mysql数据查询开始慢的量级

MySQL数据查询开始慢的量级取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

1 数据库大小：随着数据库大小的增加，查询开始慢的可能性也会增加。

2 数据库结构：如果数据库结构复杂，包含多个表、索引、视图等，查询开始慢的可能性也会增加。

3 查询语句复杂度：如果查询语句包含多个表连接、子查询、聚合函数等，查询开始慢的可能性也会增加。

4 数据库服务器配置：如果数据库服务器配置不足，例如内存、CPU等资源不足，查询开始慢的可能性也会增加。

一般来说，当数据库表的数据量达到数百万条或以上时，查询开始慢的可能性就会增加。但具体情况还需要根据实际情况进行评估。

如何写出复杂业务查询的sql语句

如何写出复杂的sql语句：

首先要建立一个概念，复杂的sql语句也是最基本的sql语句连接而成，所以最重要的是先要理清思路和逻辑，弄清自己要查哪几张表，要用哪几个字段，表之间如何关联，将这些弄清，然后由简单到复杂，从最基本的sql写起，通过找共同点，实现表关联等。

select后是自己需要的字段

from后是自己需要查询的多张表或者自己子查询得出的结果集

where后是条件 是对from后的结果集进行筛选

多张表关联 最重要的是找共同点 比如通过userid 第一种方式就是通过join管理 第二种方式就是通过where条件子句 比如几个表的userid相等来筛

选结果集

在处理复杂的业务查询时，先从逻辑层面理清几张表之间的关系以及自己需要的字段和数据 然后逐步拆分 从最简单的局部sql出发 一步步迭代出复

杂的sql语句 这可以看做是写复杂脚本的原则：

由简单到复杂 逐步迭代 得出结果

最重要的还是在工作实践中多加总结 主动接触

注意点

select 指定表字段 from 表1,表2

四则运算包括加减乘除

select 字段1 四则运行符号 字段2 from 表名称

语法:select 函数(字段1) from 表名称

统计函数

binary

区分大小写

语法:select 段落 from 表明 where binary 字段

分组

语法

selectfrom 表名

where

group by 字段名称 #如果这里有多个字段,A,B,用,连接表示具有相同字段A以及相同字段B进行分组

having 判断内容

注意 :

排序

语法:默认为升序

ord by 字段名称

固定升序或者降序

多个条件排序主次关系

ord by 主字段,次字段

限制显示记录

对于单页表 *** 作

limit start count

对于多页 *** 作

分页原理:先查询总数据条数 设为a

确定每页数量b

总页数为c = a / b 如果除不尽则需要加1 例如 10 / 3 正确页数为4

查询语句的起始位置为s = 当前页数d 减去1 乘以每页数量

即 s = (d - 1) b

limit s b

语法 :where 字段名称 regexp '正则表达式'

注意:正则表达式不包括特殊字符如\w

语法:select from 表1,表2

他会把多个表每行与另外个表统统匹配上,其中会有一些脏数据,我们可以用里面值的关系进行连接

其本质就是笛卡尔积查询

区别是把,变成 join

且不能用where,要先用on根据里面值的关系拼接好了再用 where

左表中记录的无论是否有匹配关系都全部显示，右表中仅显示匹配成功的记录

语法:select from 表1 left join,表2

右表中记录的无论是否有匹配关系都全部显示，左表中仅显示匹配成功的记录

语法:select from 表1 right join 表2

无论是否匹配成功，两边表中的记录都要全部显示

select from 表1 full join 表2

注意:mysql 不支持

我们要引入union

union 只能用于字段数量相同的两个表 会自动去除重复的记录

union all 则保留所有记录

select from dept left join emp on deptid=empdept_id

union

select from dept right join emp on deptid=empdept_id;

可以完成全外连接

在三表以及三表以上查询的时候,表1 join 表2 join 表三,其意思是表1与表2连接后的表再与表3进行连接

如果三表连接时候没有用join而是用 , 进行连接表示同时查询3个表

将查找后的内容作为查找的值或者查找的对象,

如果要作为一个表当作查找对象,要对于查找后的表进行重命名语法如下

select from (select from ) as 新名字

xists 后跟子查询 子查询有结果是为True 没有结果时为False

为true时外层执行 为false外层不执行

子查询的作用：

1、方便理解。

2、实现更复杂的查询。

3、提高查询效率。

扩展知识：

1、当直接从SQL的数据库中查询（列出）某些数据很困难或办不到时，可以通过从“查询结果集”中再次提取数据集来实现复合查询。这个“查询结果集”就被叫做子查询。

2、例，当表1与表2中以ID1关联，表2与表3以ID2关联，要以表1为基准复合查询三表中的数据时，就需要先查出表2与表3的子查询集，然后再与表1进行多表联查。

in子查询、exists子查询、连接，效率的探讨

以下是SQL的帮助 （高级查询优化概念）

Microsoft® SQL Server™ 2000 使用内存中的排序和哈希联接技术执行排序、交集、联合、差分等 *** 作。SQL Server 利用这种类型的查询计划支持垂直表分区，有时称其为分列存储。

SQL Server 使用三种类型的联接 *** 作：

嵌套循环联接

合并联接

哈希联接

如果一个联接输入很小（比如不到 10 行），而另一个联接输入很大而且已在其联接列上创建索引，则索引嵌套循环是最快的联接 *** 作，因为它们需要最少的 I/O 和最少的比较。有关嵌套循环的更多信息，请参见了解嵌套循环联接。

如果两个联接输入并不小但已在二者联接列上排序（例如，如果它们是通过扫描已排序的索引获得的），则合并联接是最快的联接 *** 作。如果两个联接输入都很大，而且这两个输入的大小差不多，则预先排序的合并联接提供的性能与哈希联接相似。然而，如果两个输入的大小相差很大，则哈希联接 *** 作通常快得多。有关更多信息，请参见了解合并联接。

哈希联接可以有效处理很大的、未排序的非索引输入。它们对复杂查询的中间结果很有用，因为：

中间结果未经索引（除非已经显式保存到磁盘上然后创建索引），而且生成时通常不为查询计划中的下一个 *** 作进行适当的排序。

查询优化器只估计中间结果的大小。由于估计的值在复杂查询中可能有很大的误差，因此如果中间结果比预期的大得多，则处理中间结果的算法不仅必须有效而且必须适度弱化。

哈希联接使得对非规范化的使用减少。非规范化一般通过减少联接 *** 作获得更好的性能，尽管这样做有冗余之险（如不一致的更新）。哈希联接则减少使用非规范化的需要。哈希联接使垂直分区（用单独的文件或索引代表单个表中的几组列）得以成为物理数据库设计的可行选项。有关更多信息，请参见了解哈希联接。

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