mysql使用小技巧

Posted xihuangwutong

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了mysql使用小技巧相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


1:影响mysql查询结果的条件
    1:硬件,2:网络I/O,3查询时间
    查询的时间相关:数据表结构的建立,索引的应用,SQL语句的使用
    我们后端工程师能够把握的主要是表结构,索引和SQL语句方面,可以通过工程师的智慧来减小公司的成本,优化用户的体验

    目前的计算机系统使用的都是分时系统,可能是一个进程给一个用户提供服务。计算机在不同的进程间快速的切换(针对的是单核的原理),如果一个进程占用了太长的时间,不近会影响进程的排序时间,也会因为保存上下文占用空间的资源。所以优化查询就变的很重要了

2更好的查询:时间和空间使用的更少(内存和磁盘消耗,响应时间)
    扫描的行数和返回的行数的比例较小
3.索引的优点
索引能减少服务器扫描数据量 
可以帮助服务器避免排序和临时表 
可以将随机I/O变为顺序I/O 

创建索引的一个基本的判断 
count(distinct field) / count(*) 


4. B-tree的使用场景
更适合有比较的范围的查询:>,<,between
因为只用叶子节点存储数据,其余的节点存储的是数据的范围值(
比保存在左子树的任何键值都要大比保存在右子树的任何键值都要小 

使用索引的经验之谈:where条件中,group by中的,表连接中的on判断语句中的都可以根据实际的情况来创建索引
使用的是多列的索引还是单列的索引也要根据实际的情况来判定
5.SQL的执行顺序呢
清楚SQL执行顺序以后就能够更加深刻的理解SQL的查询过程和优化的

这个sql 的执行顺序是希望大家都特别的清楚的一个过程,这个过程是是记录了执行不同关键字的时候临时表中的数据的变化情况,知道了临时表的情况以后就可以更明确的理解sql的一些执行和技巧
(7)     SELECT 
(8)     DISTINCT <select_list>
(1)     FROM <left_table>
(3)     <join_type> JOIN <right_table>
(2)     ON <join_condition>
(4)     WHERE <where_condition>
(5)     GROUP BY <group_by_list>
(6)     HAVING <having_condition>
(9)     ORDER BY <order_by_condition>
(10)    LIMIT <limit_number>

第一步,执行FROM语句。我们首先需要知道最开始从哪个表开始的,这就是FROM告诉我们的。现在有了<left_table><right_table>两个表,我们到底从哪个表开始,还是从两个表进行某种联系以后再开始呢?它们之间如何产生联系呢?——笛卡尔积

关于什么是笛卡尔积,请自行Google补脑。经过FROM语句对两个表执行笛卡尔积,会得到一个虚拟表,暂且叫VT1(vitual table 1),内容如下:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||9you        | shanghai |        1|163         || baidu       | hangzhou |        1|163         || tx          | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         ||9you        | shanghai |        2|163         || baidu       | hangzhou |        2|163         || tx          | hangzhou |        2|163         ||163         | hangzhou |        3|9you        ||9you        | shanghai |        3|9you        || baidu       | hangzhou |        3|9you        || tx          | hangzhou |        3|9you        ||163         | hangzhou |        4|9you        ||9you        | shanghai |        4|9you        || baidu       | hangzhou |        4|9you        || tx          | hangzhou |        4|9you        ||163         | hangzhou |        5|9you        ||9you        | shanghai |        5|9you        || baidu       | hangzhou |        5|9you        || tx          | hangzhou |        5|9you        ||163         | hangzhou |        6| tx          ||9you        | shanghai |        6| tx          || baidu       | hangzhou |        6| tx          || tx          | hangzhou |        6| tx          ||163         | hangzhou |        7| NULL        ||9you        | shanghai |        7| NULL        || baidu       | hangzhou |        7| NULL        || tx          | hangzhou |        7| NULL        |+-------------+----------+----------+-------------+

总共有28(table1的记录条数 * table2的记录条数)条记录。这就是VT1的结果,接下来的操作就在VT1的基础上进行。

执行ON过滤

执行完笛卡尔积以后,接着就进行ON a.customer_id = b.customer_id条件过滤,根据ON中指定的条件,去掉那些不符合条件的数据,得到VT2表,内容如下:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         ||9you        | shanghai |        3|9you        ||9you        | shanghai |        4|9you        ||9you        | shanghai |        5|9you        || tx          | hangzhou |        6| tx          |+-------------+----------+----------+-------------+

VT2就是经过ON条件筛选以后得到的有用数据,而接下来的操作将在VT2的基础上继续进行。

添加外部行

这一步只有在连接类型为OUTER JOIN时才发生,如LEFT OUTER JOINRIGHT OUTER JOINFULL OUTER JOIN。在大多数的时候,我们都是会省略掉OUTER关键字的,但OUTER表示的就是外部行的概念。

LEFT OUTER JOIN把左表记为保留表,得到的结果为:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         ||9you        | shanghai |        3|9you        ||9you        | shanghai |        4|9you        ||9you        | shanghai |        5|9you        || tx          | hangzhou |        6| tx          || baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |+-------------+----------+----------+-------------+

RIGHT OUTER JOIN把右表记为保留表,得到的结果为:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         ||9you        | shanghai |        3|9you        ||9you        | shanghai |        4|9you        ||9you        | shanghai |        5|9you        || tx          | hangzhou |        6| tx          || NULL        | NULL     |        7| NULL        |+-------------+----------+----------+-------------+

FULL OUTER JOIN把左右表都作为保留表,得到的结果为:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         ||9you        | shanghai |        3|9you        ||9you        | shanghai |        4|9you        ||9you        | shanghai |        5|9you        || tx          | hangzhou |        6| tx          || baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        || NULL        | NULL     |        7| NULL        |+-------------+----------+----------+-------------+

添加外部行的工作就是在VT2表的基础上添加保留表中被过滤条件过滤掉的数据,非保留表中的数据被赋予NULL值,最后生成虚拟表VT3。

由于我在准备的测试SQL查询逻辑语句中使用的是LEFT JOIN,过滤掉了以下这条数据:

| baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |

现在就把这条数据添加到VT2表中,得到的VT3表如下:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         ||9you        | shanghai |        3|9you        ||9you        | shanghai |        4|9you        ||9you        | shanghai |        5|9you        || tx          | hangzhou |        6| tx          || baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |+-------------+----------+----------+-------------+

接下来的操作都会在该VT3表上进行。

执行WHERE过滤

对添加外部行得到的VT3进行WHERE过滤,只有符合<where_condition>的记录才会输出到虚拟表VT4中。当我们执行WHERE a.city = ‘hangzhou‘的时候,就会得到以下内容,并存在虚拟表VT4中:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         ||163         | hangzhou |        2|163         || tx          | hangzhou |        6| tx          || baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        |+-------------+----------+----------+-------------+

但是在使用WHERE子句时,需要注意以下两点:

  1. 由于数据还没有分组,因此现在还不能在WHERE过滤器中使用where_condition=MIN(col)这类对分组统计的过滤;
  2. 由于还没有进行列的选取操作,因此在SELECT中使用列的别名也是不被允许的,如:SELECT city as c FROM t WHERE c=‘shanghai‘;是不允许出现的。

执行GROUP BY分组

GROU BY子句主要是对使用WHERE子句得到的虚拟表进行分组操作。我们执行测试语句中的GROUP BY a.customer_id,就会得到以下内容:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_id | customer_id |+-------------+----------+----------+-------------+|163         | hangzhou |        1|163         || baidu       | hangzhou |     NULL | NULL        || tx          | hangzhou |        6| tx          |+-------------+----------+----------+-------------+

得到的内容会存入虚拟表VT5中,此时,我们就得到了一个VT5虚拟表,接下来的操作都会在该表上完成。

执行HAVING过滤

HAVING子句主要和GROUP BY子句配合使用,对分组得到的VT5虚拟表进行条件过滤。当我执行测试语句中的HAVING count(b.order_id) < 2时,将得到以下内容:

+-------------+----------+----------+-------------+| customer_id | city     | order_i

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