数据库中INNER JOIN的意思。

inner join on, left join on, right join on讲解(转载)

1理论

只要两个表的公共字段有匹配值，就将这两个表中的记录组合起来。

个人理解：以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集，并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。

语法

FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 field1 compopr table2 field2

INNER JOIN *** 作包含以下部分：

部分 说明

table1, table2 要组合其中的记录的表的名称。

field1，field2 要联接的字段的名称。如果它们不是数字，则这些字段的数据类型必须相同，并且包含同类数据，但是，它们不必具有相同的名称。

compopr 任何关系比较运算符：“=”、“<”、“>”、“<=”、“>=”或者“<>”。

说明

可以在任何 FROM 子句中使用 INNER JOIN *** 作。这是最常用的联接类型。只要两个表的公共字段上存在相匹配的值，Inner 联接就会组合这些表中的记录。

可以将 INNER JOIN 用于 Departments 及 Employees 表，以选择出每个部门的所有雇员。而要选择所有部分（即使某些部门中并没有被分配雇员）或者所有雇员（即使某些雇员没有分配到任何部门），则可以通过 LEFT JOIN 或者 RIGHT JOIN *** 作来创建外部联接。

如果试图联接包含备注或 OLE 对象数据的字段，将发生错误。

可以联接任何两个相似类型的数字字段。例如，可以联接自动编号和长整型字段，因为它们均是相似类型。然而，不能联接单精度型和双精度型类型字段。

下例展示了如何通过 CategoryID 字段联接 Categories 和 Products 表：

SELECT CategoryName, ProductName

FROM Categories INNER JOIN Products

ON CategoriesCategoryID = ProductsCategoryID;

在前面的示例中，CategoryID 是被联接字段，但是它不包含在查询输出中，因为它不包含在 SELECT 语句中。若要包含被联接字段，请在 SELECT 语句中包含该字段名，在本例中是指 CategoriesCategoryID。

也可以在 JOIN 语句中链接多个 ON 子句，请使用如下语法：

SELECT fields

FROM table1 INNER JOIN table2

ON table1field1 compopr table2field1 AND

ON table1field2 compopr table2field2) OR

ON table1field3 compopr table2field3)];

也可以通过如下语法嵌套 JOIN 语句：

SELECT fields

FROM table1 INNER JOIN

(table2 INNER JOIN [( ]table3

[INNER JOIN [( ]tablex [INNER JOIN )]

ON table3field3 compopr tablexfieldx)]

ON table2field2 compopr table3field3)

ON table1field1 compopr table2field2;

LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 可以嵌套在 INNER JOIN 之中，但是 INNER JOIN 不能嵌套于 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 之中。

2 *** 作实例

表A记录如下：

aID aNum

1 a20050111

2 a20050112

3 a20050113

4 a20050114

5 a20050115

表B记录如下:

bID bName

1 2006032401

2 2006032402

3 2006032403

4 2006032404

8 2006032408

实验如下:

1left join

sql语句如下:

select from A

left join B

on AaID = BbID

结果如下:

aID aNum bID bName

1 a20050111 1 2006032401

2 a20050112 2 2006032402

3 a20050113 3 2006032403

4 a20050114 4 2006032404

5 a20050115 NULL NULL

（所影响的行数为 5 行）

结果说明:

left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的

换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: AaID = BbID)

B表记录不足的地方均为NULL

2right join

sql语句如下:

select from A

right join B

on AaID = BbID

结果如下:

aID aNum bID bName

1 a20050111 1 2006032401

2 a20050112 2 2006032402

3 a20050113 3 2006032403

4 a20050114 4 2006032404

NULL NULL 8 2006032408

（所影响的行数为 5 行）

结果说明:

仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充

3inner join

sql语句如下:

select from A

innerjoin B

on AaID = BbID

结果如下:

aID aNum bID bName

1 a20050111 1 2006032401

2 a20050112 2 2006032402

3 a20050113 3 2006032403

4 a20050114 4 2006032404

结果说明:

很明显,这里只显示出了 AaID = BbID的记录这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录

常听说MySQL中3表 join 的执行流程并不是前两张表 join 得出结果，再与第三张表进行 join；而是3表嵌套的循环连接。那这个3表嵌套的循环连接具体又是个什么流程呢？与前两张表 join 得出结果再与第三张表进行 join 的执行效率相比如何呢？下面通过一个例子来分析分析。

set optimizer_switch='block_nested_loop=off';

关联字段无索引的情况下强制使用索引嵌套循环连接算法，目的是更好的观察扫描行数。

表结构和数据如下：

示例SQL：

通过 slow log 得知一共扫描 24100 行：

执行计划显示用的索引嵌套循环连接算法：

扫描行数构成：

总行数=100+4000+20000=24100。

从这个结果来看，join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果，再与 t2 进行 join 得出结果。这结论与我们通常认为的 3表 join 实际上是3表嵌套的循环连接不一样，接着往下看。

查看执行计划成本：

mysql> explain format=json select from t1 join t2 on t1b=t2b join t3 on t1b=t3b where t1a<21\G

其他信息：

IO成本= 110 =1

CPU成本= 10002 =20

t1总成本=21

IO成本= 110 =1

CPU成本= 20002 =40

t3表总成本= 驱动表扇出(IO成本+CPU成本) = 20(1+40) =820

阶段性总成本= 21+820 =841

此处 eval_cost=80，实则为 驱动表扇出被驱动每次扫描行数filtered成本常数 ，即 2020010%02 。

简化公式为： eval_cost=rows_produced_per_json成本常数

IO成本= 410 =4

CPU成本= 100002 =200

t2表总成本= 前2表join的扇出(IO成本+CPU成本) = 400(4+200) =81600

阶段性总成本= 841+81600 =82441

此处 eval_cost=8000，即 rows_produced_per_json成本常数 ，即 4000002

根据执行计划成本分析：

这样看，3表 join 流程是：

注意，由于造的数据比较特殊，所以第 3 步得出的中间结果集实际上只有 1行，所以最终 t2 表的查找次数是 201=20 ，所以扫描总行数是 201000 。所以单看 slow log 中显示的 24100 行，会误认为是先得出 t1 和 t3 join 的结果，再去和 t2 进行 join。

当我调整 t3 的数据，删除20行，再插入20行，使满足 b<21 的数据翻倍，这样“第 3 步得出的中间结果集”变成 2 行：

再来看slow log 中扫描的总行数为44100，t1、t3的扫描行数不变，t2 的扫描行数变为 2021000=40000 ：

为什么执行计划中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？

因为执行计划对t1 join t3 的扇出是个估算值，不准确。而 slow log 是真实执行后统计的，是个准确值。

为什么执行计划中，t2表的执行次数是用“t1 join t3 的扇出”表示的？这不是说明 t1 先和 t3 join，结果再和 t2 join？

其实拆解来看，“3表嵌套循环” 和 “前2表 join 的结果和第3张表 join” 两种算法，成本是一样的，而且如果要按3表嵌套循环的方式展示每张表的成本将非常复杂，可读性不强。所以执行计划中这么表示没有问题。

总的来说，对于3表join或者多表join 来说，“3表嵌套循环” 和 “先2表 join，结果和第3张表join” 两种算法，成本是一样的。要注意的一点是3表嵌套循环成本并非如下图写的：n m x，而是 n (m+a x)，其中 a 为 t2 满足单个等值条件的平均值。

当被驱动表的关联字段不是唯一索引，或者没有索引，每次扫描行数会大于1时，其扇出误差会非常大。比如在上面的示例中：

t3 实际的扇出只有 20，但优化器估算值是 总扫描行数的 10%，由于t3表的关联字段没有索引，所以每次都要全表扫描200行，总的扫描行数= 20200 =4000，扇出= 400010% =400，比实际的20大了20倍。尤其对于后续表的 join 来说，成本估算会产生更严重的偏差。

如果是 left join，每个被驱动表的 filtered 都会被优化器认定为 100%，误差更大！

通常建议join不超过2表，就是因为优化器估算成本误差大导致选择不好的执行计划，如果要用，一定要记住：关联字段必须要有索引，最好有唯一性或者基数大。

--测试代码

--建立测试数据

create

table

#ta1(id

integer

,

aa

char(1))

create

table

#ta2(id

integer

,

aa

char(1))

insert

into

#ta1

select

1,'a'

insert

into

#ta1

select

2,'b'

insert

into

#ta2

select

1,'a'

insert

into

#ta2

select

3,'b'

insert

into

#ta2

select

4,'c'

-----------------------------------

--完全测试

select

aid,aaa,bid,baa

from

#ta1

a

inner

join

#ta2

b

on

aid=bid

/结论：

左表的id必须完全跟右表的id一致，不匹配的不显示

/

--左链接测试

select

aid,aaa,bid,baa

from

#ta1

a

left

join

#ta2

b

on

aid=bid

/

结论:

以左表作为基准，右表能匹配上的就显示出来，不匹配的就显示成NULL,

记录个数满足左表

/

--右连接测试

select

aid,aaa,bid,baa

from

#ta1

a

right

join

#ta2

b

on

aid=bid

/

和左连接一样，只是以右表为基准了

/

没有区别，INNER JOIN等价于 JOIN，你可以理解为 JOIN是 INNER JOIN 的缩写。

1 inner join是内连接,显示符合连接条件的记录语法如下:select select_list from table1 inner join tabl2 on table1column1=table2column1

2 natural join是对两张表中字段名和数据类型都相同的字段进行等值连接，并返回符合条件的结果 。natural join是自然连接,自动对两个表按照同名的列进行内连接语法如下：select select_list from table1 natural join tabl2，使用自然连接要注意，两个表同名的列不能超过1个。

3  natural join:指明了两表进行自然连接，并且连接是基于两表中所有同名字段的。 joinusing:用于两表有同名字段但数据类型不同，或者使用多个同名字段中的某一个做等值连接 joinon :最为灵活，可以指明连接的条件。

4 新加入字段导致自然连接的条件发生变化，修改后变为了指定字段的等值连接。像这种项目中的类似问题，还是不要使用自然连接的好，最开始就使用joinusing或joinon避免他人因修改表结构造成的错误。

对于数据量很大的一张表，i/o效率底下，分表势在必行！

使用程序分，对不同的查询，分配到不同的子表中，是个解决方案，但要改代码，对查询不透明。

好在mysql 有两个解决方案：

Partition（分区，在MySQL 51中实现） 和 Mysql Merge存储引擎。

本文讨论 Mysql Merge存储引擎。

CREATE TABLE t1 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20));

CREATE TABLE t2 ( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20));

INSERT INTO t1 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t1');

INSERT INTO t2 (message) VALUES ('Testing'),('table'),('t2');

CREATE TABLE total (a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20)) ENGINE=MERGE UNION=(t1,t2) INSERT_METHOD=LAST;

对应定期分表的情况下，只要定期相应的增加一个基础表，再修改merge表中的 union 就行了（ALTER TABLE tbl_name UNION=()）。

如在增加一个表（需和其他基础表一样的结构）：

CREATE TABLE t3( a INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, message CHAR(20));

ALTER TABLE total UNION=(t1,t2,t3)

INSERT_METHOD=LAST;表示插入的方法，INSERT_METHOD的值可以是 FIRST（插入第一个表），LAST（最后一个表），NO（不能插入）

查询的时候，和平常一样

select from total where

merge表会自动找到相应的基础表进行查询。

需要注意的是 merge表并不维护 “唯一性”检查，唯一性有各基础表完成。所以插入新的记录时候可能和其他基础表的内容重复。所以再插入去需要用代码进行唯一性检查。

当代码开发人员只写join的时候，SQL解析器自动将其默认为内关联，既不是左关联也不是右关联。

左关联必须用Left join，右关联必须用right join。

Mysql是目前互联网使用最广的关系数据库，关系数据库的本质是将问题分解为多个分类然后通过关系来查询。 一个经典的问题是用户借书，三张表，一个用户，一个书，一个借书的关系表。当需要查询某个用户借书情况或者是书被那些人借了，就用关系查询来实现。

关系数据库范式

来自英文Normal form，简称NF。要想设计—个好的关系，必须使关系满足一定的约束条件，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update) *** 作异常。总共有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、 第三范式 （3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、 第四范式 (4NF）和 第五范式 （5NF，又称完美范式）。

1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。2NF必须满足1NF，要求数据库表中的每行记录必须可以被唯一地区分。3NF在2NF基础上，任何非主 属性 不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）。BCNF是在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）， 满足BCNF不再会有任何由于函数依赖导致的异常，但是我们还可能会遇到由于多值依赖导致的异常。4NF的定义很简单：已经是BC范式，并且不包含多值依赖关系。5NF处理的是无损连接问题，这个范式基本没有实际意义，因为无损连接很少出现，而且难以察觉。而域键范式试图定义一个终极范式，该范式考虑所有的依赖和约束类型，但是实用价值也是最小的，只存在理论研究中。

Catalog和Schema

是数据库对象命名空间中的层次，主要用来解决命名冲突的问题。从概念上说，一个数据库系统包含多个Catalog，每个Catalog又包含多个Schema，而每个Schema又包含多个数据库对象（表、视图、字段等）。但是Mysql的数据库名就是Schema，不支持Catalog。

Mysql的数据库引擎主要有两种MyISAM和InnoDB，MyISAM支持全文检索，InnoDB支持事务。

SQL中的通配符‘%’代表任意字符出现任意次数。‘_’代表任意字符出现一次。SQL与正则表达式结合查询一般用在WHERE table_name REGEXP '^1234'。子查询是从里到外执行。

数据库联结（join）涉及到外键，外键是指一个表的列是另一个表的主键，那么它就是外键。笛卡尔积联结（不指定联结条件时）生成的记录条目是单纯的第一个表的行乘以第二个表的列数。用得最多的是等值联结也叫内部联结。

高级联结还有自连接，是指查询中的两张表是同一张表，它通常作为外部语句用来代替从相同表中检索数据时使用的子查询。自然联结使每个列只返回一次。外部联结是指联结包含了那些在相关表中没有关联行的行。例如列出所有产品及其订购数量，包括没有人订购的产品。LEFT OUTER JOIN指选择左边表的所有行。

组合查询是指采用UNION等将两个查询结果取并集。

视图是查看存储在别处的数据的一种工具，它本身并不包含数据，因此表的数据修改了，视图返回的数据也将随之修改，因此如果使用了复杂或嵌套视图会对性能有较大的影响。视图的作用之一是隐藏复杂的SQL通常会涉及到联结查询。

存储过程类似于批处理，包含了一条或多条SQL语句。语法：

CREATE PROCEDURE name（）

BEGIN

SQL

END

-------------------------

CALL name（）//来调用存储过程

游标有DECLARE定义，游标与存储过程是绑定的，存储过程处理完成，游标就会消失。游标被打开后可以使用FETCH语句访问每一行。

触发器是在某个时间发生时自动执行某条SQL语句。语法：

CREATE TRIGGER name AFTER INSERT ON talbe_name FOR EACH ROW

事务处理可以维护数据库的完整性，保证批量的 *** 作要么完全执行，要么完全不执行。包括事务、回退、提交、保留点几个关键术语。ROLLBACK只能在一个事务处理内使用。他不能回退CREATE和DROP *** 作。使用COMMIT保证事务提交。复杂的事务处理需要部分提交或回退，因此我们需要使用保留点SAVEPOINT。可以使用ROLLBACK TO savepoint_name。保留点越多越好。保留点在事务执行完成后自动释放。

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