第四題怎么做？？mysql 怎么用多表查詢where來做？？

一使用SELECT子句進行多表查詢

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為千余家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)站空間、網(wǎng)站運營、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、泗洪網(wǎng)站維護等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

SELECT 字段名 FROM 表1，表2 … WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查詢條件

SELECT a.id,a.name,a.address,a.date,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065_tel AS b,tb_demo065 AS a WHERE a.id=b.id

注:在上面的的代碼中，以兩張表的id字段信息相同作為條件建立兩表關(guān)聯(lián)，但在實際開發(fā)中不應(yīng)該這樣使用，最好用主外鍵約束來實現(xiàn)

二使用表的別名進行多表查詢

如:SELECT a.id,a.name,a.address,b.math,b.english,b.chinese FROM tb_demo065 a,tb_demo065_tel b WHERE a.id=b.id AND b.id='$_POST[textid]'

SQL語言中，可以通過兩種方式為表指定別名

MySQL是一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，由瑞典MySQL AB 公司開發(fā)，目前屬于 Oracle 旗下產(chǎn)品。MySQL 是最流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之一，在 WEB 應(yīng)用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)) 應(yīng)用軟件。

MySQL是一種關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)保存在不同的表中，而不是將所有數(shù)據(jù)放在一個大倉庫內(nèi)，這樣就增加了速度并提高了靈活性。

MySQL所使用的 SQL 語言是用于訪問數(shù)據(jù)庫的最常用標準化語言。MySQL 軟件采用了雙授權(quán)政策，分為社區(qū)版和商業(yè)版，由于其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，一般中小型網(wǎng)站的開發(fā)都選擇 MySQL 作為網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。

滿足不定多個條件，該如何查詢MySQL數(shù)據(jù)庫？

該類問題可以采用以下兩種方法實現(xiàn)：

使用動態(tài)生成sql語句進行實現(xiàn)，根據(jù)不同查詢條件控制生成不同的查詢SQL語句，也就是where 后面的內(nèi)容；

利用開發(fā)系統(tǒng)控制where條件，此方法最佳，不但可以控制單多查詢條件，也可以實現(xiàn)復(fù)雜多條件的查詢，例如 = ，,,like等復(fù)雜查詢，亦可對排序需求進行控制；

以上為大概解決方法，如有疑問 請追問~~ 謝謝

+

deng d

de

`-

declare?@str?varchar(1000)='';

declare?@i?int?=0;

set?@str='select?*?from?master.dbo.spt_values?where?1=1'

if?@i=0

set?@str=@str+'?and?[type]=''p'''

Exec?(@str)

怎么用mysql tomcat jsp 做一個學(xué)生成績查詢系統(tǒng)，要求可以按學(xué)號和學(xué)期查詢。

這個超級簡單吧。先寫一個類連接mysql數(shù)據(jù)

其次，編寫JSP（寫好抓起數(shù)據(jù)庫的SQL語句）

掛入tomcat就可以運行

簡介mysql之mysql語句執(zhí)行流程

1.一條查詢語句如何執(zhí)行？

2.一條更新語句如何執(zhí)行？

3.innodb的redolog是什么？

4.什么是寫緩沖

5.寫緩沖一定好嗎？

6.什么情況會引發(fā)刷臟頁

關(guān)于一條mysql查詢語句在mysql中的執(zhí)行流程

如select name from test where id=10;

1.連接器---先與mysql服務(wù)端連接器建立連接，若查詢緩存命中則直接返回 （查詢緩存的弊端：查詢緩存的失效非常頻繁，只要有對一個表的更新，這個表上所有的查詢緩存都會被清空。）

2.分析器---詞法分析告訴服務(wù)端你要干什么（我要找 test表中id為10的名字） ( 其中sql語法錯誤在這塊暴露 )

3.優(yōu)化器---服務(wù)端會思考該怎么執(zhí)行最優(yōu)(索引的選擇)

4.執(zhí)行器---檢查用戶對庫對表的權(quán)限

5.存儲引擎--存儲數(shù)據(jù)，提供讀寫接口

以update a set name=1 where id=1;

主要區(qū)別在于在查詢到數(shù)據(jù)之后(select name from a where id=1)，如果是innodb引擎它會進行日志的兩階段提交:

1.開啟事務(wù)，寫入redolog（innodb引擎特有），并更新內(nèi)存

3.寫入binlog，提交事務(wù)，commit

我們知道m(xù)ysql數(shù)據(jù)存儲包含內(nèi)存與磁盤兩個部分，innodb是按數(shù)據(jù)頁(通常為16k)從磁盤讀取到內(nèi)存中的(剩余操作在內(nèi)存中執(zhí)行)，當要更新數(shù)據(jù)時，若目標數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)頁剛好在內(nèi)存中，則直接更新。不在呢？

將這個更新操作(也可能是插入) 緩存在change buffer中 (redolog也會記錄這個change buffer操作)等到下一次查詢要用到這些數(shù)據(jù)時，再執(zhí)行這些操作，改變數(shù)據(jù)(稱為合并操作記錄稱為merge)。

innodb_change_buffer_max_size

innodb_change_buffering

先介紹兩個概念

因為redolog是環(huán)形日志，當redolog寫滿時，就需要“擦掉”開頭的一部分數(shù)據(jù)來達到循環(huán)寫，這里的擦掉指，指將redolog日志的checkpoint位置從 CP推進到CP‘ ，同時將兩點之間的臟頁刷到磁盤上(flush操作)，此時系統(tǒng)要停止所有的更新操作（防止更新操作丟失）

1.系統(tǒng)內(nèi)存不足。當要讀取新的內(nèi)存頁時就要淘汰一些數(shù)據(jù)頁，如果淘汰的正好是臟頁，就要執(zhí)行一次flush操作

2.Mysql認為系統(tǒng)處于“空閑狀態(tài)”

3.正常關(guān)閉Mysql

上述后兩者場景(系統(tǒng)空閑和正常關(guān)閉)對于性能都沒太大影響。

當為第一種redolog寫滿時，系統(tǒng)無法執(zhí)行更新操作，所有操作都會堵塞

當為第二種內(nèi)存不夠用時，如果淘汰臟頁太多，影響mysql響應(yīng)時間

后兩者刷臟頁會影響性能，所以Mysql需要有刷臟頁控制策略，可以從以下幾個設(shè)置項考慮

1.設(shè)置innodb_io_capacity告訴innodb所在主機的IO能力

怎樣做一個網(wǎng)頁查詢系統(tǒng)，包括后臺前臺和數(shù)據(jù)庫，求詳細流程

流程是，先找個，網(wǎng)頁設(shè)計，然后再找個前端開發(fā)，最后找一個后臺開發(fā)，做好網(wǎng)站后，上傳至你的服務(wù)器上，并做域名捆綁

mysql查詢優(yōu)化器應(yīng)該怎么使用

在開始演示之前，我們先介紹下兩個概念。

概念一，數(shù)據(jù)的可選擇性基數(shù)，也就是常說的cardinality值。

查詢優(yōu)化器在生成各種執(zhí)行計劃之前，得先從統(tǒng)計信息中取得相關(guān)數(shù)據(jù)，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數(shù)，而這個相關(guān)數(shù)據(jù)就是cardinality。簡單來說，就是每個值在每個字段中的唯一值分布狀態(tài)。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個數(shù)可以是100個，也可以是1個，當然也可以是1到100之間的任何一個數(shù)字。這里唯一值越的多少，就是這個列的可選擇基數(shù)。

那看到這里我們就明白了，為什么要在基數(shù)高的字段上建立索引，而基數(shù)低的的字段建立索引反而沒有全表掃描來的快。當然這個只是一方面，至于更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。

概念二，關(guān)于HINT的使用。

這里我來說下HINT是什么，在什么時候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計劃。一般來說，優(yōu)化器的執(zhí)行計劃都是最優(yōu)化的，不過在某些特定場景下，執(zhí)行計劃可能不是最優(yōu)化。

比如：表t1經(jīng)過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經(jīng)很不準確了，這時候剛好執(zhí)行了一條SQL，那么有可能這條SQL的執(zhí)行計劃就不是最優(yōu)的。為什么說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;

B：

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，并且沒有達到MySQL自動更新cardinality值的臨界值或者說用戶設(shè)置了手動更新又或者用戶減少了sample page等等，那么對這兩條語句來說，可能不準確的就是B了。

這里順帶說下，MySQL提供了自動更新和手動更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個HINT，我今天就舉個index_merge的例子。

示例表結(jié)構(gòu)：

mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field ? ? ?| Type ? ? ? ? | Null | Key | Default | Extra ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id ? ? ? ? | int(11) ? ? ?| NO ? | PRI | NULL ? ?| auto_increment || rank1 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank2 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| log_time ? | datetime ? ? | YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| prefix_uid | varchar(100) | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| desc1 ? ? ?| text ? ? ? ? | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank3 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)

表記錄數(shù)：

mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| ? ?32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)

這里我們兩條經(jīng)典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100 ?and rank2 =100 ?and rank3 =100;

表t1實際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數(shù)為32034，cost為3243.65。

mysql explain ?format=json select * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "3243.65" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ALL", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 32034, ? ? ?"rows_produced_per_join": 115, ? ? ?"filtered": "0.36", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "3232.07", ? ? ? ?"eval_cost": "11.58", ? ? ? ?"prefix_cost": "3243.65", ? ? ? ?"data_read_per_join": "49K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計劃。

這個時候用到了index_merge,union了三個列。掃描的行數(shù)為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

mysql explain ?format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "441.09" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1103, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1103, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "330.79", ? ? ? ?"eval_cost": "110.30", ? ? ? ?"prefix_cost": "441.09", ? ? ? ?"data_read_per_join": "473K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們再看下SQL D的計劃：

不加HINT，

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "534.34" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ref", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "idx_rank1", ? ? ?"used_key_parts": [ ? ? ? ?"rank1" ? ? ?], ? ? ?"key_length": "5", ? ? ?"ref": [ ? ? ? ?"const" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 555, ? ? ?"rows_produced_per_join": 0, ? ? ?"filtered": "0.07", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "478.84", ? ? ? ?"eval_cost": "0.04", ? ? ? ?"prefix_cost": "534.34", ? ? ? ?"data_read_per_join": "176" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "5.23" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "5.13", ? ? ? ?"eval_cost": "0.10", ? ? ? ?"prefix_cost": "5.23", ? ? ? ?"data_read_per_join": "440" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

對比下以上兩個，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結(jié)下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計劃，如果這個值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會帶來更多的HINT。