sql语句(mysql优化)绝对经典
mysql关联查询sql语句
mysql关联查询sql语句当需要在多个表中进行关联查询时，可以使用 SQL 的关联查询语句。
常见的关联查询包括内连接、左连接、右连接和全连接。
以下是每种类型的示例：1. 内连接：内连接会返回两个表中匹配的行。
语法如下：sql.SELECT.FROM table1。
INNER JOIN table2 ON table1.column_name =table2.column_name;2. 左连接：左连接会返回左表中的所有行，以及右表中匹配的行。
如果右表中没有匹配的行，则会返回 NULL 值。
语法如下：sql.SELECT.FROM table1。
LEFT JOIN table2 ON table1.column_name =table2.column_name;3. 右连接：右连接会返回右表中的所有行，以及左表中匹配的行。
如果左表中没有匹配的行，则会返回 NULL 值。
语法如下：sql.SELECT.FROM table1。
RIGHT JOIN table2 ON table1.column_name =table2.column_name;4. 全连接：全连接会返回两个表中的所有行，无论是否匹配。
如果某个表中没有匹配的行，则会返回 NULL 值。
语法如下：sql.SELECT.FROM table1。
FULL JOIN table2 ON table1.column_name =table2.column_name;以上是一些常见的 MySQL 关联查询语句示例，你可以根据具体的需求选择合适的关联方式来编写 SQL 查询语句。
希望这些示例能够帮助到你。
（转）优化GroupBy--MYSQL一次千万级连表查询优化
（转）优化GroupBy--MYSQL⼀次千万级连表查询优化概述：交代⼀下背景，这算是⼀次项⽬经验吧，属于公司⼀个已上线平台的功能，这算是离职⼈员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，⽤户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我⼿上。
这个SQL查询关联两个数据表，⼀个是攻击IP⽤户表主要是记录IP的信息，如第⼀次攻击时间，地址，IP等等，⼀个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。
⽽需求是获取某天攻击IP信息和次数。
（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。
）准备：查看表的⾏数：未优化前SQL语句为：SELECTattack_ip,country,province,city,line,info_update_time AS attack_time,sum( attack_count ) AS attack_timesFROM`blacklist_attack_ip`INNER JOIN `blacklist_ip_count_date` ON `blacklist_attack_ip`.`attack_ip` = `blacklist_ip_count_date`.`ip`WHERE`attack_count` > 0AND `date` BETWEEN '2017-10-13 00:00:00'AND '2017-10-13 23:59:59'GROUP BY`ip`LIMIT 10 OFFSET 1000123456789101112131415161718先EXPLAIN分析⼀下：这⾥看到索引是有的，但是IP攻击次数表blacklist_ip_count_data也⽤上了临时表。
那么这SQL不优化直接第⼀次执⾏需要多久（这⾥强调第⼀次是因为MYSQL带有缓存功能，执⾏过⼀次的同样SQL，第⼆次会快很多。
mysql sql语句大全
insertintotablename select* fromtemp
评价： 这种操作牵连大量的数据的移动，这种做法不适合大容量但数据操作
3),例如：在一个外部表中导入数据，由于某些原因第一次只导入了一部分，但很难判断具体位置，这样只有在下一次全部导入，这样也就产生好多重复的字段，怎样删除重复字段
--- 开始 备份
BACKUP DATABASEpubs TOtestBack
4、说明：创建新表
createtabletabname(col1 type1 [notnull] [primarykey],col2 type2 [notnull],..)
根据已有的表创建新表：
A：createtabletab_new liketab_old (使用旧表创建新表)
5、说明：显示文章、提交人和最后回复时间
selecta.title,ername,b.adddate fromtablea,(selectmax(adddate) adddate fromtablewheretable.title=a.title) b
6、说明：外连接查询(表名1：a 表名2：b)
总数：selectcountastotalcount fromtable1
求和：selectsum(field1) assumvalue fromtable1
平均：selectavg(field1) asavgvalue fromtable1
最大：selectmax(field1) asmaxvalue fromtable1
例子：..fromb in'"&Server.MapPath(".")&"\data.mdb" &"'where..
mysqlbinlog sql语句
mysqlbinlog sql语句摘要：1.MySQLbinlog简介2.MySQLbinlog的作用3.MySQLbinlog的使用方法4.MySQLbinlog的实践案例5.MySQLbinlog在实际应用中的优势和局限6.总结正文：MySQLbinlog是一个用于捕获和重放MySQL服务器二进制日志事件的工具。
它可以让我们在不直接连接到MySQL服务器的情况下，观察和操作数据库。
这对于开发人员、运维人员以及数据库管理员来说，是一个非常有用的工具。
MySQLbinlog的主要作用是捕获MySQL服务器的二进制日志事件，并将这些事件保存到一个文件中。
这样，我们可以在不直接连接到MySQL服务器的情况下，对数据库进行回放，以达到观察和操作数据库的目的。
使用MySQLbinlog非常简单。
首先，我们需要安装MySQLbinlog。
在安装完成后，可以通过以下命令启动MySQLbinlog：```mysqlbinlog --start-datetime="2021-01-01 00:00:00" --stop-datetime="2021-12-31 23:59:59" binlog_file > output_file```其中，`--start-datetime`和`--stop-datetime`参数用于指定binlog文件的开始和结束时间，`binlog_file`是MySQL服务器二进制日志文件的路径，`output_file`是输出文件的路径。
MySQLbinlog在实际应用中有很多优势。
比如，它可以帮助我们观察和分析数据库的运行情况，以便更好地了解数据库的性能瓶颈。
此外，MySQLbinlog还可以用于数据库的备份和恢复，以及数据库的迁移。
然而，MySQLbinlog也存在一些局限。
首先，它只能用于MySQL数据库，不能用于其他类型的数据库。
使用MySQL进行数据清理和优化
使用MySQL进行数据清理和优化概述MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统。
作为数据处理的核心工具，MySQL的数据清理和优化对于提高系统的性能和稳定性至关重要。
本文将介绍使用MySQL进行数据清理和优化的方法和技巧。
一、数据清理1. 删除冗余数据冗余数据是指在数据库中存在多次出现的相同信息。
这些数据既占据了存储空间，也增加了查询的负担。
通过使用SQL语句中的DISTINCT关键字，可以筛选出不重复的数据。
例如，假设有一张名为"users"的表格，包含姓名、邮箱和电话号码等字段。
要筛选出不重复的邮箱地址，可以使用以下语句：SELECT DISTINCT email FROM users;这样可以在保留一个唯一的邮箱地址的同时减少数据冗余。
2. 清理无效数据无效数据是指在数据库中不再有实际意义或者已经失效的数据。
这些数据不仅占据了存储空间，还可能导致查询结果不准确。
通过使用DELETE语句，可以删除无效数据。
例如，假设有一张名为"orders"的表格，记录了用户的订单信息。
如果某些订单的状态为"已取消"，可以使用以下语句删除这些无效数据：DELETE FROM orders WHERE status = '已取消';这样可以清理掉无效的订单数据，减少数据库的负担。
3. 优化索引索引是指根据某个或多个字段的值，对数据库中的数据进行排序的数据结构。
优化索引可以提高查询的速度和效率。
在MySQL中，可以使用CREATE INDEX 语句创建索引，或者使用ALTER TABLE语句修改已有的索引。
例如，假设有一张名为"products"的表格，其中有一个字段为"category"。
如果经常需要根据类别进行查询，可以使用以下语句创建索引：CREATE INDEX idx_category ON products(category);这样可以加快按照类别进行查询的速度。
mysql动态sql语句基本语法
mysql动态sql语句基本语法MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，它使用SQL语言来操作数据库。
动态SQL语句是指在运行时根据不同条件生成不同的SQL语句，实现灵活的数据库操作。
下面是MySQL动态SQL语句的基本语法：1. SELECT语句：用于从数据库中检索数据。
示例：SELECT * FROM 表名 WHERE 条件;2. INSERT语句：用于向数据库中插入新的数据。
示例：INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);3. UPDATE语句：用于更新数据库中的数据。
示例：UPDATE 表名 SET 字段1=新值1, 字段2=新值2 WHERE 条件;4. DELETE语句：用于从数据库中删除数据。
示例：DELETE FROM 表名 WHERE 条件;5. IF语句：用于在SQL语句中添加条件判断。
示例：IF(条件, 结果1, 结果2);6. CASE语句：用于在SQL语句中实现多条件判断。
示例：CASE WHEN 条件1 THEN 结果1 WHEN 条件2 THEN结果2 ELSE 结果3 END;7. WHILE语句：用于在SQL语句中实现循环操作。
示例：WHILE 条件 DO 语句 END WHILE;8. FOR语句：用于在SQL语句中实现循环操作。
示例：FOR 变量名 IN 起始值..结束值 DO 语句 END FOR;9. DECLARE语句：用于在SQL语句中声明变量。
示例：DECLARE 变量名数据类型 DEFAULT 默认值;10. PREPARE语句：用于在SQL语句中执行动态SQL。
示例：PREPARE stmt FROM 'SELECT * FROM 表名 WHERE 字段 = ?'; EXECUTE stmt USING 变量;以上是MySQL动态SQL语句的基本语法，可以根据实际需求进行灵活运用。
mysql必背50条语句
mysql必背50条语句1. 创建数据库:```sqlCREATE DATABASE dbname;```2. 删除数据库:```sqlDROP DATABASE dbname;```3. 选择数据库:```sqlUSE dbname;```4. 显示所有数据库:```sqlSHOW DATABASES;```5. 创建表:```sqlCREATE TABLE tablename (column1 datatype,column2 datatype,...);```6. 查看表结构:```sqlDESC tablename;```7. 删除表:```sqlDROP TABLE tablename;```8. 插入数据:```sqlINSERT INTO tablename (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);```9. 查询数据:```sqlSELECT * FROM tablename;```10. 条件查询:```sqlSELECT * FROM tablename WHERE condition;```11. 更新数据:```sqlUPDATE tablename SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;```12. 删除数据:```sqlDELETE FROM tablename WHERE condition;```13. 查找唯一值:```sqlSELECT DISTINCT column FROM tablename;```14. 排序数据:```sqlSELECT * FROM tablename ORDER BY column ASC/DESC;```15. 限制结果集:```sqlSELECT * FROM tablename LIMIT 10;```16. 分页查询:```sqlSELECT * FROM tablename LIMIT 10 OFFSET 20;```17. 计算行数:```sqlSELECT COUNT(*) FROM tablename;```18. 聚合函数:```sqlSELECT AVG(column), SUM(column), MIN(column), MAX(column) FROM tablename;```19. 连接表:```sqlSELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column = table2.column;```20. 创建索引:```sqlCREATE INDEX indexname ON tablename (column);```21. 查看索引:```sqlSHOW INDEX FROM tablename;```22. 删除索引:```sqlDROP INDEX indexname ON tablename;```23. 备份整个数据库:```sqlmysqldump -u username -p dbname > backup.sql;```24. 恢复数据库:```sqlmysql -u username -p dbname < backup.sql;```25. 修改表结构:```sqlALTER TABLE tablename ADD COLUMN newcolumn datatype;```26. 重命名表:```sqlRENAME TABLE oldname TO newname;```27. 增加主键:```sqlALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (column);```28. 删除主键:```sqlALTER TABLE tablename DROP PRIMARY KEY;```29. 增加外键:```sqlALTER TABLE tablename ADD CONSTRAINT fk_name FOREIGN KEY (column) REFERENCES othertable(column);```30. 删除外键:```sqlALTER TABLE tablename DROP FOREIGN KEY fk_name;```31. 查看活动进程:```sqlSHOW PROCESSLIST;```32. 杀死进程:```sqlKILL process_id;```33. 给用户授权:```sqlGRANT permission ON dbname.tablename TO 'username'@'host';```34. 撤销用户权限:```sqlREVOKE permission ON dbname.tablename FROM 'username'@'host';```35. 创建用户:```sqlCREATE USER 'username'@'host' IDENTIFIED BY 'password';```36. 删除用户:```sqlDROP USER 'username'@'host';```37. 修改用户密码:```sqlSET PASSWORD FOR 'username'@'host' = PASSWORD('newpassword');```38. 查看用户权限:```sqlSHOW GRANTS FOR 'username'@'host';```39. 启用外键约束:```sqlSET foreign_key_checks = 1;```40. 禁用外键约束:```sqlSET foreign_key_checks = 0;```41. 启用查询缓存:```sqlSET query_cache_type = 1;```42. 禁用查询缓存:```sqlSET query_cache_type = 0;```43. 查看服务器版本:```sqlSELECT VERSION();```44. 查看当前日期和时间:```sqlSELECT NOW();```45. 查找匹配模式:```sqlSELECT * FROM tablename WHERE column LIKE 'pattern';```46. 计算平均值:```sqlSELECT AVG(column) FROM tablename;```47. 查找空值:```sqlSELECT * FROM tablename WHERE column IS NULL;```48. 日期比较:```sqlSELECT * FROM tablename WHERE date_column > '2022-01-01';```49. 将结果导出为CSV 文件:```sqlSELECT * INTO OUTFILE 'output.csv' FIELDS TERMINATED BY ',' FROM tablename;```50. 将结果导入其他表:```sqlLOAD DATA INFILE 'input.csv' INTO TABLE tablename FIELDS TERMINATED BY ',';。
mysql数据库常用语句大全
以下是一些 MySQL 数据库中常用的 SQL 语句，包括创建、查询、更新和删除等操作。
请注意，这只是一个概览，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整。
创建数据库和表
1.创建数据库：
2.使用数据库：
3.创建表：
插入数据
1.插入单行数据：
2.插入多行数据：
查询数据
1.查询所有数据：
2.条件查询：
3.排序查询：
4.分组统计：
5.连接查询：
更新和删除数据1.更新数据：
2.删除数据：
数据库维护
1.备份数据库：
2.还原数据库：
3.删除表：
4.删除数据库：
这只是 MySQL 中常见的一些 SQL 语句，具体的使用还需要根据实际情况进行调整。
注意在执行删除和更新语句时要格外小心，确保条件和目标是正确的，以免误删或误改数据。
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sql语句（mysql优化）绝对经典
误区1：count(1)和count(primary_key) 优于count(*)
很多人为了统计记录条数，就使用count(1) 和count(primary_key) 而不是count(*) ，他们认为这样性能更好，其实这是一个误区。
对于有些场景，这样做可能性能会更差，应为数据库对count(*) 计数操作做了一些特别的优化。
误区2：count(column) 和count(*) 是一样的
这个误区甚至在很多的资深工程师或者是DBA 中都普遍存在，很多人都会认为这是理所当然的。
实际上，count(column) 和count(*) 是一个完全不一样的操作，所代表的意义也完全不一样。
count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录，count(*) 是表示整个结果集有多少条记录
误区3：select a,b from … 比select a,b,c from …可以让数据库访问更少的数据量
这个误区主要存在于大量的开发人员中，主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。
实际上，大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储，而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作block 或者page)为单位，一般为4KB，8KB… 大多数时候，每个IO单元中存储了多行，每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。
所以，我们是取一个字段还是多个字段，实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。
当然，也有例外情况，那就是我们的这个查询在索引中就可以完成，也就是说当只取a,b两个字段的时候，不需要回表，而c这个字段不在使用的索引中，需要回表取得其数据。
在这样的情况下，二者的IO量会有较大差异。
(覆盖索引)
误区4：order by 一定需要排序操作
我们知道索引数据实际上是有序的，如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致，而且我们的查询又通过这个索引来执行，那么数据库一般会省略排序操作，而直接将数据返回，因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。
实际上，利用索引来优化有排序需求的SQL，是一个非常重要的优化手段。
延伸阅读：MySQL ORDER BY 的实现分析，MySQL 中GROUP BY 基本实现原理以及MySQL DISTINCT 的基本实现原理。
（order by null）
误区5：执行计划中有filesort 就会进行磁盘文件排序
有这个误区其实并不能怪我们，而是因为MySQL 开发者在用词方面的问题。
filesort 是我们在使用explain 命令查看一条SQL 的执行计划的时候可能会看到在“Extra” 一列显示的信息。
实际上，只要一条SQL 语句需要进行排序操作，都会显示“Using filesort”，这并不表示就会有文件排序操作。
延伸阅读：理解MySQL Explain 命令输出中的filesort，从中可以让我们更加了解Explain，让我们清晰知道哪种执行计划更优。
基本原则
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原则1：尽量少join
MySQL 的优势在于简单，但这在某些方面其实也是其劣势。
MySQL 优化器效率高，但是由于其统计信息的量有限，优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。
对于复杂的多表Join，一方面由于其优化器受限，再者在Join 这方面所下的功夫还不够，所以性能表现离Oracle等关系型数据库前辈还是有一定距离。
但如果是简单的单表查询，这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。
原则2：尽量少排序
排序操作会消耗较多的CPU 资源，所以减少排序可以在缓存命中率高等IO 能力足够的场景下会较大影响SQL 的响应时间。
对于MySQL来说，减少排序有多种办法，比如：
1.上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化
2.减少参与排序的记录条数
3.非必要不对数据进行排序
原则3：尽量避免select *
很多人看到这一点后觉得比较难理解，上面不是在误区中刚刚说select 子句中字段的多少并不会影响到读取的数据吗?是的，大多数时候并不会影响到IO 量，但是当我们还存在order by 操作的时候，select 子句中的字段多少会在很大程度上影响到我们的排序效率。
此外，上面误区中还说了，只是大多数时候是不
会影响到IO 量，当我们的查询结果仅仅只需要在索引中就能找到的时候，还是会极大减少IO 量的。
（覆盖索引）
原则4：尽量用join 代替子查询
虽然Join 性能并不佳，但是和MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。
MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题，虽然这个问题已经存在多年，但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在，一直没有太大改善。
虽然官方也在很早就承认这一问题，并且承诺尽快解决，但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。
原则5：尽量少or
当where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候，MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题，再加上MySQL 特有的SQL 与Storage 分层架构方式，造成了其性能比较低下，很多时候使用union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。
原则6：尽量用union all 代替union
union 和union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后
再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU 运算，加大资源消耗及延迟。
所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候，尽量使用union all 而不是union。
原则7：尽量早过滤
这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。
在SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些Join 的SQL。
比如我们在多个表进行分页数据查询的时候，我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页，然后再用分好页的结果集与另外的表Join，这样可以尽可能多的减少不必要的IO 操作，大大节省IO 操作所消耗的时间。
（storage engine本身可以识别最优连接顺序，但毕竟也是程序，当多表复杂连接的时候也会不灵光。
有时候手动straight-join控制表连接顺序，效果会很明显）
原则8：避免类型转换
这里所说的“类型转换”是指where 子句中出现column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换。
人为在column_name 上通过转换函数进行转换，直接导致MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引，如果非要转换，应该在传入的参数上进行转换。
如果我们传入的数据类型和字段类型不一致，同时我们又没有做任何类型转换处理，MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作，也可能不进行处理而交由存储引擎去处理，这样一来，也会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。
（同时要注意<>不等于也不会用到索引，如果数据量比较大，可以采用子查询not in，或者进一步优化到使用外连接的方式）
原则9：优先优化高并发的SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL
对于破坏性来说，高并发的SQL 总是会比低频率的来得大，因为高并发的SQL 一旦出现问题，甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。
而对于一些虽然需要消耗大量IO 而且响应很慢的SQL，由于频率低，即使遇到，最多就是让整个系统响应慢一点，但至少可能撑一会儿，让我们有缓冲的机会。
原则10：从全局出发优化，而不是片面调整
SQL 优化不能是单独针对某一个进行，而应充分考虑系统中所有的SQL，尤其是在通过调整索引优化SQL 的执行计划的时候，千万不能顾此失彼，因小失大。
尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行explain优化SQL，需要做到心中有数，知道SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地，才能判断是否存在执行计划问题。
在对数据库中运行的SQL 进行了一段时间的优化之后，很明显的问题SQL 可能已经很少了，大多都需要去发掘，这时候就需要进行大量的explain 操作收集执行计划，并判断是否需要进行优化。
还可以通过慢查询日志分析，sql执行监控等手段去进一步筛选可优化的sql。