MySQL Left Join,Right Join语句详解
文章收藏了关于MySQL Left Join,Right Join各种查询语句,下面有需要的同学可以参考一下下。
在SQL标准中规划的(Join)联结大致分为下面四种:
1. 内联结:将两个表中存在联结关系的字段符合联结关系的那些记录形成记录集的联结。
2. 外联结:分为外左联结和外右联结。
左联结A、B表的意思就是将表A中的全部记录和表B中联结的字段与表A的联结字段符合联结条件的那些记录形成的记录集的联结,这里注意的是最后出来的记录集会包括表A的全部记录。
右联结A、B表的结果和左联结B、A的结果是一样的,也就是说:
代码如下 | 复制代码 |
Select A.name B.name From A Left Join B On A.id=B.id 和Select A.name B.name From B Right Join A on B.id=A.id |
执行后的结果是一样的。
3.全联结:将两个表中存在联结关系的字段的所有记录取出形成记录集的联结(这个不需要记忆,只要是查询中提到了的表的字段都会取出,无论是否符合联结条件,因此意义不大)。
4.无联结:不用解释了吧,就是没有使用联结功能呗,也有自联结的说法。
这里我有个比较简便的记忆方法,内外联结的区别是内联结将去除所有不符合条件的记录,而外联结则保留其中部分。外左联结与外右联结的区别在于如果用A左联结B则A中所有记录都会保留在结果中,此时B中只有符合联结条件的记录,而右联结相反,这样也就不会混淆了。其实大家回忆高等教育出版社出版的《系统概论》书中讲到关系代数那章(就是将笛卡儿积和投影那章)的内容,相信不难理解这些联结功能的内涵。
MySQL支持Select和某些Update和Delete情况下的Join语法,具体语法上的细节有:
代码如下 | 复制代码 |
table_references: table_reference [, table_reference] … table_reference: table_factor | join_table table_factor: tbl_name [[AS] alias] [{USE|IGNORE|FORCE} INDEX (key_list)] | ( table_references ) | { OJ table_reference LEFT OUTER JOIN table_reference ON conditional_expr } join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition] | table_reference STRAIGHT_JOIN table_factor | table_reference STRAIGHT_JOIN table_factor ON condition | table_reference LEFT [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference NATURAL [LEFT [OUTER]] JOIN table_factor | table_reference RIGHT [OUTER] JOIN table_reference join_condition | table_reference NATURAL [RIGHT [OUTER]] JOIN table_factor join_condition: ON conditional_expr | USING (column_list) |
上面的用法摘自权威资料,不过大家看了是否有点晕呢?呵呵,应该问题主要还在于table_reference是什么,table_factor又是什么?这里的table_reference其实就是表的引用的意思,因为在MySQL看来,联结就是一种对表的引用,因此把需要联结的表定义为table_reference,同时在SQL Standard中也是如此看待的。而table_factor则是MySQL对这个引用的功能上的增强和扩充,使得引用的表可以是括号内的一系列表,如下面例子中的JOIN后面括号:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 LEFT JOIN (t2, t3, t4) ON (t2.a=t1.a AND t3.b=t1.b AND t4.c=t1.c) |
这个语句的执行结果和下面语句其实是一样的:
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM t1 LEFT JOIN (t2 CROSS JOIN t3 CROSS JOIN t4) ON (t2.a=t1.a AND t3.b=t1.b AND t4.c=t1.c) |
这两个例子不仅让我们了解了MySQL中table_factor和table_reference含义,同时能理解一点CROSS JOIN的用法,我要补充的是在MySQL现有版本中CROSS JOIN的作用和INNER JOIN是一样的(虽然在SQL Standard中是不一样的,然而在MySQL中他们的区别仅仅是INNER JOIN需要附加ON参数的语句,而CROSS JOIN不需要)。

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
