前言关联关系介绍在MySQL中，可以通过不同方式建立表之间的关联关系。以下是几种常见的关联关系类型：一对一关联（One-to-One）：这种关联关系表示两个表中的每个记录在另一个表中只有一个匹配记录。示例：将两个表通过相同的主键进行连接。一对多关联（One-to-Many）：这种关联关系表示一个表中的记录可以对应另一个表中的多个匹配记录。示例：在多的一方表中保存与一的一方表的主键关联。多对多关联（
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2024-06-17 04:20:29
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一、Multi-Range Read（MRR）1、MRR优化原理1）在没有使用MRR时，MySQL处理思路的伪代码#SQL
select * from tb where key_column=xx ;
#伪代码
for each row r in R do
if r satisfy the where condition
then output the tuple &l
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2024-02-25 13:27:56
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推荐学习阿里P8MySQL，基础/索引/锁/日志/调优都不误，一锅深扒端给你 全网独家的“MySQL高级知识”集合，骨灰级收藏，手慢则无 闭关28天，奉上[Java一线大厂高岗面试题解析合集]，备战金九银十 前言在日常开发中，一些不常用且又比较基础的知识，过了一段时间之后，总是容易忘记或者变得有点模棱两可。本篇主要记录一些关于MySQL数据库比较基础的知识，以便日后快速查看。 SQL命
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2023-08-28 13:11:20
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文章目录一、分页查询示例1.分页查询优化1.1 根据自增且连续的主键排序的分页查询1.2 根据非主键字段排序的分页查询二、Join关联查询优化1.Join关联查询示例表2.常见表关联算法2.1 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法2.2 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法3.对于关联sql的优化4.in和exsits优化三、
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2024-01-15 01:35:24
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概述： Mysql数据库表中两表之间的关系可以分为以下几种： 1、一对一： 人—身份证号 丈夫–妻子 学生–电脑 2、一对多： 商品分类----商品 主人----宠物 房叔----房子 学生----手机 3、多对多： 学生----课程 顾客----商品 商品-----订单**一对一** 特点： 1、数据库表中存在两张表，其中一张表的主键是另外一张表的外键，通过外键进行关联 2、外键所在的表叫从表，
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2023-09-01 19:16:58
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/**
mysql 多表关联
*/
一对一的关联 比如城市和区号的关联*******************
先是一个city表
cid city coid
1 北京 1
2 上海 2
3 广州 3再一个区号表
coid code
1 010
2 020
3 0755这样通过 cid和c
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2023-09-05 23:24:38
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以前一直有个疑惑，对于内连接使用WHER和JOIN有什么区别 答案是没区别 参考《MySQL是怎么运行的》 连接原理循环嵌套连接(Nested-Loop Join)使用索引加快连接速度基于块的嵌套连接(Block Nested-Loop Join) 循环嵌套连接(Nested-Loop Join)对于两表连接，驱动表只会访问一遍，但被驱动表却要被多次访问，具体积变取决于对驱动表执行单表查询后的结果
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2023-09-23 14:55:05
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/**
mysql 多表关联
*/
一对一的关联 比如城市和区号的关联*******************
先是一个city表
cid city coid
1 北京 1
2 上海 2
3 广州 3再一个区号表
coid code
1 010
2 020
3 0755这样通过 cid和c
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2023-09-06 14:48:54
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问题简述在最近的一次开发中，我遇到一个mysql调优的问题。主要情况我就用测试表简单说明一下。 1.有一张student的学生信息表，如下图。因为是测试表所以字段比较简单，不要介意。本表存放学生的基础信息。 2.重点来了，第二张表是一张lesson表。这张表采用了竖表结构存储字段。用student_id作为关联字段，关联上面的student表。这张表可以理解为每个学生都可以自己选课，每个学生的课程
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2023-09-17 18:15:21
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一、背景Join方式连接多个表，本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL 5.5版本之前，MySQL只支持一种表间关联方式，就是嵌套循环(Nexted Loop Join)。如果关联表的数据量很大，则Join关联的执行时间会非常长。在MySQL 5.5以后的版本中，MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。二、驱动表和被驱动表驱动表就是主表，被驱动表就是从表、非驱动表。1. 内连接情景SE
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2023-08-04 19:45:13
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背景在使用MySQL数据库过程中，left join 基本是必用的语法，不过 join 会导致性能变慢，MySQL是如何将多张表的数据结合到一起的，了解join的运作机制，有利于写出更好性能的 SQL 。先创建两张表，并分别放3条数据：create table t1(m1 int, n1 char(1));
create table t2(m2 int, n2 char(1));
insert i
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2023-07-28 08:26:10
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Mysql表的约束设计和关联关系设计======================表的完整性======================(1)实体完整性：每条记录有一个唯一标识符，通常用无任何业务含义的字段表示(主键) (2)参照完整性：一张表的某个字段必须引用另一张表的某个字段值(外键) (3)域完整性：域即单元数据，域中的数值必须符合一定的规则定义主键约束 p
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2023-10-12 22:12:17
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文章目录前言一、Join是什么二、Join用法1.内连接自然连接相等连接2.外连接LEFT JOIN（LEFT OUTER JOIN）RIGHT JOIN （RIGHT OUTER JOIN）FULL JOIN（FULL OUTER JOIN）关于Join和WHERE的区别动手实践及参考博客 前言本篇针对sql中的连接相关概念进行一番整理一、Join是什么在Sql中，join（连接）存在的意义，
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2023-11-11 15:12:50
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使用联结能够实现用一条SELECT语句检索出存储在多个表中的数据。联结是一种机制，用来在一条SELECT语句中关联表，不是物理实体，其在实际的数据库表中并不存在，DBMS会根据需要建立联结，且会在查询期间一直存在。联结的本质是第一个表中符合条件的每一行与第二个表中符合条件的每一行进行配对，假如没有WHERE字句或联结条件，则第一个表中的每一行将与第二个表中的每一行进行配对，总共会返回的行数是 主表
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2024-04-24 07:13:22
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1. 表删除问题汇总mysql如何删除表删除大表如何优化、解决2. 删除表原理与优化删除表原理上分为2部分：buffer pool页面清除过程。在删除表的时候，Innodb 会将文件在buffer pool中对应的页面清除。对于删除表的页面清除，只需要将页面从flash队列中删除即可，而不需要去做flush操作，减小对系统的冲击。(1) 问题1：如果buffer pool很大，或者是在buffer
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2024-06-19 20:52:59
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15联结表1外键&联结外键（forergn key）：外键为某个表中的一列，它包含另一个表的主键值，定义了两个表之间的关系。是实现联结表的前提。联结： 是检索的一种机制，用来在一条select语句中关联表，因此称之为联结。可以联结多个表返回一组输出，联结在运行时关联表中正确的行。2创建联结上述SQL实现了内部联结（等值联结）。作用是从vendors，products表中查找vend_nam
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2023-09-01 21:58:06
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DELETE
w,
o
FROM
sys_user_waiting as w
LEFT JOIN sys_user_wait_opt as o ON w.ucid = o.OPTBillID
AND w.EnterpriseID ANd w.EnterpriseID = 182@TOCdelete 后面的是对应表的别名欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdo
执行以下sql：explain select gc.*, g.title from t_goods g , t_goods_cover gc where g.goods_id = gc.goods_id and g.category_id = 44 ;explain 默认第一行出现的表就是驱动表,由查询优化器自动选择，影响的rows是9462行，查询效率很低 #
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2023-06-20 15:55:04
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DELETE删除多表数据，怎样才能同时删除多个关联表的数据呢？这里做了深入的解释：category(栏目信息表)和news(新闻数据表)。category中的id(栏目编号)字段作为该表的主键(primary key).唯一标识了一个栏目的信息。news 中的id字段作为该表的主键(primary key).唯一标识了一个栏目的信息。category_id(栏目编号)字段与category表的id
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2024-02-04 00:08:18
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姜老师的技术内幕又看了一部分，把觉得重要的记录如下：索引：聚集索引：存储是逻辑顺序的，通过双向链表维护，物理存储可以是不连续的。非聚集索引：叶子节点并不包含行记录的全部数据，叶子节点除了包含键值外，每个叶子节点中的索引行中还包含了一个书签，该书签就是相应行数据的聚集索引键。索引的选择性：show index from table_name\G;Cardinality/count(*)，应尽可能接近
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2023-12-25 12:19:04
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