本文目录一览：
- 1、mysql 单表多次查询和多表联合查询，哪个效率高
- 2、mysql数据库如何提高查询效率，单表记录数有几亿条，指定索引效率还是很慢
- 3、mysql 单表
- 4、Mysql，一到很简单的题，建表，插入数据，和查询数据，求每个过程的截图
- 5、假如mysql数据库单表有100W行记录，都有哪些方式加快查询速度
- 6、MYSQL数据查询问题单表中查询内容
mysql 单表多次查询和多表联合查询，哪个效率高
1. 多表连接类型
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：
?
1
2
3
SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2
SELECT * FROM table1 JOIN table2
SELECT * FROM table1,table2
由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积，因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用，因为当数据表项目太多的时候，会非常慢。一般使用LEFT [OUTER] JOIN或者RIGHT [OUTER] JOIN
2. 内连接INNER JOIN 在MySQL中把INNER JOIN叫做等值连接，即需要指定等值连接条件在MySQL中CROSS和INNER JOIN被划分在一起。 join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition]
3. MySQL中的外连接，分为左外连接和右连接，即除了返回符合连接条件的结果之外，还要返回左表(左连接)或者右表(右连接)中不符合连接条件的结果，相对应的使用NULL对应。
mysql数据库如何提高查询效率，单表记录数有几亿条，指定索引效率还是很慢
mysql单表几条数据，你这么复杂的SQL还能出得来已经很不错了。可以考虑分表分库了，mysql单表数据到千万级别性能就下降，。单表这么大的数据，怎么优化都会有点点慢。
mysql 单表
你在从新建个此类文件，把老文件和新文件都打开，把老文件中要用到的数据表复制一下，粘贴到新的文件里就可以了
Mysql，一到很简单的题，建表，插入数据，和查询数据，求每个过程的截图
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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
-- --------------------------------------------------------
/*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */;
/*!40101 SET NAMES utf8mb4 */;
/*!40014 SET @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0 */;
/*!40101 SET @OLD_SQL_MODE=@@SQL_MODE, SQL_MODE='NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO' */;
-- 导出 lxtest 的数据库结构
DROP DATABASE IF EXISTS `lxtest`;
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `lxtest` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */;
USE `lxtest`;
-- 导出 表 lxtest.a 结构
DROP TABLE IF EXISTS `a`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `a` (
`sid` int(4) NOT NULL,
`longitude` decimal(10,4) NOT NULL DEFAULT '0.0000',
`latitude` decimal(10,4) NOT NULL DEFAULT '0.0000',
PRIMARY KEY (`sid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
-- 正在导出表 lxtest.a 的数据：~5 rows (大约)
/*!40000 ALTER TABLE `a` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `a` (`sid`, `longitude`, `latitude`) VALUES
(1, 119.7227, 30.2585),
(2, 119.7224, 30.2586),
(3, 119.7225, 30.2585),
(4, 119.7224, 30.2584),
(5, 119.7220, 30.2580);
/*!40000 ALTER TABLE `a` ENABLE KEYS */;
/*!40101 SET SQL_MODE=IFNULL(@OLD_SQL_MODE, '') */;
/*!40014 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=IF(@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS IS NULL, 1, @OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS) */;
/*!40101 SET CHARACTER_SET_CLIENT=@OLD_CHARACTER_SET_CLIENT */;
select * from a where sid =3
假如mysql数据库单表有100W行记录，都有哪些方式加快查询速度
添加索引或者使用工具，比如Apache Spark
先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。
在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。
思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。
另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起形成完整的结果。
MYSQL数据查询问题单表中查询内容
SELECT t1.username
FROM test t1
LEFT JOIN test t2 ON t1.tuijian=t2.username
WHERE t2.userid=3
