mysql 多表索引查询_多表查询与索引

多表查询连接

准备俩张员工信息表,我们要查询员工信息及员工所在部门.那么就需要俩张表进

行连接查询,多表查询.

外链接语法

select 字段列表

from 表1 inner/left/right join 表2 on 表1.字段 = 表2.字段;

第一种情况交叉连接: 不适用任何匹配条件.生成笛卡尔积.

mysql> select * fromemployee,department;+—-+———-+——–+——+——–+——+————–+

| id | name | sex | age | dep_id | id | name |

+—-+———-+——–+——+——–+——+————–+

| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |

| 1 | egon | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |

| 1 | egon | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |

| 1 | egon | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |

| 2 | alex | female | 48 | 201 | 200 | 技术 |

| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |

| 2 | alex | female | 48 | 201 | 202 | 销售 |

| 2 | alex | female | 48 | 201 | 203 | 运营 |

| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 200 | 技术 |

| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |

| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 202 | 销售 |

| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 203 | 运营 |

| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 200 | 技术 |

| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 201 | 人力资源 |

| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |

| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 203 | 运营 |

| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |

| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 201 | 人力资源 |

| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 202 | 销售 |

| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 203 | 运营 |

| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 200 | 技术 |

| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 201 | 人力资源 |

| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 202 | 销售 |

| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | 203 | 运营 |

内连接 : 只连接匹配的行

#找两张表共有的部分，相当于利用条件从笛卡尔积结果中筛选出了匹配的结果

#department没有204这个部门，因而employee表中关于204这条员工信息没有匹配出来

mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee inner join department

on employee.dep_id=department.id;+—-+———+——+——–+————–+

| id | name | age | sex | name |

+—-+———+——+——–+————–+

| 1 | egon | 18 | male | 技术 |

| 4 | yuanhao | 28 | female | 销售 |

| 5 | nvshen | 18 | male | 技术 |

+—-+———+——+——–+————–+

rows in set (0.00sec)

#上述sql等同于

mysql> select employee.id,employee.name,employee.age,employee.sex,department.name from employee,department where employee.dep_id=department.id;

外链接之右连接: 优先显示右表全记录

#以右表为准，即找出所有部门信息，包括没有员工的部门

#本质就是：在内连接的基础上增加右边有，左边没有的结果

mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee right join department on employee.dep_id=department.id;+——+———+————–+

| id | name | depart_name |

+——+———+————–+

| 1 | egon | 技术 |

| 2 | alex | 人力资源 |

| 3 | wupeiqi | 人力资源 |

| 4 | yuanhao | 销售 |

| 5 | nvshen | 技术 |

| NULL | NULL | 运营 |

+——+———+————–+

rows in set (0.00 sec)

外链接之左连接: 优先显示左表全记录

#以左表为准，即找出所有员工信息，当然包括没有部门的员工

#本质就是：在内连接的基础上增加左边有，右边没有的结果

mysql> select employee.id,employee.name,department.name as depart_name from employee left join department on employee.dep_id=department.id;+—-+———-+————–+

| id | name | depart_name |

+—-+———-+————–+

| 1 | egon | 技术 |

| 5 | nvshen | 技术 |

| 2 | alex | 人力资源 |

| 3 | wupeiqi | 人力资源 |

| 4 | yuanhao | 销售 |

| 6 | xiaomage | NULL |

+—-+———-+————–+

rows in set (0.00 sec)

全外连接:显示左右俩个表全部记录

#外连接：在内连接的基础上增加左边有右边没有的和右边有左边没有的结果

#注意：mysql不支持全外连接full JOIN#强调：mysql可以使用此种方式间接实现全外连接

语法：select * from employee left join department on employee.dep_id =department.idunion all

select * from employee right join department on employee.dep_id =department.id;

mysql> select * from employee left join department on employee.dep_id =department.idunion

select * from employee right join department on employee.dep_id =department.id

;+——+———-+——–+——+——–+——+————–+

| id | name | sex | age | dep_id | id | name |

+——+———-+——–+——+——–+——+————–+

| 1 | egon | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |

| 5 | nvshen | male | 18 | 200 | 200 | 技术 |

| 2 | alex | female | 48 | 201 | 201 | 人力资源 |

| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 | 201 | 人力资源 |

| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 | 202 | 销售 |

| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 | NULL | NULL |

+——+———-+——–+——+——–+——+————–+

rows in set (0.01sec)

#注意 union与union all的区别：union会去掉相同的纪录

符合条件连接查询

以内连接的方式查询employee和department表，并且employee表中的age

字段值必须大于25，即找出年龄大于25岁的员工以及员工所在的部门.

select employee.name,department.name from employee inner joindepartmenton employee.dep_id =department.idwhere age > 25;

以内连接的方式查询employee和department表,并且以age字段的升序方式显示.

select employee.id,employee.name,employee.age,department.name fromemployee,departmentwhere employee.dep_id =department.idand age > 25

order by age asc;

子查询

子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中.

内层查询语句的查询结果,可以为外层查询语句提供查询条件.

子查询中可以包含:in, not in , any , all , exists 和 not exist等关键字

还可以包含比较运算符: = , != , > ,< 等

例带in 关键字的查询

#查询平均年龄在25岁以上的部门名select id,name fromdepartmentwhere id in(select dep_id from employee group by dep_id having avg(age) > 25);

# 查看技术部员工姓名select name fromemployeewhere dep_id in(select id from department where name=’技术’);

#查看不足1人的部门名select name fromdepartmentwhere id not in(select dep_id from employee group by dep_id);

带比较运算的子查询

#比较运算符：=、!=、>、>=、#查询大于所有人平均年龄的员工名与年龄

mysql> select name,age from employee where age > (select avg(age) fromemployee);+———+——+

| name | age |

+———+——+

| alex | 48 |

| wupeiqi | 38 |

+———+——+

#查询大于部门内平均年龄的员工名、年龄

思路：

(1)先对员工表(employee)中的人员分组(group by)，查询出dep_id以及平均年龄。

(2)将查出的结果作为临时表,再对根据临时表的dep_id和employee的dep_id作为筛选条件将employee表和临时表进行内连接。

(3)最后再将employee员工的年龄是大于平均年龄的员工名字和年龄筛选。

mysql> select t1.name,t1.age from employee ast1inner join(select dep_id,avg(age) as avg_age from employee group by dep_id) ast2on t1.dep_id =t2.dep_idwhere t1.age >t2.avg_age;+——+——+

| name | age |

+——+——+

| alex | 48 |

带exists关键字的子查询

#EXISTS关字键字表示存在。在使用EXISTS关键字时，内层查询语句不返回查询的记录。而是返回一个真假值。True或False

#当返回True时，外层查询语句将进行查询；当返回值为False时，外层查询语句不进行查询

#department表中存在dept_id=203，Ture

mysql> select * from employee where exists (select id from department where id=200);+—-+———-+——–+——+——–+

| id | name | sex | age | dep_id |

+—-+———-+——–+——+——–+

| 1 | egon | male | 18 | 200 |

| 2 | alex | female | 48 | 201 |

| 3 | wupeiqi | male | 38 | 201 |

| 4 | yuanhao | female | 28 | 202 |

| 5 | nvshen | male | 18 | 200 |

| 6 | xiaomage | female | 18 | 204 |

+—-+———-+——–+——+——–+

#department表中存在dept_id=205，False

mysql> select * from employee where exists (select id from department where id=204);

Emptyset (0.00 sec)

索引

索引介绍: 数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构.类似

于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查到数据的存放位置,然后

直接获取.

索引作用　　约束和加速查找

常见的索引:

普通索引;　　唯一索引;　　主键索引;

联合索引(多列)　: 联合主键索引联合唯一索引联合普通索引

有无索引的区别以及建立索引的目的

无索引: 从前往后逐条查询

有索引: 创建索引的本质,就是创建额外的文件(某种格式存储,查询的时

候,先去额外的文件找,定好位置,再去原始表中直接查询.)数据过多,对硬

盘也有损耗.

建立索引目的 :

额外的文件保存特殊的数据结构

查询快, 但是插入更新删除依然慢

创建索引后,必须命中索引才能有效

hash索引和BTree索引

(1)hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢

(2)btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长(我们就用它，因为innodb默认支持它)

普通索引　　作用:仅有一个加速查找

创建表+普通索引

create tableuserinfo(

nidint not null auto_increment primary key,

namevarchar(32) not null,

emailvarchar(64) not null,indexix_name(name)

#index创建索引目录 ix_name表示创建的索引名字 (name)表示为哪个字段创建索引

);

普通索引

create index 索引的名字 on 表名(列名)

单独为某一表的某一字段创建普通索引

删除索引drop index 索引的名字 on 表名

查看索引show index from 表名

唯一索引

功能 : 加速查找　　唯一约束(可含null)

create tableuserinfo(

idint not null auto_increment primary key,

namevarchar(32) not null,

emailvarchar(64) not null,unique indexix_name(name)

);

唯一索引:create unique index 索引名 on 表名(列名)

删除唯一索引 :drop index 索引名 on 表名;

主键索引

(主键查找类似于 not null + unique 不为空且唯一)

功能:加速查找　　唯一约束(不含null)

创建表+主键索引

create tableuserinfo(

idint not null auto_increment primary key,

namevarchar(32) not null,

emailvarchar(64) not null,unique indexix_name(name)

)or

create tableuserinfo(

idint not nullauto_increment,

namevarchar(32) not null,

emailvarchar(64) not null,primary key(nid),unique indexix_name(name)

)

主键索引alter table 表名 add primary key(列名);

删除主键索引alter table 表名 drop primary key;

alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key;

组合索引

组合索引是将n个列组合成一个索引,进行查询,并不是采用n个列的各个

单列索引,进行查找,而是统一采用最左前缀规则查找.查找时采用最左面的索引与后面的索引俩俩结合查找,最左面的索引不同,组合索引的效率也会不同.其应用场景为: 频繁的同时使用n列来进行查询,如 :

where name=’alex’ and email=’alex@aa.com’.

create index 索引名 on 表名(列名1,列名2);

组合索引总和保存了col1和col2的数据,他不需要在2个索引表之间跳转,所以速度会更快,组合索引

的搜索步骤如下

索引名词(非正规SQL名称)

#覆盖索引：在索引文件中直接获取数据

例如：select name from userinfo where name = ‘alex50000’;

#索引合并：把多个单列索引合并成使用

例如：select * from userinfo where name = ‘alex13131’ and id = 13131;

如下图索引合并,需要反复在俩个索引表间进行跳转,造成速度慢的原因之一,假设col1=’ABC’的数

据有5行,满足col2=123的数据有1000行,最坏的情况(那5行在col2的1000行最后面) 需要扫描完col2的

1000行才能找到需要的数据,并不能达到快速查找的目的.

正确使用索引的情况

数据库表中添加索引后确实会让查询速度飞起,但是前提必须是正确的使

用索引来查询,如果以错误的方式使用,则即使建立索引也会不奏效.

使用索引,必须:

创建索引–>命中索引–>正确使用索引

测试:

#1. 准备表create tableuserinfo(

idint,

namevarchar(20),

genderchar(6),

emailvarchar(50)

);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录

delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$create procedureauto_insert1()BEGIN

declare i int default 1;while(i<3000000)doinsert into userinfo values(i,concat(‘alex’,i),’male’,concat(‘egon’,i,’@oldboy’));set i=i+1;end while;END$$ #$$结束

delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程

showcreate procedureauto_insert1\G

#4. 调用存储过程

call auto_insert1();- like ‘%xx’

select * from userinfo where name like ‘%al’;-使用函数select * from userinfo where reverse(name) = ‘alex333’;- or

select * from userinfo where id = 1 or email = ‘alex122@oldbody’;

特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引select * from userinfo where id = 1 or name = ‘alex1222’;select * from userinfo where id = 1 or email = ‘alex122@oldbody’ and name = ‘alex112’

-类型不一致

如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然…select * from userinfo where name = 999;- !=

select count(*) from userinfo where name != ‘alex’特别的：如果是主键，则还是会走索引select count(*) from userinfo where id != 123

– >

select * from userinfo where name > ‘alex’特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引select * from userinfo where id > 123

select * from userinfo where num > 123

– order by

select email from userinfo order by name desc;

当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引

特别的：如果对主键排序，则还是走索引：select * from userinfo order by nid desc;-组合索引最左前缀

如果组合索引为：(name,email)

nameand email –使用索引

name –使用索引

email –不使用索引

View Code

最左前缀

最左前缀匹配：create index ix_name_email onuserinfo(name,email);select * from userinfo where name = ‘alex’;select * from userinfo where name = ‘alex’ and email=’alex@oldBody’;select * from userinfo where email=’alex@oldBody’;

如果使用组合索引如上，name和email组合索引之后，查询

(1)name和email —使用索引

(2)name —使用索引

(3)email —不适用索引

对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单列索引******组合索引的性能>索引合并的性能*********

索引注意事项:

(1)避免使用select *(2)count(1)或count(列) 代替count(*)

(3)创建表时尽量使用char代替varchar

(4)表的字段顺序固定长度的字段优先

(5)组合索引代替多个单列索引(经常使用多个条件查询时)

(6)尽量使用短索引 (create index ix_title on tb(title(16));特殊的数据类型 text类型)

(7)使用连接(join)来代替子查询

(8)连表时注意条件类型需一致

(9)索引散列(重复少)不适用于建索引，例如：性别不合适

执行计划

explain+查询sql 用于显示sql执行信息参数,根据参考信息可以进行sql优化

mysql> explain select * fromuserinfo;+—-+————-+———-+——+—————+——+———+——+———+——-+

+—-+————-+———-+——+—————+——+———+——+———+——-+

+—-+————-+———-+——+—————+——+———+——+———+——-+

mysql> explain select * from (select id,name from userinfo where id <20) asA;+—-+————-+————+——-+—————+———+———+——+——+————-+

+—-+————-+————+——-+—————+———+———+——+——+————-+

+—-+————-+————+——-+—————+———+———+——+——+————-+

rows in set (0.05 sec)

参数

select_type：

查询类型

SIMPLE 简单查询PRIMARY最外层查询

SUBQUERY 映射为子查询

DERIVED 子查询UNION联合UNIONRESULT 使用联合的结果table：

正在访问的表名

type：

查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/constALL全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍select * fromuserinfo;

特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描select * from userinfo where email = ‘alex112@oldboy’

select * from userinfo where email = ‘alex112@oldboy’ limit 1;

虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。INDEX：全索引扫描，对索引从头到尾找一遍select nid fromuserinfo;

RANGE：对索引列进行范围查找select * from userinfo where name < ‘alex’;

PS:between and

> >= < <=操作

注意：!= 和 >符号

INDEX_MERGE：合并索引，使用多个单列索引搜索select * from userinfo where name = ‘alex’ or nid in (11,22,33);

REF：根据索引查找一个或多个值select * from userinfo where name = ‘alex112’;

EQ_REF：连接时使用primarykey或 unique类型select userinfo2.id,userinfo.name from userinfo2 left join tuserinfo on userinfo2.id =userinfo.id;

CONST：常量

表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。select id from userinfo where id = 2;

SYSTEM：系统

表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。select * from (select id from userinfo where id = 1) asA;

possible_keys：可能使用的索引key：真实使用的

key_len：　　MySQL中使用索引字节长度

rows： mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数—— 只是预估值

extra：

该列包含MySQL解决查询的详细信息

“Usingindex”

此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。

“Usingwhere”

这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当(并且如果)它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Usingwhere”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。

“Usingtemporary”

这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。

“Using filesort”

这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。

“Range checkedfor each record(indexmap: N)”

这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的

慢日志记录

开启慢查询日志,可以让mysql记录下查询超过指定时间的语句,通过定位分

析性能的瓶颈,才能更好的优化数据库系统性能.

(1) 进入MySql 查询是否开了慢查询

show variableslike ‘slow_query%’;

参数解释：

slow_query_log 慢查询开启状态OFF 未开启 ON为开启

slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置(这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录)

(2)查看慢查询超时时间

show variableslike ‘long%’;

ong_query_time 查询超过多少秒才记录默认10秒

(3)开启慢日志(1)(是否开启慢查询日志，1表示开启，0表示关闭。)set global slow_query_log=1;

(4)再次查看

show variableslike ‘%slow_query_log%’;

(5)开启慢日志(2)：(推荐)

在my.cnf 文件中

找到[mysqld]下面添加：

slow_query_log=1slow_query_log_file=C:\mysql-5.6.40-winx64\data\localhost-slow.loglong_query_time= 1参数说明：

slow_query_log 慢查询开启状态1为开启

slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置

long_query_time 查询超过多少秒才记录默认10秒修改为1秒

分页性能相关方案

第1页：select * from userinfo limit 0,10;

第2页：select * from userinfo limit 10,10;

第3页：select * from userinfo limit 20,10;

第4页：select * from userinfo limit 30,10;

……

第2000010页select * from userinfo limit 2000000,10;

PS:会发现，越往后查询，需要的时间约长，是因为越往后查，全文扫描查询，会去数据表中扫描查询。

最有的解决方案

做一个记录：记录当前页的最大id或最小id

下一页：select * from userinfo where id>max_id limit 10;

上一页：select * from userinfo where id

(2) 中间有页码的情况select * from userinfo where id in(select id from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A order by A.id desc limit 10);

分页性能相关方案

取当前表中的前十条记录,每十条取一次,取若干次..

第1页：select * from userinfo limit 0,10;

第2页：select * from userinfo limit 10,10;

第3页：select * from userinfo limit 20,10;

第4页：select * from userinfo limit 30,10;

……

第2000010页select * from userinfo limit 2000000,10;

PS:会发现，越往后查询，需要的时间约长，是因为越往后查，全文扫描查询，会去数据表中扫描查询。

解决办法:

做一个记录：记录当前页的最大id或最小id

下一页：select * from userinfo where id>max_id limit 10;

上一页：select * from userinfo where id

(2) 中间有页码的情况select * from userinfo where id in(select id from (select * from userinfo where id > pre_max_id limit (cur_max_id-pre_max_id)*10) as A order by A.id desc limit 10);

create unique index 索引名 on 表名(列名)

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_28966407/article/details/113157869

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