mysql數據庫單表查詢練習,mysql多表查詢實驗總結

本文目錄一覽：

• 1、mysql 單表多次查詢和多表聯合查詢，哪個效率高
• 2、mysql數據庫如何提高查詢效率，單表記錄數有幾億條，指定索引效率還是很慢
• 3、mysql 單表
• 4、Mysql，一到很簡單的題，建表，插入數據，和查詢數據，求每個過程的截圖
• 5、假如mysql數據庫單表有100W行記錄，都有哪些方式加快查詢速度
• 6、MYSQL數據查詢問題單表中查詢內容

mysql 單表多次查詢和多表聯合查詢，哪個效率高

1. 多表連接類型

1. 笛卡爾積(交叉連接) 在MySQL中可以為CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用’,’ 如：

?

1

2

3

SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2

SELECT * FROM table1 JOIN table2

SELECT * FROM table1,table2

由於其返回的結果為被連接的兩個數據表的乘積，因此當有WHERE, ON或USING條件的時候一般不建議使用，因為當數據表項目太多的時候，會非常慢。一般使用LEFT [OUTER] JOIN或者RIGHT [OUTER] JOIN

2. 內連接INNER JOIN 在MySQL中把INNER JOIN叫做等值連接，即需要指定等值連接條件在MySQL中CROSS和INNER JOIN被劃分在一起。 join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition]

3. MySQL中的外連接，分為左外連接和右連接，即除了返回符合連接條件的結果之外，還要返回左表(左連接)或者右表(右連接)中不符合連接條件的結果，相對應的使用NULL對應。

mysql數據庫如何提高查詢效率，單表記錄數有幾億條，指定索引效率還是很慢

mysql單表幾條數據，你這麼複雜的SQL還能出得來已經很不錯了。可以考慮分表分庫了，mysql單表數據到千萬級別性能就下降，。單表這麼大的數據，怎麼優化都會有點點慢。

mysql 單表

你在從新建個此類文件，把老文件和新文件都打開，把老文件中要用到的數據表複製一下，粘貼到新的文件里就可以了

Mysql，一到很簡單的題，建表，插入數據，和查詢數據，求每個過程的截圖

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— 主機: 127.0.0.1

— 服務器版本: 5.5.8 – MySQL Community Server (GPL)

— 服務器操作系統: Win32

— HeidiSQL 版本: 8.3.0.4833

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/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;

/*!40101 SET NAMES utf8mb4 */;

/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;

/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE=’NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO’ */;

— 導出 lxtest 的數據庫結構

DROP DATABASE IF EXISTS `lxtest`;

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `lxtest` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;

USE `lxtest`;

— 導出 表 lxtest.a 結構

DROP TABLE IF EXISTS `a`;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `a` (

`sid` int(4) NOT NULL,

`longitude` decimal(10,4) NOT NULL DEFAULT ‘0.0000’,

`latitude` decimal(10,4) NOT NULL DEFAULT ‘0.0000’,

PRIMARY KEY (`sid`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

— 正在導出表 lxtest.a 的數據：~5 rows (大約)

/*!40000 ALTER TABLE `a` DISABLE KEYS */;

INSERT INTO `a` (`sid`, `longitude`, `latitude`) VALUES

(1, 119.7227, 30.2585),

(2, 119.7224, 30.2586),

(3, 119.7225, 30.2585),

(4, 119.7224, 30.2584),

(5, 119.7220, 30.2580);

/*!40000 ALTER TABLE `a` ENABLE KEYS */;

/*!40101 SET SQL_MODE=IFNULL(@OLD_SQL_MODE, ”) */;

/*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=IF(@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS IS NULL, 1, @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS) */;

/*!40101 SET CHARACTER_SET_CLIENT=@OLD_CHARACTER_SET_CLIENT */;

select * from a where sid =3

假如mysql數據庫單表有100W行記錄，都有哪些方式加快查詢速度

添加索引或者使用工具，比如Apache Spark

先安裝 Apache Spark，查詢數據庫的速度可以提升10倍。

在已有的 MySQL 服務器之上使用 Apache Spark （無需將數據導出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），這樣至少可以提升 10 倍的查詢性能。使用多個 MySQL 服務器（複製或者 Percona XtraDB Cluster）可以讓我們在某些查詢上得到額外的性能提升。你也可以使用 Spark 的緩存功能來緩存整個 MySQL 查詢結果表。

思路很簡單：Spark 可以通過 JDBC 讀取 MySQL 上的數據，也可以執行 SQL 查詢，因此我們可以直接連接到 MySQL 並執行查詢。那麼為什麼速度會快呢？對一些需要運行很長時間的查詢（如報表或者BI），由於 Spark 是一個大規模並行系統，因此查詢會非常的快。MySQL 只能為每一個查詢分配一個 CPU 核來處理，而 Spark 可以使用所有集群節點的所有核。在下面的例子中，我們會在 Spark 中執行 MySQL 查詢，這個查詢速度比直接在 MySQL 上執行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”級別的並行機制，在使用 MySQL 複製或者 Percona XtraDB Cluster 的情況下，Spark 可以把查詢變成一組更小的查詢（有點像使用了分區表時可以在每個分區都執行一個查詢），然後在多個 Percona XtraDB Cluster 節點的多個從服務器上並行的執行這些小查詢。最後它會使用map/reduce 方式將每個節點返回的結果聚合在一起形成完整的結果。

MYSQL數據查詢問題單表中查詢內容

SELECT t1.username

FROM test t1

LEFT JOIN test t2 ON t1.tuijian=t2.username

WHERE t2.userid=3