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mysql常见查询知识

1. 关键词

1.1 union 和 union all 区别

UNION removes duplicate records (where all columns in the results are the same)

UNION ALL does not.

1.2 distinct的用法

语法:

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SELECT DISTINCT column_name,column_name FROM table_name; -- 对后面所有的列, 共同起效果

1.2.1 group by 和 distinct 的区别

GROUP BY lets you use aggregate functions, like AVG, MAX, MIN, SUM, and COUNT.

On the other hand DISTINCT just removes duplicates.

如果想达到同样效果, 可以用distinct, 因为更快一些.

2. NULL

2.1 is null 和 is not null

语法:

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SELECT column_names FROM table_name WHERE column_name IS NULL;
SELECT column_names FROM table_name WHERE column_name IS NOT NULL;

判断一个字符串是否为空字符串?

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Select * From Table Where (col is null or col = '')

2.2 not in 和 null 的结合

SQL uses three valued logic: true, false, and unknown. A comparison with null results in unknown, which is not true

创建表:

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CREATE TABLE pony
(
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO pony (id, name)
VALUES
(1, ‘Twilight Sparkle’),
(2, ‘Rainbow Dash’),
(3, ‘Pinkie Pie’),
(4, ‘Rarity’),
(5, ‘Applejack’);

注意 NULL 不能直接 !=

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SELECT * FROM pony;
— 5 rows as expected

SELECT * FROM pony WHERE id = NULL;
— 0 rows as expected

SELECT * FROM pony WHERE id != NULL;
— 0 rows, slight wtf

SELECT * FROM pony WHERE id IS NOT NULL;
— 5 rows as expected

NULL still works intuitively when using WHERE IN:

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SELECT * FROM pony WHERE id IN (1, 2, NULL);
— 2 rows as expected

— equivalent statement:

SELECT * FROM pony
WHERE id = 1
OR id = 2
OR id = null;

WHERE NOT IN is where things get tricky:

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SELECT * FROM pony
WHERE id NOT IN (1, 2, NULL);
— 0 rows, major wtf


SELECT * FROM pony
WHERE id != 1
AND id != 2
AND id != NULL;

Like explained in the intro, id != NULL is always unknown, therefor the entire WHERE clause is always FALSE.

3. 子查询

SQL子查询可以分为相关子查询和非相关子查询两类。

3.1 非相关子查询

非相关子查询的执行不依赖与外部的查询。非相关子查询一般可以分为:返回单值的子查询和返回一个列表的子查询。

执行过程:
(1)执行子查询,其结果不被显示,而是传递给外部查询,作为外部查询的条件使用。
(2)执行外部查询,并显示整个结果。  

3.1.1 返回单值:
查询所有价格高于平均价格的图书名,作者,出版社和价格。

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SElECT 图书名,作者,出版社,价格
FROM Books
WHERE 价格 >
(
SELECT AVG(价格)
FROM Books
)

3.1.2 返回值列表:

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查询所有借阅图书的读者信息
SElECT *
FROM Readers
WHERE 读者编号 IN
(
SELECT 读者编号
FROM [Borrow History]
)

3.2 相关子查询

相关子查询的执行依赖于外部查询, 相关子查询无法独立于外部查询而得到解决。

执行过程:
(1)从外层查询中取出一个元组,将元组相关列的值传给内层查询。
(2)执行内层查询,得到子查询操作的值。
(3)外查询根据子查询返回的结果或结果集得到满足条件的行。
(4)然后外层查询取出下一个元组重复做步骤1-3,直到外层的元组全部处理完毕。   

查询Books表中大于该类图书价格平均值的图书信息

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SELECT 图书名,作者,出版社,价格 FROM Books As a
WHERE 价格 >
(
SELECT AVG(价格)
FROM Books AS b
WHERE a.类编号=b.类编号
)

3.3 总结

非相关子查询是独立于外部查询的子查询,子查询总共执行一次,执行完毕后将值传递给外部查询。
相关子查询的执行依赖于外部查询的数据,外部查询执行一行,子查询就执行一次。
故非相关子查询比相关子查询效率高。

4. in 和 exist

4.1 in

语法:

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SELECT Column(s) FROM table_name WHERE column IN (value1, value2, ... valueN);
SELECT Column(s) FROM table_name WHERE column IN (SELECT Statement);

即可以用在子查询, 可以不用

4.2 exist

语法: EXISTS subquery
参数: subquery 是一个受限的 SELECT 语句 (不允许有 COMPUTE 子句和 INTO 关键字)。
结果类型: Boolean 如果子查询包含行,则返回 TRUE ,否则返回 FLASE 。

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SELECT 
c.CustomerId,c.CompanyName
FROM
Customers c
WHERE
EXISTS(
SELECT o.OrderID FROM Orders o WHERE o.CustomerID=c.CustomerID
)

这里面的EXISTS是如何运作呢?子查询返回的是OrderId字段,可是外面的查询要找的是CustomerID和CompanyName字段,这两个字段肯定不在OrderID里面啊,这是如何匹配的呢?

EXISTS用于检查子查询是否至少会返回一行数据,该子查询实际上并不返回任何数据,而是返回值True或False

如果EXISTS子句返回TRUE,这一行可作为外查询的结果行,否则不能作为结果。

4.3 in vs exist

4.3.1 in 解析

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select * from A  where id in(select id from B)

以上查询使用了in语句,in( )只执行一次,它查出B表中的所有id字段并缓存起来.

之后,检查A表的id是否与B表中的id相等,如果相等则将A表的记录加入结果集中,直到遍历完A表的所有记录. 它的查询过程类似于以下过程:

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List resultSet=[];
Array A=(select * from A);
Array B=(select id from B);
for(int i=0;i<A.length;i++) {
for(int j=0;j<B.length;j++) {
if(A[i].id==B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
return resultSet;

可以看出,当B表数据较大时不适合使用in( ),因为它会B表数据全部遍历一次.

4.3.2 exist 解析

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select a.* from A a  where exists(select 1 from B b where a.id=b.id)

以上查询使用了exists语句,exists( )会执行A.length次,它并不缓存exists( )结果集

因为exists( )结果集的内容并不重要,重要的是结果集中是否有记录,如果有则返回true,没有则返回false. 它的查询过程类似于以下过程

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List resultSet=[];
Array A=(select * from A)
for(int i=0;i<A.length;i++) {
if(exists(A[i].id) { //执行select 1 from B b where b.id=a.id是否有记录返回
resultSet.add(A[i]);
}
}
return resultSet;

当B表比A表数据大时适合使用exists( ),因为它没有那么遍历操作,只需要再执行一次查询就行.

4.4 总结

  • In可以与子查询一起使用,也可以直接in (a,b…..)。exist, not exist一般都是与子查询一起使用.

  • 注意,一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。

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    in 与子查询一起使用的时候,只能针对主查询使用索引
    not in则不会使用任何索引.

    exist会针对子查询的表使用索引.
    not exist会对主子查询都会使用索引.
  • IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

  • 如果选择NOT IN 和 NOT EXISTS, 要注意 NOT IN 和 NULL 结合的问题。

5. 查询注意点

5.1 like 不要查前缀

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WHERE Field LIKE '%blah%'

That causes a table/index scan, because the LIKE value begins with a wildcard character.

5.2 字段不要用函数

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WHERE FUNCTION(Field) = 'BLAH'

The database server will have to evaluate FUNCTION() against every row in the table and then compare it to ‘BLAH’.

如果实在要用, 可以函数用在后面

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WHERE Field = INVERSE_FUNCTION('BLAH')

5.3 BETWEEN vs <= and >=

建议少使用BETWEEN, 因为不同的 sql 实现可能不一样

  • between 的范围是包含两边的边界值
    eg: id between 3 and 7 等价与 id >=3 and id<=7

  • not between 的范围是不包含边界值
    eg:id not between 3 and 7 等价与 id < 3 or id>7

5. count(*), count(1) 的区别

5.1 count(*), count(1), count(column)

Your use of COUNT() or COUNT(column) should be based on the desired output *only.

5.2 count(*), count(1)

Same IO, same plan, the works

6. 参考资料

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