mysql数据库单表查询训练、mysql多表查询实验总结

terry 2年前 (2023-09-30) 阅读数 46 #Mysql

文章标签 Mysql

本文内容列表：

1、MySQL对一张表进行多次查询还是对多张表进行组合查询，哪个效率更高？
2.如何提高mysql数据库的查询效率。单表有几亿条记录，但是指定索引的效率还是很慢。
3.mysql单表
4.Mysql，一道很简单的题，建表，插入数据，查询数据，每个过程请拍一下
5、如果mysql数据库单表有100万行记录，有什么办法可以加快查询速度？
6、MYSQL数据查询表中查询内容

mysql对一张表进行多次查询或者对多张表进行组合查询，效率更高

1。多工作台连接类型

1。笛卡尔积（交叉连接）在 MySQL 中，可以是 CROSS JOIN 也可以省略 CROSS 或 JOIN，或者使用 ',' 如：

SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2

SELECT * FROM table1 JOIN table2

SELECT * FROM table1,table2

因为返回结果是两个相连数据表的乘积，所以当有 WHERE、ON 或 USING 使用条件时一般不建议使用，因为当有太多数据表项很多，会很慢。一般使用LEFT [OUTER] JOIN 或RIGHT [OUTER] JOIN

2. INNER JOIN 在MySQL 中，INNER JOIN 称为等值连接，即需要指定等值连接条件。在MySQL中，CROSS和INNER JOIN被拆分在一起。 join_table：reference_table [内部| CROSS] JOIN table_factor [join_condition]

3、MySQL中的外连接分为左外连接和右连接，即除了产生满足连接要求的结果外，还在左表（左连接）或右表（右连接）中产生结果不符合加盟要求。结果，使用了相应的 NULL 对应关系。

mysql数据库单表查询练习,mysql多表查询实验总结

如何提高mysql数据库的查询效率？单表有上亿条记录，但是指定索引效率还是很慢

Mysql 一张表中有几条数据。能够生成如此复杂的 SQL 已经足够了。可以考虑表库拆分。当单表数据达到千万级时，MySQL的性能就会下降。单表数据量很大，无论怎么优化都会很慢。

mysql单表

你新建一个这种类型的文件，打开旧文件和新文件，复制旧文件中你要使用的数据表，然后粘贴到新文件中

Mysql，当它来的时候很简单的一个问题，创建表，插入数据，查询数据。每个过程请拍照

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-- 主机：127.0 .0.1

-- 服务器版本：5.5.8 - MySQL Community Server (GPL)

-- 服务器操作系统：Win32

-- HeidiSQL 版本：8.3.0.4833

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/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;

/*!40101 设置名称 utf8mb4 * / ;

/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS =@@FOREIGN_KEY_CHECKS=0, */;

/*!40101 SET @OLD_S_QL_NOLDO_TO=@@_QL_NOLDO_MODE=@_QL_NOLDO_TO= 0' */;

--导出lxtest数据库结构

如果存在 `lxtest`，则删除数据库；

如果不存在 `lxtest`，则使用数据库 /*!40100 默认字符集 utf8 */;

使用 `lxtest`;--。如果有 `a`，则删除表；

如果没有 `a`，则生成表 (

`sid` int(4) NOT NULL，

`longitude`decimal(10,4) NOT NULL DEFA '0.0000',

`latitude` 小数(10,4) NOT NULL DEFAULT '0.0000',

PRIMARY KEY (`sid`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 导出数据来自表 lxtest.a：约 5 行（大约）

/*!40000 ALTER TABLE `a` 禁用键 */;

INSERT INTO `a` (`sid`, `longitude`, ` latitude `)值

(1, 119.7227, 30.2585),

(2, 119.7224, 30.2586),

(3, 119.7225, , 258, , 30.258 30.2584),

(5, 119.7220, 30.2580 ) );

/*!40000 ALTER TABLE `a` 启用密钥 */;

/*!40101 SET SQL_MODE=IFNULL(@)❀/MOLD_SQL /*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=IF(@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS IS空, 1, @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS) */;

/*!40101 SET CHARACTER_SET_CLIENT=@OLD_CHARACTER_SET_CLIENT */;

select * from where sid =3

如果一个mysql数据库表有100W行记录，请问什么方法可以加快速度？

添加索引或使用工具，例如Apache Spark

先安装Apache Spark，数据库查询速度可提高10倍。

在现有MySQL服务器上使用Apache Spark（无需将数据导出到Spark或Hadoop平台），可以将查询性能提高至少10倍。使用多个MySQL服务器（复制或Percona XtraDB Cluster）可以提供额外的性能某些问题的改进。您还可以使用Spark的缓存功能来缓存所有MySQL查询结果表。

想法很简单：Spark可以通过JDBC读取MySQL中的数据，也可以执行SQL查询，所以我们可以直接连接MySQL并执行查询。那么为什么这么快呢？对于一些需要长时间运行的查询（如报表或BI），由于Spark是一个大规模并行系统，查询将运行得非常快。 MySQL只能为每个查询分配一个CPU核心进行处理，而Spark可以使用所有集群节点的所有核心。在下面的示例中，我们将在 Spark 中执行 MySQL 查询，这比直接在 MySQL 中执行快 5 到 10 倍。

此外，Spark可以增加“集群”级别的并行性。当使用 MySQL 复制或 Percona XtraDB Cluster 时，Spark 可以将查询转换为一组较小的查询（就像使用分区表一样，每个分区执行一个查询），然后在不同的多个从属服务器上并行执行这些较小的查询。 Percona XtraDB 集群节点。最后使用map/reduce聚合各个节点的返回结果，形成完整的结果。