Sql

SQL

概述

关系型数据库，主要讨论对表数据查询操作

语法

执行逻辑

从源表数据开始，每个执行逻辑基于前面步骤的源表或虚表生成一个新的虚表，将最后的虚表作为结果返回

执行顺序

SQL实际执行顺序并不是按照语法顺序执行的

  1. FROM：对子句中表执行笛卡尔积，生成虚表VT1。
  2. ON：对VT1应用ON筛选器，生成VT2。
  3. JOIN: 对新表数据按照一定的策略和VT2表中数据进行连接，生成TV3。
  4. WHERE：对VT3应用WHERE筛选器，生成VT4。
  5. GROUP BY：按列对VT4中的行进行分组，生成VT5。
  6. WITH CUTE|ROLLUP：根据聚合策略把聚合数据插入VT5，生成VT6。
  7. HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，生成VT7。
  8. SELECT：选择SELECT列表，产生VT8。
  9. DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，生成VT9。
  10. ORDER BY：按列进行顺序，生成一个游标(VC10)。
  11. LIMIT(TOP)：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成VT11，并作为结果返回。

笛卡尔积

A表m行，B表行，C表k行。笛卡尔积ABC=mnk行数据

alt

JOIN

先确定基础表，将另外表数据附加到基础表上的过程

表可以SELECT出来的表

默认为INNER JOIN

alt

GROUP BY

如果指定多个列，则按照多个列内容均相同做为分组条件

聚合函数是按组进行聚合执行的

  • SUM 计算合计值，该列必须为数值类型
  • AVG 计算平均值，该列必须为数值类型
  • MAX 计算最大值
  • MIN 计算最小值
  • COUNT 计数

如果使用了聚合函数但未指定GROUP BY，则默认对整个数据集进行聚合

WITH

  • CUTE，对GROUP指定的列进行多维度组合后进行聚合计算，然后插入到虚表中
  • ROLLUP，对GROUP指定的最近的列进行单维度聚合执行计算，然后插入到虚表中

HAVING

对GROUP分组后的每组内数据进行条件过滤，通常使用聚合函数作为条件

索引

作用：为数据库中表数据建立数据索引，加速数据访问速度

如果没有建立索引或者数据条件匹配规则不符合索引要求，数据访问需要通过默认的聚集索引进行遍历访问

以Mysql的InnoDB存储引擎为例，索引的存储结构为B+树

聚集索引

alt

主键索引

InnoDB的数据文件本身就是索引文件，即索引里面直接保存有完整数据记录

辅助索引

alt

非主键索引

索引里面保存的是聚集索引的数据ID

查找数据需要经过辅助索引和聚集索引2次查找过程

联合索引

对单列索引的扩展，即组合多个列然后进行索引

仍然只有一棵树

符合最左前缀原理

最左前缀原理：即只有和多个列能够有公共的前缀列，才能用到该联合索引，中间不能跳过某些列

Explain

Mysql提供的SQL分析工具

如果不确定编写的SQL执行的情况，可以优先采用Explain进行分析后看是否有优化空间

用法：

mysql> explain select * from servers;
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | servers | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 | NULL  |
+----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.03 sec)

SQL语句前加上explain关键字即可

说明：

id

  • id值越大优先级越高，越先被执行
  • id相同时，执行顺序由上至下

select_type

  1. SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)
  2. PRIMARY(查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY)
  3. UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
  4. DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)
  5. UNION RESULT(UNION的结果)
  6. SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT)
  7. DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询)
  8. DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)
  9. UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)

table

  • 用到的数据表
  • derivedx(x)，派生表，x为第几步

type

  1. ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行
  2. index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树
  3. range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行
  4. ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
  5. eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
  6. const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system
  7. NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

possible_keys

可能涉及到的索引

key

实际用到的索引

key_len

  • 使用到的索引长度
  • 越短越好

ref

哪些列或常量被用于查找索引列上的值

rows

  • 大概涉及的行数
  • 估算值

Extra

  1. Using where: 表示仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候
  2. Using temporary：表示需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
  3. Using filesort：无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
  4. Using join buffer：强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，可能需要添加索引来改进能。
  5. Impossible where：强调了where语句会导致没有符合条件的行。
  6. Select tables optimized away：意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行

参考：