1.多表查询

java strem 实现左连接 java左连接查询_sql

多表查询可以分为：

  • 连接查询
  • 内连接：查询两表的交集（A∩B）
  • 外连接
  • 左外连接：查询两表的交集，并保留左表全部数据（A + A∩B）
  • 右外连接：查询两表的交集，并保留右表全部数据（B + A∩B）
  1. 子查询
1.1 内连接

内连接查询分为两类

  • 隐式内连接
  • 显式内连接

隐式内连接语法：

select  字段列表   from   表1 , 表2   where  条件 ... ;

显式内连接语法：

select  字段列表   from   表1  [ inner ]  join 表2  on  连接条件 ... ;

注意事项:

一旦为表起了别名，就不能再使用表名来指定对应的字段了，此时只能够使用别名来指定字段。
1.2 外连接

外连接分为两种：

  • 左外连接
  • 右外连接。

左外连接语法结构：

select  字段列表   from   表1  left  [ outer ]  join 表2  on  连接条件 ... ;。

右外连接语法结构：

select  字段列表   from   表1  right  [ outer ]  join 表2  on  连接条件 ... ;

注意事项：

左外连接和右外连接是可以相互替换的，只需要调整连接查询时SQL语句中表的先后顺序就可以了。而我们在日常开发使用时，更偏向于左外连接。
1.3 子查询

SQL语句中嵌套select语句，称为嵌套查询，在查询语句中套娃。

SELECT  *  FROM   t1   WHERE  column1 =  ( SELECT  column1  FROM  t2 ... );

子查询外部的语句可以是insert / update / delete / select 的任何一个，最常见的是 select。

根据子查询结果的不同分为：

  • 标量子查询（子查询结果为单个值[一行一列]）
  • 常用的操作符： = <> > >= < <=
  • 列子查询（子查询结果为一列，但可以是多行）
  • 常用的操作符：in 、 not in
  • 行子查询（子查询结果为一行，但可以是多列）
  • 常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN
  • 表子查询（子查询结果为多行多列[相当于子查询结果是一张表]）
  • 查询结果为一个临时表，书写于from后，需指定别名使用

子查询可以书写的位置：
5. where之后
6. from之后
7. select之后

2. 事务

事务作用：保证在一个事务中多次操作数据库表中数据时，要么全都成功,要么全都失败。

2.1 操作

MYSQL中有两种方式进行事务的操作：

  1. 自动提交事务：即执行一条sql语句提交一次事务。（默认MySQL的事务是自动提交）
  2. 手动提交事务：先开启，再提交

事务操作有关的SQL语句：

SQL语句

描述

start transaction; 或 begin ;

开启手动控制事务

commit;

提交事务

rollback;

回滚事务

2.2 四大特性
  • 原子性（Atomicity） ：原子性是指事务包装的一组sql是一个不可分割的工作单元，事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。
  • 一致性（Consistency）：一个事务完成之后数据都必须处于一致性状态。
    如果事务成功的完成，那么数据库的所有变化将生效。
    如果事务执行出现错误，那么数据库的所有变化将会被回滚(撤销)，返回到原始状态。
  • 隔离性（Isolation）：多个用户并发的访问数据库时，一个用户的事务不能被其他用户的事务干扰，多个并发的事务之间要相互隔离。
    一个事务的成功或者失败对于其他的事务是没有影响。
  • 持久性（Durability）：一个事务一旦被提交或回滚，它对数据库的改变将是永久性的，哪怕数据库发生异常，重启之后数据亦然存在。

事务的四大特性简称为：ACID

3. 索引

3.1 介绍

索引(index)：通过B+Tree数据结构，提高数据查询的效率

优点：

  1. 提高数据查询的效率，降低数据库的IO成本。
  2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU消耗。

缺点：

  1. 索引会占用存储空间。
  2. 索引大大提高了查询效率，同时却也降低了insert、update、delete的效率。
3.2 结构

MySQL数据库支持的索引结构有很多，如：Hash索引、B+Tree索引、Full-Text索引等。
我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指默认的 B+Tree 结构组织的索引。
B+Tree结构：

  • 每一个节点，可以存储多个key（有n个key，就有n个指针）
  • 节点分为：叶子节点、非叶子节点
  • 叶子节点，就是最后一层子节点，所有的数据都存储在叶子节点上
  • 非叶子节点，不是树结构最下面的节点，用于索引数据，存储的的是：key+指针
  • 为了提高范围查询效率，叶子节点形成了一个双向链表，便于数据的排序及区间范围查询
3.4 语法

创建索引

create  [ unique ]  index 索引名 on  表名 (字段名,... ) ;

案例：为tb_emp表的name字段建立一个索引

create index idx_emp_name on tb_emp(name);

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查看索引

show  index  from  表名;

案例：查询 tb_emp 表的索引信息

show  index  from  tb_emp;

删除索引

drop  index  索引名  on  表名;

案例：删除 tb_emp 表中name字段的索引

drop index idx_emp_name on tb_emp;

注意事项：

  • 主键字段，在建表时，会自动创建主键索引
  • 添加唯一约束时，数据库实际上会添加唯一索引