1.当前的优化器模式(all_rows和rule)
2.取决于表的大小
3.取决于关联字段是否有索性
4.取决于关联字段是否排序
Hash join散列连接,优化器选择较小的表(数据量少的表)利用连接键(join key)在内存中建立散列表,将数据存储到hash列表中,然后扫描较大的表
select A.*,B.* from A left join B on a.id=b.id。
先是从A表读取一条记录,用on条件匹配B表的记录,行成n行(包括重复行)如果B表没有与匹配的数据,则select中B表的字段显示为空,接着读取A表的下一条记录,right join类似。
left join基本是A表全部扫描,在表关键中不建议使用子查询作为副表,比如select A.*,B.*from A left join (select * from b where b.type=1 )这样A表是全表扫描,B表也是全表扫描。若果查询慢,可以考虑关联的字段都建索引,将不必要的排序去掉,排序会导致运行慢很多。
主副表条件过滤:
table a(id, type):
id type
----------------------------------
1 1
2 1
3 2
表b结构和数据
table b(id, class):
id class
---------------------------------
1 1
2 2
Sql语句1: select a.*, b.* from a left join b on a.id = b.id and a.type = 1
执行结果为:
a.id a.type b.id b.class
----------------------------------------
1 1 1 1
2 1 2 2
3 2
a.type=1没有起作用
sql语句2:
select a.*, b.* from a left join b on a.id = b.id where a.type = 1
执行结果为:
a.id a.type b.id b.class
----------------------------------------
1 1 1 1
2 1 2 2
sql语句3:
select a.*, b.* from a left join b on a.id = b.id and b.class = 1
执行结果为:
a.id a.type b.id b.class
----------------------------------------
1 1 1 1
2 1
3 2
b.class=1条件过滤成功。
结论:left join中,左表(主表)的过滤条件在on后不起作用,需要在where中添加。右表(副表)的过滤条件在on后面起作用。
Mysql join原理:
Mysql join采用了Nested Loop join的算法,
###坐车 回去补充。
软件可以通过好多种方式连接数据库,有微软提供的(ODBC)开放式数据库连接,和SUN提供的JDBC(java数据库连接),也可以用数据库服务商提供的API来实现数据库访问。\x0d\x0a数据库系统也有好多种,有IBM公司的DB2,有甲骨文公司提供的oracle系列,还有微软提供的SQLServer,还有免费版的MySQL。\x0d\x0a你看到的大多数小网站用的都是MySQL。\x0d\x0a你可以学学这个数据库系统,再看看JDBC.这方面的教程太多了。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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