-
MySQL教程之MySQL一些中重要命令
前言:
最近在面试的过程中,深感对MySQL一些重要命令的缺失。借着这个机会,补补这块的知识。不让自己只会增删查改,懂一些高级的东西
- limit 用法
- order by 用法
- in 和 between的用法
- join的用法
(一)limit用法
我们看下面的代码:
1 select id, name from table limit 5, 10
一个简单的limit命令,limit m, n 代表从m+1个开始取n行数据,输出
上面也就是从第六行开始,输出10行。也就是输出6-15行
假设我们有如下表:
数据大概为100W条数据。
执行如下命令:
1 select * from BookIndex limit 10, 10;
用了0s,并且没有用索引。
在执行如下命令:
1 select * from BookIndex limit 1000000, 10;
同样十条数据,却用了0.31秒。同样是全盘扫描。
下面我用索引优化:
用了0.17秒。 0.31/0.17 大概快了两倍左右吧。
下面再次优化:
0.00s,可以说快的不知一点两点的。
记得用limit一定要用索引,并且如果m(偏移量)过大,先用where筛选一波数据出来在处理。
(二)order by用法
oder by 很是简单,而且是默认用了range索引。
默认升序,可以加上desc变为降序。
(三)in 和 between的用法
我们可以从explain看出,不管是in还是between都是用了索引。
而且between有一个强大的功能,和limit进行比较的时候。当偏移量较大,但取的数据量较小的时候,用between最为合适
看一下的实验
直接0.00s搞定,一点都不含糊。
(四)join的用法
- JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行
- LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行
- RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行
- FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行
"Persons" 表:
Id_P | LastName | FirstName | Address | City |
---|---|---|---|---|
1 | Adams | John | Oxford Street | London |
2 | Bush | George | Fifth Avenue | New York |
3 | Carter | Thomas | Changan Street | Beijing |
"Orders" 表:
Id_O | OrderNo | Id_P |
---|---|---|
1 | 77895 | 3 |
2 | 44678 | 3 |
3 | 22456 | 1 |
4 | 24562 | 1 |
5 | 34764 | 65 |
inner join:
LastName | FirstName | OrderNo |
---|---|---|
Adams | John | 22456 |
Adams | John | 24562 |
Carter | Thomas | 77895 |
Carter | Thomas | 44678 |
left join:
LastName | FirstName | OrderNo |
---|---|---|
Adams | John | 22456 |
Adams | John | 24562 |
Carter | Thomas | 77895 |
Carter | Thomas | 44678 |
Bush | George |
注意到没有最后一行OrderNo为空
right join:
LastName | FirstName | OrderNo |
---|---|---|
Adams | John | 22456 |
Adams | John | 24562 |
Carter | Thomas | 77895 |
Carter | Thomas | 44678 |
34764 |
后言:
写完后,发觉好累,真的好累。写了两个多小时了,求爸爸让我上热门。
不过对MySQL的一些理解也更加深刻了,尤其是limit的使用。
最新更新
nodejs爬虫
Python正则表达式完全指南
爬取豆瓣Top250图书数据
shp 地图文件批量添加字段
爬虫小试牛刀(爬取学校通知公告)
【python基础】函数-初识函数
【python基础】函数-返回值
HTTP请求:requests模块基础使用必知必会
Python初学者友好丨详解参数传递类型
如何有效管理爬虫流量?
SQL SERVER中递归
2个场景实例讲解GaussDB(DWS)基表统计信息估
常用的 SQL Server 关键字及其含义
动手分析SQL Server中的事务中使用的锁
openGauss内核分析:SQL by pass & 经典执行
一招教你如何高效批量导入与更新数据
天天写SQL,这些神奇的特性你知道吗?
openGauss内核分析:执行计划生成
[IM002]Navicat ODBC驱动器管理器 未发现数据
初入Sql Server 之 存储过程的简单使用
这是目前我见过最好的跨域解决方案!
减少回流与重绘
减少回流与重绘
如何使用KrpanoToolJS在浏览器切图
performance.now() 与 Date.now() 对比
一款纯 JS 实现的轻量化图片编辑器
关于开发 VS Code 插件遇到的 workbench.scm.
前端设计模式——观察者模式
前端设计模式——中介者模式
创建型-原型模式