SQL

SQL-执行顺序

(8)SELECT (9)DISTINCT  (11)<Top Num> <select list>(1)FROM [left_table](3)<join_type> JOIN <right_table>(2)ON <join_condition>(4)WHERE <where_condition>(5)GROUP BY <group_by_list>(6)WITH <CUBE | RollUP>(7)HAVING <having_condition>  //可以后跟聚合函数（如sum avg 或group by 后）(10)ORDER BY <order_by_list>每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。********************************where和having的执行级别不同在查询过程中聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行.而where子句在查搜索询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。having就是来弥补where在分组数据判断时的不足。因为where执行优先级别要快于聚合语句。

关联

现有两张表，Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录，其中有两条记录name是相同的：

1.INNER JOIN 产生的结果是AB的交集

SELECT * FROM TableA INNER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

2.LEFT [OUTER] JOIN 产生表A的完全集，而B表中匹配的则有值，没有匹配的则以null值取代。

SELECT * FROM TableA LEFT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

3.RIGHT [OUTER] JOIN 产生表B的完全集，而A表中匹配的则有值，没有匹配的则以null值取代。

SELECT * FROM TableA RIGHT OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name

图标如left join类似。

4.FULL [OUTER] JOIN 产生A和B的并集。对于没有匹配的记录，则会以null做为值。

SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name 

5.CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个N*M的组合，即笛卡尔积。如本例会产生4*4=16条记录，在开发过程中我们肯定是要过滤数据，所以这种很少用。

SELECT * FROM TableA CROSS JOIN TableB 

索引

使用规则：

1. 不要索引数据量不大的表，对于小表来讲，表扫描的成本并不高。
2. 不要设置过多的索引，在没有聚集索引的表中，最大可以设置249个非聚集索引，过多的索引首先会带来更大的磁盘空间，而且在数据发生修改时，对索引的维护是特别消耗性能的。
3. 合理应用复合索引，有某些情况下可以考虑创建包含所有输出列的覆盖索引。
4. 对经常使用范围查询的字段，可能考虑聚集索引。
5. 避免对不常用的列，逻辑性列，大字段列创建索引。

注意，以下情况索引会失效：

• 如果条件中有or，
• 对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引
• like查询是以%开头
• 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
• 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
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