合并到外层查询的搜索条件中，比如这个：
mysql root@localhost:test> select * from t3 where t3_a in (select t2_a from t2 where t2.id=999) +-----+------+------+ | id | t3_a | t3_b | +-----+------+------+ | 102 | 999 | 102 | +-----+------+------+ 1 row in set Time: 0.024s mysql root@localhost:test> select * from t3 join t2 on t3.t3_a=t2.t2_a where t2.id=999; +-----+------+------+-----+------+------+ | id | t3_a | t3_b | id | t2_a | t2_b | +-----+------+------+-----+------+------+ | 102 | 999 | 102 | 999 | 999 | 999 | +-----+------+------+-----+------+------+ 1 row in set Time: 0.028s mysql root@localhost:test> explain select * from t3 where t3_a in (select t2_a from t2 where t2.id=999) +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+--------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+--------+ | 1 | SIMPLE | t2 | const | PRIMARY,idx_a | PRIMARY | 4 | const | 1 | <null> | | 1 | SIMPLE | t3 | ref | idx_a | idx_a | 5 | const | 1 | <null> | +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+--------+
FirstMatch execution strategy （首次匹配）
FirstMatch 是一种最原始的半连接执行方式，跟相关子查询的执行方式是一样的，就是说先取一条外层查询的中的记录，然后到子查询的表中寻找符合匹配条件的记录，如果能找到一条，则将该外层查询的记录放入最终的结果集并且停止查找更多匹配的记录，如果找不到则把该外层查询的记录丢弃掉。然后再开始取下一条外层查询中的记录，重复上边这个过程。
mysql root@localhost:test> explain select * from t3 where t3_a in (select t2_a from t2 where t2.t2_a=1000) +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------+ | 1 | SIMPLE | t3 | ref | idx_a | idx_a | 5 | const | 1 | <null> | | 1 | SIMPLE | t2 | ref | idx_a | idx_a | 5 | const | 4 | Using index; FirstMatch(t3) | +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------+
DuplicateWeedout execution strategy （重复值消除）
转换为半连接查询后，t3 表中的某条记录可能在 t2 表中有多条匹配的记录，所以该条记录可能多次被添加到最后的结果集中，为了消除重复，我们可以建立一个临时表，并设置主键id，每当某条 t3 表中的记录要加入结果集时，就首先把这条记录的id值加入到这个临时表里，如果添加成功，说明之前这条 t2 表中的记录并没有加入最终的结果集，是一条需要的结果；如果添加失败，说明之前这条 s1 表中的记录已经加入过最终的结果集，直接把它丢弃。
LooseScan execution strategy （松散扫描）
这种虽然是扫描索引，但只取值相同的记录的第一条去做匹配操作的方式称之为松散扫描。
当然，并不是所有包含IN子查询的查询语句都可以转换为 semi-join，只有形如这样的查询才可以被转换为 semi-join：
SELECT ... FROM outer_tables
WHERE expr IN (SELECT ... FROM inner_tables ...) AND ...
-- 或者这样的形式也可以：
SELECT ... FROM outer_tables
WHERE (oe1, oe2, ...) IN (SELECT ie1, ie2, ... FROM inner_tables ...) AND ...用文字总结一下，只有符合下边这些条件的子查询才可以被转换为 semi-join：
该子查询必须是和IN语句组成的布尔表达式，并且在外层查询的 WHERE 或者 ON 子句中出现
外层查询也可以有其他的搜索条件，只不过和 IN 子查询的搜索条件必须使用AND 连接起来
该子查询必须是一个单一的查询，不能是由若干查询由 UNION 连接起来的形式
该子查询不能包含 GROUP BY 或者 HAVING 语句或者聚集函数
可以将 IN 子查询转换为 EXISTS 子查询，无论该子查询是相关的还是不相关的。这里提供了一个通用的例子：可以将任何一个 IN 子查询转换为 EXISTS 子查询
outer_expr IN (SELECT inner_expr FROM ... WHERE subquery_where) -- 可以被转换为： EXISTS (SELECT inner_expr FROM ... WHERE subquery_where AND outer_expr=inner_expr)
当然这个过程中有一些特殊情况，比如在 outer_expr 或者 inner_expr 值为 NULL 的情况下就比较特殊。如果表达式中有任何一个操作数的值为 NULL，结果通常是 NULL。例如：
mysql root@localhost:test> SELECT NULL IN (1, 2, 3); +-------------------+ | NULL IN (1, 2, 3) | +-------------------+ | <null> | +-------------------+ 1 row in set
EXISTS 子查询的结果肯定是布尔型，值为 TRUE 或 FALSE。但是现实中我们大部分使用 IN 子查询的场景是把它放在 WHERE 或者 ON 子句中，而 WHERE 或者 ON 子句是不区分 NULL 和 FALSE 的，比方说：
mysql root@localhost:test> SELECT 1 FROM s1 WHERE NULL; +---+ | 1 | +---+ 0 rows in set Time: 0.016s mysql root@localhost:test> SELECT 1 FROM s1 WHERE FALSE; +---+ | 1 | +---+ 0 rows in set Time: 0.033s
所以只要我们的IN子查询是放在 WHERE 或者 ON 子句中的，那么 IN -> EXISTS 的转换就是没问题的。为什么需要进行转换呢？因为如果不进行转换，可能无法使用索引，例如下面的查询语句：
mysql root@localhost:test> explain select * from t3 where t3_a in (select t2_a from t2 where t2.t2_a>=999) or t3_b > 1000; +----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+--------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+--------+------+--------------------------+ | 1 | PRIMARY | t3 | ALL | <null> | <null> | <null> | <null> | 1000 | Using where | | 2 | SUBQUERY | t2 | range | idx_a | idx_a | 5 | <null> | 107 | Using where; Using index | +----+-------------+-------+-------+---------------+--------+---------+--------+------+--------------------------+
但是将它转为 EXISTS 子查询后却可以使用到索引：
mysql root@localhost:test> explain select * from t3 where exists (select 1 from t2 where t2.t2_a>=999 and t2.t2_a=t3.t3_a) or t3_b > 1000; +----+--------------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------------+------+--------------------------+ | 1 | PRIMARY | t3 | ALL | <null> | <null> | <null> | <null> | 1000 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | t2 | ref | idx_a | idx_a | 5 | test.t3.t3_a | 1 | Using where; Using index | +----+--------------------+-------+------+---------------+--------+---------+--------------+------+--------------------------+
需要注意的是，如果 IN 子查询不满足转换为 semi-join 的条件，又不能转换为物化表如果将其转换为物化表成本过高，那么就需要使用 EXISTS 查询。如果将其转换为物化表成本过高，那么就需要使用 EXISTS 查询。
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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