Mysql查询
1.
select _column,_column from _table [where Clause] [limit N][offset M]
- select * : 返回所有记录
- limit N : 返回 N 条记录
- offset M : 跳过 M 条记录, 默认 M=0, 单独使用似乎不起作用
- limit N,M : 相当于 limit M offset N , 从第 N 条记录开始, 返回 M 条记录
实现分页:
select * from _table limit (page_number-1)*lines_perpage, lines_perpage
或
select * from _table limit lines_perpage offset (page_number-1)*lines_perpage
2.
MySQL limit 应用的一些例子。
语法格式:
SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
解析:LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数,第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量,第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1): 为了与 PostgreSQL 兼容,MySQL 也支持句法: LIMIT # OFFSET #。
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; // 检索记录行 6-15
//为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行,可以指定第二个参数为 -1:
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last.
//如果只给定一个参数,它表示返回最大的记录行数目:
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行
//换句话说,LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。
Mysql 的分页查询语句的性能分析
MySql 分页 sql 语句,如果和 MSSQL 的 TOP 语法相比,那么 MySQL 的 LIMIT 语法要显得优雅了许多。使用它来分页是再自然不过的事情了。
2.1 最基本的分页方式:
SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY ... LIMIT ...
在中小数据量的情况下,这样的 SQL 足够用了,唯一需要注意的问题就是确保使用了索引。
举例来说,如果实际 SQL 类似下面语句,那么在 category_id, id 两列上建立复合索引比较好。
SELECT * FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 50, 10
2.2 子查询的分页方式
随着数据量的增加,页数会越来越多,查看后几页的 SQL 就可能类似:
SELECT * FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 10
一言以蔽之,就是越往后分页,LIMIT 语句的偏移量就会越大,速度也会明显变慢。
此时,我们可以通过子查询的方式来提高分页效率,大致如下:
SELECT * FROM articles WHERE id >=
(SELECT id FROM articles WHERE category_id = 123 ORDER BY id LIMIT 10000, 1) LIMIT 10
2.3 JOIN 分页方式
SELECT * FROM `content` AS t1
JOIN (SELECT id FROM `content` ORDER BY id desc LIMIT ".($page-1)*$pagesize.", 1) AS t2
WHERE t1.id <= t2.id ORDER BY t1.id desc LIMIT $pagesize;
经过我的测试,join 分页和子查询分页的效率基本在一个等级上,消耗的时间也基本一致。
explain SQL语句:
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 PRIMARY <derived2> system NULL NULL NULL NULL 1
1 PRIMARY t1 range PRIMARY PRIMARY 4 NULL 6264 Using where
2 DERIVED content index NULL PRIMARY 4 NULL 27085 Using index
为什么会这样呢?因为子查询是在索引上完成的,而普通的查询时在数据文件上完成的,通常来说,索引文件要比数据文件小得多,所以操作起来也会更有效率。
实际可以利用类似策略模式的方式去处理分页,比如判断如果是一百页以内,就使用最基本的分页方式,大于一百页,则使用子查询的分页方式。
3.
Mysql 简单查询语句,可以通过不同的查询语句进行套用。
/*websites 表名 NAME alexa url country 字段*/
SELECT * FROM websites; /* 查询表所有数据 */
SELECT NAME FROM websites; /* 查询表字段数据 */
SELECT * FROM websites where name = "广西"; /* 查询表字段下条件数据 */
SELECT * from websites where name like "_o%"; /* 模糊查询表下数据 */
SELECT * FROM websites where id BETWEEN "1" AND "5"; /* 查询表下字段范围数据 */
SELECT * FROM websites WHERE name in ("广西","百度"); /* 查询表字段下固定条件数据 */
SELECT DISTINCT country FROM Websites; /* 查询去重值 */
SELECT * FROM Websites WHERE country = "CN" AND alexa > 50; /*查询表下范围条件数据*/
SELECT * FROM Websites WHERE country = "USA" OR country="sh"; /* 查询表下条件不同值 */
SELECT * FROM Websites ORDER BY alexa; /* 查询表下值排序结果 */
SELECT * FROM Websites ORDER BY alexa DESC; /* 查询表下排序结果降序 */
SELECT * FROM Websites LIMIT 2; /* 查询表下范围数据 */
SELECT name as zzz from websites; /*别名查询表下数据*/
4.
sql 语句的关联查询
左关联: left join ... on ...
右关联: right join... on ...
格式:
select 字段 from 表1 left join 表2 on 条件 (一般为表1与表2的关联条件)
查询用户的所有订单信息 :
user 用户表
orders 订单表
select * from user left join orders on user.id = orders.user_id
稍微复杂点 统计用户的订单数量 (需要分组,通过用户的id)
select user.username,orders.id,count(*) from user right join orders on user.id = orders.user_id GROUP BY user.id;
mysql> select user.username,orders.id,count(*) from user right join orders on user.id = orders.user_id GROUP BY user.id;
+----------+----+----------+
| username | id | count(*) |
+----------+----+----------+
| 王五 | 3 | 2 |
| 张三 | 5 | 1 |
+----------+----+----------+
2 rows in set (0.07 sec)
这里显示名为王五(id=3)的用户有2个订单 张三(id=5)1个订单
这里是右关联查询,用右关联查询是有道理的, 因为左关联和有关联 是有差别的查询,区别:left join on 左边的表为主表 right join on 右边的表为主表
这个统计订单的查询有一个问题 就是 用户表中有用户新信息,但是这个用户没有订单信息
请看下面的查询;
---------------------
单表查询
---------------------
mysql> select * from user;
+----+----------+------------+------+----------+
| id | username | birthday | sex | address |
+----+----------+------------+------+----------+
| 1 | 王五 | 2017-11-25 | 3 | 南阳 |
| 10 | 张三 | 2014-07-10 | 1 | 北京市 |
| 16 | 张小明 | NULL | 1 | 河南郑州 |
| 22 | 陈小明 | NULL | 1 | 河南郑州 |
| 24 | 张三丰 | NULL | 1 | 河南郑州 |
| 25 | 陈小明 | NULL | 1 | 河南郑州 |
| 26 | 王五 | NULL | NULL | NULL |
| 29 | 小黑 | 2017-11-26 | NULL | NULL |
| 30 | 抖森 | 2017-11-25 | 1 | 山村 |
+----+----------+------------+------+----------+
9 rows in set (0.03 sec)
mysql> select