Mysql中on,in,as,where的差別是什麼

Mysql on,in,as,where的區別

#答：Where查詢條件，on內外連接時候用,as作為別名,in查詢某值是否在某條件裡

#建立2個表格：student，score

student：

score：

where

SELECT * FROM student WHERE s_sex='男'

#例如：on

SELECT * FROM student LEFT JOIN score on student.s_id=score.s_id;

on和where組合：

SELECT * FROM student LEFT JOIN score on student.s_id=score.s_id WHERE s_name='赵雷'

#例如：in

SELECT * FROM score WHERE s_id in (SELECT s_id FROM student WHERE s_name='赵雷')

 

as

select * from score as a LEFT JOIN student as b on a.s_id=b.s_id where s_name='赵雷'

#Mysql語句問題解決

1、left join資料篩選問題

on後面的條件只能對left join右邊的表進行篩選，左表匹配不到右表數據會在原右表位置處顯示null，left join左邊的表數據不受約束，將on後的條件加到where後會對所有資料進行篩選。

2、相同資料重複篩選使用問題

with <name> as()

mysql內可以使用with as產生臨時表，為臨時表的名字，使用如下：

with arc as( 
    select id,arc.title,update_time,is_top,cId,pid,name_id from article arc where is_del = 0 
) 
select * from arc

with...as的作用範圍只有一次sql執行的時間，執行過後就不再存在，根據例子我們本來要處理article表，但表裡的數據並非都是我們需要的，所係先篩選建立了一個臨時表arc，我們會對arc進行操作。

如果只是上述範例的簡單操作是沒必要使用with...as的，但是當我們需要將article表與其他表進行聯查甚至嵌套時，會出現要多次進行is_del = 0的判斷，最終出來的sql語句可能個十分複雜，極易出錯，但使用arc就不需要在對資料進行重複篩選了。

with...as裡的sql可以更複雜些，例如article表裡有name_id，但更多時候我們希望使用name，我們可以預先在with...as內查找好，再使用臨時表去做其他操作。

3、根據某個欄位排序取每個類別最後三條資料或前三條資料

這算是個比較經典的一個問題了，我初學，只會一種解題方法，但會盡力講的簡單通俗點。

範例：

select * from ( 
select cId,title,content( 
    select count(*)+1 from arc a1 where (a1.cId = a2.cId) and a1.updateTime > a2.updateTime 
)updateTimeSort from arc a2 
) a3 
where updateTimeSort <= 3 order by cId,updateTime desc

範例中cId是類別id，updateTime 是更新時間，解決問題是選取arc內每個類別最晚更新的的三個數據，就像新聞的首頁需要為每個分類選出最新的三條新聞，按照資料庫裡的數據我們可以使用排序order by cId,updateTime desc 對數據按類別和更新時間進行排序，但去取每個類別的特定幾條數據，現有資料庫是做不到的，因此我們可以新增一個臨時欄位。

updateTimeSort 它表示的是每個類別中每個子項在這個類別中的排序，在當前問題中這個臨時字段應該是和字段updateTime 相關的，根據更新時間為類別中的每個子項排出順序。

如範例程式碼，我們能找到a1和a2這兩個表，他們都是arc表的別稱，透過子查詢的形式結合在一起，以a2為主，去a1表內查找類別和a2目前資料相同的，且更新時間晚於a2目前資料的資料數量，能看到count(*) 1 也就是數量加一了，不加一也可以，只是當一條資料在它所處類別更新時間最晚時count(*) 的值是0，若果使用count(*) 1 我們就可以將資料從1開始排序。

最終我們只要選取updateTimeSort <= 3 的資料即可，如果想要篩選最早發佈的新聞也只需要將updateTimeSort 的篩選邏輯變更一下即可，在範例程式碼中即將

a1.updateTime > a2.updateTime 更改為a1.updateTime < a2.updateTime

可以看到範例程式碼中還有一個表a3，它其實時一個臨時表，前面我們了解了with ..as可以產生臨時表，也重這次程式碼中可以看出，臨時表也可以以另一種形式存在，with...as我們只有當sql複雜時才會使用，一般來說現在這種方式能幫我們解決不少問題了，各有優劣，看情況使用。

4、业务逻辑书写位置问题

接触sql多了会发现，sql其实能帮我们解决一定的业务问题，明显的有sql的存储过程和方法，对sql语句的批量处理其实在一定程度上帮我们解决一定的业务问题，但缺点也很明显，当新手接触这个项目时他很难搞清楚某个功能到底是如何实现的，不利于维护。

一般来说我们解决业务是在server层，有时会使用sql解决一些问题，但很少，在sever处理受制于计算机硬件，在数据库处理受制于数据库性能，相比之下，计算机硬件更易于扩展，因此还是不推荐大量使用sql解决问题的。

例如上个问题：根据某个字段排序取每个类别最后三条数据或前三条数据问题，虽然问题基本解决但让存在一些 ‘bug’，例如排序时会产生1、2、3、3、4这种排序，这是因为同个类别内有两条数据更新时间重复了，那我们直观想法(还是要看个人经验值)应该是，既然问题出在数据库，那应该在数据库查询的时候就解决这个问题，但事实上，让数据库去解决并不好解决，数据库的强项在于各种搜索算法，不在于逻辑处理，因此我们就要转移到server层处理，会有不少人陷于这个坑，花费大量时间去找办法让数据库去处理这类问题，但其实就算数据库处理得了，它也不一定有server层处理的效率高，当然如果是为了学习更多东西，这些时间也是值得花的，但是这种解题思路还是要改变下的。将1、2、3、3、4问题交给server处理也就是利用java等高级语言处理这种问题，相信熟用这些语言的开发者解决这些问题都是小case了。

5、查找另一表内和本表相关字段的数量

先复习下知识：用过count函数的人都清楚一旦使用count这类聚合函数，不做其他处理数据就会归为一行数据，但很多时候我们并不期望这样的结果，以此就要想些办法能用聚合函数，也能获取很多数据，我常用的是利用group by分组。

回归问题，现有(现不讨论表是否合理)文章表(id,title,content)有文章id，标题，文章内容三个字段，点赞收藏表(id,arc_id,fav,like)有表id，文章id，收藏字段(0未收藏，1收藏)，点赞字段(0未点赞，1点赞)，现要查询文章表内每篇文章的点赞收藏数，sql语句：

select art.title,art.content, 
count(case afl.fav when 1 then 1 end) as collectNum, 
count(case afl.like when 1 then 1 end) as likeNum 
from article art 
left join article_favor_like afl on afl.arc_id = art.id 
group by afl.arc_id //这是关键

如果没有group by afl.arc_id 后果就是，查出来一行数据，数据还牛头不对马嘴，但通过对文章收藏表中的文章id进行分组就可以针对每个文章id查询数据，这样left join时右表就有每个文章id对相应的收藏数与点赞数，而不是表内所有点赞数和收藏数，最终数据也是我们所需的。

6、关于union的使用

例子：

select id,title,content,1 isArc from arc 
union 
select id,name,content,0 isArc from news

• 使用union进行的是上下整合

• 被联合的数据列数要求一致

• 列数相同，数据类型不同会自动进行数据类型转换

• 联合后的列的名字由联合中第一次出现的列名为依据，即使后续被联合数据有自己的列名也不会使用，在例子中最终列名为：id,title,content,name等列名不会使用，因此使用union一般配合别名使用统一结果。

• 有时候会区分数据是哪个表的，可以通过附加额外的字段来区别，就像例子中的isArc字段，news表中的isArc可以不写，原因也就是第4条，最终列名由第一次出现的列名决定，后续数据列名有没有都可以。

7、limit的巧用

limit一般用于分页，功能是获取指定区间内的数据，因此我们也可以用它来减少数据库的查询，例子：

select * from arc where id = 12 limit 1

数据库查询由索引还好，没有索引是要遍历数据库的，有些数据经由条件筛选在逻辑上应该是唯一的，使用limit 1可以使数据库查询到该数据时不再搜索，减少数据库搜索次数，但这种方法仅是一种技巧，想大幅度优化sql还要另想办法。

8、update ignore和insert ignore的使用

//标题是唯一索引，'新标题'存在则更新操作不执行 
update ignore arc set title = '新标题' 
 
//标题是唯一索引，'标题1号'存在则插入操作不执行 
insert ignore into arc values(null,'标题1号','文章内容')

有这种需求，数据存在时不执行任何操作，不存在则更新或插入，一个办法是使用ingore，它会忽略数据库报错，而数据库执行原子操作时报错是会回滚的，因此只要我们给数据加上主键或唯一索引，当被更新字段或插入字段与原有数据冲突时会报错，但因为ingore会忽视这种报错，后端也就不会报错，sql也未执行，达到了目的，有人会对报错敏感，其实也没什么，报错也是在检查数据是发现不合理之处给的一个提醒或警告，对数据库无害的。

9、mysql存在更新，不存在则插入

区别于上面那个需求，这个是当插入的数据存在时更新数据，不再是不做任何操作，例子：

//本例子中title不是唯一索引，id是主键 
insert into arc values(1,'标题1号','文章内容') 
on duplicate key update title='标题1号'
//若要更新多个字段使用','隔开，例：title='标题1号',content='文章内容'

在例子中，当id为1的数据存在时，更新标题和内容，不存在则插入，如果执行更新操作，未设置新值的字段保持原来的值。

还有一个REPLACE INTO也可以达到这种效果，区别在于，REPLACE INTO更新时是先删除后插入会破坏原有索引，id为3的数据更新时会删除插入id为4的数据，未更新新值的字段设置为默认值或null。

无论是两个中的哪种方式判断数据是否存在的依据都是主键和唯一索引。

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