mysql多张表联合查询？

一、mysql多张表联合查询？

select * from A as aleft join B b on B.uid = A.uid WHERE A.username= $username OR B.phonenumber = $phonenumber OR A.phonenumber = $phonenumber

二、mysql可以同时查询多张表吗？

刚超过百万的表真不大，我做过的公司很多表都是几百万，个别的到了千万，对于一般的查询来说可以不用刻意考虑怎么存储的问题，mysql够扛的。而对于复杂的多连表查询，尤其是在做数据统计业务时，sql操作会很复杂，会很慢，但是因为这个业务是对数据的实时性要求不高，我们会采用写定时任务的方式，提前把多张表查询跑成一张最终的结果存储起来，我们业务上的sql直接去查这个最终表就行了。

有人说分表，横着切分。但是我见过的公司通常不会完全这样做，因为分表之后的弊端也很大，会导致有些业务对该数据的操作需求实现不了或者很麻烦。实际的做法是，分表的同时，仍然保留整体的原表，两份数据，一份是原表，另一份是对原表进行切分的副本，用这个分开的表来满足某部分业务的查询需求即可。至于怎么分，看业务，比如说我做过一款手机游戏的app，在统计用户的月活跃情况时，我会按月份分。

抛开具体的业务不谈，在其他方面通常的解决方案还有：

第一：成本最低也是最实用的方式：索引优化、sql优化。

第二：上缓存，查询也不一定完全就是数据量大影响的，高访问量请求数据库密集时，也会影响，用缓存挡在mysql前面，进行流量削锋。

第三：mysql读写分离，其实本质也是一种负载均衡的实现方式。

第四：分布式，把同一份数据分到不同服务器上，这个成本就大了，一般的公司用不到，想满足不同业务的需求对技术要求很高，较难解决的问题是在数据的一致性上。

等等，不管使用什么技术，一定要考虑好这个技术可能带来的后果尤其弊端是什么。

三、mysql两表关系查询？

我来讲一下这个问题吧：

对于这条sql语句它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。mysql会把in子查询转换成exists相关子查询，所以它实际等同于这条sql语句：select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );

而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较，比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在，如果存在就行返回a表的这条记录。

exists查询有什么弊端？由exists执行原理可知，a表(外表)使用不了索引，必须全表扫描，因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查（外表到里表中），顺序是固定死的。

如何优化？建索引。但是由上面分析可知，要建索引只能在b表的id字段建，不能在a表的id上，mysql利用不上。

这样优化够了吗？还差一些。由于exists查询它的执行计划只能拿着a表的数据到b表查（外表到里表中），虽然可以在b表的id字段建索引来提高查询效率。但是并不能反过来拿着b表的数据到a表查，exists子查询的查询顺序是固定死的。

为什么要反过来？因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问：在双方两个表的id字段上都建有索引时，到底是a表查b表的效率高，还是b表查a表的效率高？

该如何进一步优化？把查询修改成inner join连接查询：select * from a inner join b on a.id=b.id; （但是仅此还不够，接着往下看）

为什么不用left join 和 right join？这时候表之间的连接的顺序就被固定住了，

比如左连接就是必须先查左表全表扫描，然后一条一条的到另外表去查询，右连接同理。仍然不是最好的选择。

为什么使用inner join就可以？inner join中的两张表，如： a inner join b，但实际执行的顺序是跟写法的顺序没有半毛钱关系的，最终执行也可能会是b连接a，顺序不是固定死的。如果on条件字段有索引的情况下，同样可以使用上索引。

那我们又怎么能知道a和b什么样的执行顺序效率更高？答：你不知道，我也不知道。谁知道？mysql自己知道。让mysql自己去判断（查询优化器）。具体表的连接顺序和使用索引情况，mysql查询优化器会对每种情况做出成本评估，最终选择最优的那个做为执行计划。

在inner join的连接中,mysql会自己评估使用a表查b表的效率高还是b表查a表高，如果两个表都建有索引的情况下，mysql同样会评估使用a表条件字段上的索引效率高还是b表的。

而我们要做的就是：把两个表的连接条件的两个字段都各自建立上索引，然后explain 一下，查看执行计划，看mysql到底利用了哪个索引，最后再把没有使用索引的表的字段索引给去掉就行了。

四、mysql表的查询方式？

关于MySQL的表查询方式，有以下几种：

1.普通查询：通过SELECT语句查询表中的数据；

2.条件查询：在查询数据时，可以通过WHERE语句添加条件，只返回符合条件的数据；

3.排序查询：通过ORDER BY语句可以返回按照指定字段排序后的数据结果；

4.分组查询：通过GROUP BY语句可以返回按照指定字段分组后的数据结果；

5.模糊查询：通过LIKE语句可以返回模糊匹配的数据结果；

6.连接查询：通过JOIN语句可以连接多个表进行数据查询操作；

7.子查询：通过嵌套的方式在SELECT语句内部查询得到需要的数据；综上所述，MySQL表的查询方式有多种，应根据实际情况选择最合适的方法。

五、mysql查询字段在哪个表？

MySQL中对于DML(数据写入，数据修改和数据删除操作是可以有效跟踪的，对于select目前没有找到好的方法，只能通过构建生命周期体系来完善了。

我来说一下数据写入的跟进过程，可以在数据库test中创建一张表test_data

create table test_data(id int primary key,name varchar(30)) engine=innodb;

我们写入一条数据：

mysql> insert into test_data values(1,'aa');

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

查看数据字典informationschema.tables

的字段update_time

可以看到发生了变化。

mysql> select * from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test_data'\G

*************************** 1. row ***************************

TABLE_CATALOG: def

TABLE_SCHEMA: test

TABLE_NAME: test_data

TABLE_TYPE: BASE TABLE

ENGINE: InnoDB

VERSION: 10

ROW_FORMAT: Dynamic

TABLE_ROWS: 1

AVG_ROW_LENGTH: 16384

DATA_LENGTH: 16384

MAX_DATA_LENGTH: 0

INDEX_LENGTH: 0

DATA_FREE: 0

AUTO_INCREMENT: NULL

CREATE_TIME: 2019-10-08 12:29:05

UPDATE_TIME: 2019-10-08 12:29:40

CHECK_TIME: NULL

TABLE_COLLATION: utf8_general_ci

CHECKSUM: NULL

CREATE_OPTIONS:

TABLE_COMMENT:

1 row in set (0.00 sec)

如果继续写入一条数据：

mysql> insert into test_data values(2,'bb');

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

查看字典里的数据，就会发现时间戳开始变化（递增），当然你可以在写入前记录下时间戳。

mysql> select * from information_schema.tables where table_schema='test' and table_name='test_data'\G

*************************** 1. row ***************************

TABLE_CATALOG: def

TABLE_SCHEMA: test

TABLE_NAME: test_data

TABLE_TYPE: BASE TABLE

ENGINE: InnoDB

VERSION: 10

ROW_FORMAT: Dynamic

TABLE_ROWS: 2

AVG_ROW_LENGTH: 8192

DATA_LENGTH: 16384

MAX_DATA_LENGTH: 0

INDEX_LENGTH: 0

DATA_FREE: 0

AUTO_INCREMENT: NULL

CREATE_TIME: 2019-10-08 12:29:05

UPDATE_TIME: 2019-10-08 12:29:58

CHECK_TIME: NULL

TABLE_COLLATION: utf8_general_ci

CHECKSUM: NULL

CREATE_OPTIONS:

TABLE_COMMENT:

1 row in set (0.00 sec)

所以你的问题可以转换一个思路来实现，即一段时间内没有变化的表，可以通过information_schema.tables的字段来进行查询，这样就可以得到数据库里的热表和冷表了。

比如查看2019-10-08之前没有DML数据变化的表，可以使用如下的SQL:

select table_name,update_time from information_schema.tables where update_time <='2019-10-08' ;

| xxxx1 | 2019-09-02 23:49:42 |

| xxxx2 | 2019-09-03 23:45:21 |

| xxxx3 | 2019-09-04 23:59:31 |

| xxxx4 | 2019-09-05 23:41:25 |

| xxxx5 | 2019-09-06 21:44:40 |

| xxxx6 | 2019-09-07 23:46:17 |

+-------------------------+---------------------+

1019 rows in set (1.66 sec)

补充下，数据库版本建议是在MySQL 5.7+

六、mysql中连表查询求和？

selectyfdj,sum(shu),sum(cb),sum(glcb),sum(fk)fromclienta

leftjoinsongbona.id=b.cid

leftjoinlaicona.id=c.cid

groupbyyfdj

七、MYSQL多表联合查询 （4表）？

SELECTA.ID,A.NUMBER,A.PRICE,A.ORDER_TIME,B.USER_ID,B.STARTIME,B.STOPTIME,C.CHANNEL_PAY,D.COMPANYFROMD表DLEFTJOINA表AONA.COMPANY_ID=D.UIDLEFTJOINB表BONB.COMPANY_ID=D.UIDLEFTJOINC表CONC.COMPANY_ID=D.UID有条件的再加行:WHERE..........排序(如A表的ID由大到小排)

:ORDERBYA.IDDESC

八、mysql如何避免回表查询？

避免回表查询三种方式：

1、索引覆盖，即将查询sql中的字段添加到联合索引里面，只要保证查询语句里面的字段都在索引文件中，就无需进行回表查询；

2、索引下推

在索引遍历的过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

子查询

查询条件放到子查询中，子查询只查主键，然后使用子查询中确认的主键关联其他属性字段。

九、mysql 大数据分页查询

MySQL 大数据分页查询优化指南

在处理大数据集时，如何高效地进行分页查询是许多开发人员和数据库管理员关注的重点。MySQL 是一种常用的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的功能和优化策略来提高大数据分页查询的性能。本指南将介绍一些在 MySQL 中优化大数据分页查询的最佳实践。

1. 使用合适的索引

在进行大数据分页查询时，索引的设计和使用至关重要。确保表中涉及到分页查询的列上存在合适的索引，可以大大提升查询效率。使用EXPLAIN语句来分析查询执行计划，确保 MySQL 正确地选择了索引。

2. 避免全表扫描

针对大数据表，避免全表扫描是至关重要的。通过合理设计查询条件，利用索引来快速定位数据段，从而避免对整个表的扫描，可以有效地提高分页查询的速度。

3. 分批查询

当数据量较大时，可以采用分批查询的方式来减少单次查询的数据量。通过限制每次查询返回的行数，可以降低数据库的负担，提高查询性能。可以结合LIMIT子句和OFFSET子句来实现分页查询。

4. 使用缓存

对于一些静态数据或不经常变动的数据，可以考虑使用缓存来减少数据库的访问压力。将查询结果缓存到内存中，下次查询时如果命中缓存则直接返回结果，可以极大地提高查询速度。

5. 定期优化表结构

长期运行的数据库可能会出现表碎片等问题，因此定期优化表结构是必不可少的。使用OPTIMIZE TABLE语句来重建表，清理无用空间，可以提高数据的访问效率。

6. 注意数据库连接数

当同时进行大量分页查询时，数据库连接数可能成为瓶颈。合理管理数据库连接池，控制好并发连接数，避免连接过多导致数据库性能下降。

7. 使用存储过程优化查询

存储过程是预先编译好的 SQL 语句集，可以减少数据库服务器和客户端之间的通信量，提高查询效率。将频繁使用的查询语句封装成存储过程，可以减少重复工作，提高性能。

8. 定期监控数据库性能

建立数据库性能监控机制，定期检查数据库的健康状态，及时发现和解决潜在性能问题。通过SHOW STATUS命令和性能监控工具，可以全面了解数据库的运行情况。

9. 数据库分区

对于大数据表，可以考虑使用数据库分区来提高查询效率。根据业务需求和数据特点，将表按照一定的规则划分成多个分区，可以有效地减少单个查询对整个表的压力。

10. 考虑水平扩展

当单台服务器无法满足需求时，可以考虑采用水平扩展的方式来提高系统性能。将数据分散存储在多台服务器上，通过负载均衡等技术来提高系统的并发处理能力。

十、mysql大数据分页查询

MySQL大数据分页查询技巧详解

在大数据时代，MySQL作为最常用的关系型数据库之一，在处理海量数据时，如何高效地进行分页查询是一个非常重要的问题。本文将深入探讨MySQL大数据分页查询的技巧和最佳实践，帮助您更好地优化数据库性能。

什么是大数据分页查询？

大数据分页查询指的是在数据量巨大的情况下，通过分页的方式展示数据，以避免一次性加载全部数据导致性能问题。在实际应用中，通常会结合LIMIT和OFFSET关键字来实现分页查询。

MySQL大数据分页查询的挑战

在处理大数据量时，传统的分页查询方式可能会面临性能瓶颈。特别是在数据量巨大、表结构复杂的情况下，需要采取一些优化措施来提升查询效率。

优化技巧

• 使用索引：在进行分页查询时，确保涉及到的字段上建立了合适的索引，以加快数据检索速度。
• 合理设置分页大小：根据实际需求和系统负载情况，适当设置每页显示的数据量，避免一次性加载过多数据。
• 避免OFFSET过大：在使用OFFSET分页时，避免较大的偏移量，可以考虑使用基于上一页最后一条数据的ID进行分页，避免全表扫描。
• 使用子查询：对于复杂的分页查询需求，可以考虑使用子查询来优化查询性能。

示例代码

总结

通过本文的介绍，相信您对MySQL大数据分页查询有了更深入的了解。在实际应用中，根据具体场景合理选择优化策略，可以有效提升系统性能，让查询更加高效。

希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！