咳咳，大家好，老司机发车了！今天咱们聊点MySQL里比较有意思的——自连接。别一听“自连接”就觉得高深莫测，其实它就像自己跟自己玩，但玩得好，能解决不少复杂关系查询的问题。 一、 啥是自连接？（别装懂，再复习一遍） 说白了，自连接就是把一张表当成两张表来用，然后通过某种关联条件，把这两张“表”的数据连接起来。 为什么要这么干？因为有些时候，数据之间的关系就藏在同一张表里，不用自连接就搞不定。 举个例子，咱们有个员工表employees，字段包括员工ID（employee_id）、员工姓名（employee_name）、以及直属领导ID（manager_id）。注意，领导也是员工，只不过他/她的employee_id会出现在别人的manager_id里。 CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, employee_name VARCHAR(50), manager_id INT ); INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES …
MySQL高级讲座篇之：`JOIN`的内部实现：`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`与`INNER JOIN`的性能对比。
大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL里JOIN操作的那些事儿，特别是LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN，我们会深入到它们的内部实现，然后比比谁更快、谁更有效率。准备好了吗？ Let’s dive in! 开场白：JOIN，数据库世界的红娘 在数据库的世界里，数据往往不是孤立存在的，它们像一群需要牵线搭桥的单身男女，而JOIN操作就是那个红娘。它负责把来自不同表的数据根据一定的条件联系起来，最终形成我们需要的完整信息。 LEFT JOIN、RIGHT JOIN和INNER JOIN是JOIN家族里最常见的三位成员，它们各有特点，适用场景也不同。咱们先简单回顾一下它们的基本用法。 基础回顾：三剑客的简单介绍 假设我们有两张表：users表和orders表。 users 表：记录用户信息，包含id (用户ID) 和 name (用户名) orders 表：记录订单信息，包含id (订单ID)、user_id (用户ID，关联到users表) 和 amount (订单金额) — 创建 users 表 CREATE TABLE users ( …
继续阅读“MySQL高级讲座篇之：`JOIN`的内部实现：`LEFT JOIN`、`RIGHT JOIN`与`INNER JOIN`的性能对比。”
MySQL高级讲座篇之：`EXISTS`与`IN`的底层实现：优化子查询的利器。
嘿，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL里两个挺有意思的小伙伴：EXISTS和IN。别看它们长得挺简单，背后可是藏着不少优化的小秘密呢。今天咱们就来扒一扒它们的底层实现，看看怎么利用它们来优化我们的子查询。 Part 1：IN，你小子挺方便啊！ 首先，我们来认识一下IN。这哥们儿用起来特别顺手，比如你想查一下有哪些用户的ID在1, 2, 3, 4, 5这几个数字里，就可以这么写： SELECT * FROM users WHERE user_id IN (1, 2, 3, 4, 5); 或者，更常见的是，你想查一下在某个订单表里购买过商品的用户的详细信息，可以这样写： SELECT * FROM users WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE product_id = 100); 是不是觉得特别简单粗暴？IN就是这么直接，把子查询的结果一股脑儿拿过来，然后和外面的表进行比较。 但是！注意这个“但是”，IN的底层实现可没那么轻松。 1. IN的底层逻辑：一锅炖大杂烩 一般来说，MySQL处理IN子查询的方式， …
MySQL高级讲座篇之：`INSERT INTO…SELECT…`：大数据批量导入的实现原理。
各位观众老爷们，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊MySQL里一个非常好用的技巧：INSERT INTO…SELECT…，保证让你听完之后，感觉数据批量导入就像切西瓜一样简单！ 开场白：数据，数据，还是数据！ 在互联网时代，数据就是命根子！各种业务场景下，我们都需要处理海量的数据。如果你还只会用一条一条的INSERT语句往数据库里塞数据，那效率简直低到令人发指！想象一下，你要导入几百万条数据，一条一条执行，得跑到猴年马月啊？ 所以，我们需要更高效的方法，INSERT INTO…SELECT…就是其中一个非常棒的选择。它可以让你从一个或多个表中查询数据，然后直接插入到另一个表中，一气呵成，简直不要太爽！ 一、 INSERT INTO…SELECT… 的基本语法 先来个简单的热身，看看INSERT INTO…SELECT…的基本语法： INSERT INTO 目标表 (列1, 列2, …) SELECT 列1, 列2, … FROM 源表 WHERE 条件; 目标表: 你要把数据插入到哪个表？ (列1, 列2, …): 目标表中要插入数据的列 …
MySQL高级讲座篇之：`UNION`与`UNION ALL`：合并结果集的性能考量。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊MySQL里一对让人又爱又恨的兄弟：UNION和UNION ALL。它们的功能很简单，就是把多个SELECT语句的结果合并在一起，但是背后隐藏的性能考量，却能让你在优化SQL的道路上少走不少弯路。 开场白：SQL界的“合体术” 想象一下，你手头有几个SELECT语句，每个语句都能查出一些数据，你想把这些数据合并成一个完整的结果集，就像七龙珠里的孙悟空和贝吉塔合体一样，UNION和UNION ALL就是SQL里的“合体术”。 UNION：精益求精的合并 UNION的作用是将多个SELECT语句的结果合并成一个结果集，并且会去除重复的行。它的语法很简单： SELECT column1, column2 FROM table1 UNION SELECT column1, column2 FROM table2; 注意，使用UNION的时候，几个SELECT语句必须满足以下条件： 列的数量必须相同：每个SELECT语句选择的列数必须一样。 对应列的数据类型必须兼容：对应位置的列的数据类型必须能够进行隐式转换，比如一个列是INT，另一个列是B …
MySQL高级讲座篇之：`GROUP BY`与`HAVING`的执行顺序与优化。
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们聊聊MySQL里一对“欢喜冤家”——GROUP BY和HAVING。它们啊，一个负责分组，一个负责过滤，听起来很简单，但真正用起来，那可是坑不少。今天咱们就来扒一扒它们背后的故事，搞清楚它们的执行顺序，再学几招优化技巧，保证各位以后写SQL再也不犯迷糊！ 一、GROUP BY：分分合合的艺术 首先，咱们说说GROUP BY。这玩意儿啊，就像一个居委会大妈，专门负责把数据按某种规则分成若干组。举个例子，假设我们有一张orders表，记录了用户的订单信息： CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, order_date DATE NOT NULL, amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL ); INSERT INTO orders (user_id, order_date, amount) VALUES (1, ‘2023-01-01’, 100.00), (1, ‘2023-01-02’, 1 …
MySQL高级讲座篇之：`COUNT(*)`、`COUNT(1)`与`COUNT(column)`：揭示执行效率的细微差别。
各位观众，早上好！我是老码农，今天咱们聊聊MySQL里一个看似简单，实则暗藏玄机的玩意儿：COUNT(*)、COUNT(1)和COUNT(column)。别看它们长得像三胞胎，性能上可是各有千秋。今天咱们就扒一扒它们的底裤，看看谁才是真正的效率之王！ *一、COUNT()：老大哥的底气** 先说说COUNT(*)。这玩意儿是SQL界的“老大哥”，它的作用就是统计表里有多少行数据，不管你这一行是不是全是NULL，它都照单全收。 — 统计user表有多少行 SELECT COUNT(*) FROM user; 简单粗暴，对吧？那它效率怎么样呢？ 在早期的MySQL版本中，COUNT(*)确实需要扫描全表才能知道有多少行。但是！现在的MySQL已经做了优化。如果你的表使用的是MyISAM存储引擎，那么COUNT(*)会非常快！因为MyISAM引擎内部维护了一个计数器，专门记录表的行数。所以，执行COUNT(*)的时候，它直接把计数器的值拿出来就行了，根本不用扫描表。 但是，如果你的表使用的是InnoDB存储引擎，情况就有点不一样了。InnoDB引擎没有维护行数的计数器。所以，COUNT(* …
继续阅读“MySQL高级讲座篇之：`COUNT(*)`、`COUNT(1)`与`COUNT(column)`：揭示执行效率的细微差别。”
MySQL高级讲座篇之：MySQL递归查询：在层级数据结构中实现复杂查询。
各位观众老爷，大家好！今天咱们聊点高级的——MySQL 递归查询，保证让你的数据库功力更上一层楼。 开场白：别怕递归，它其实很友好 一提到“递归”，很多人脑子里可能马上冒出“无限循环”、“栈溢出”这些恐怖字眼。 别慌！其实递归并没有那么可怕，它只是解决问题的一种巧妙方式，特别适合处理具有层级结构的数据。 想象一下，你家公司的组织架构，或者电商网站的商品分类，是不是一层套一层？ 这种数据结构用递归查询来处理，简直是事半功倍。 一、 什么是递归查询？ 简单来说，递归查询就是在一个查询语句中，调用自身来获取层级关系的数据。 就像查族谱一样，先找到你，再找到你爸，再找到你爷爷，一直往上追溯。 在MySQL 8.0之前，实现递归查询是一件比较麻烦的事情，通常需要用到存储过程或者自定义函数。 但自从有了 Common Table Expression (CTE)，也就是“通用表达式”，递归查询变得简单多了。 二、 CTE：递归查询的利器 CTE 就像一个临时的查询结果集，你可以在一个查询语句中定义它，并在后续的查询中引用它。 CTE 分为两种：普通 CTE 和递归 CTE。 咱们这里主要讲递归 C …
MySQL高级讲座篇之：大分页的性能困境：`LIMIT OFFSET`的优化策略与实践。
各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今儿咱们聊点儿硬核的：MySQL大分页的那些事儿。保证让您听完之后，面对LIMIT OFFSET再也不犯怵！ 一、开场白：为啥LIMIT OFFSET让人头疼？ 话说天下武功，唯快不破。数据库也一样，谁查得快，谁就是王者。但凡用过LIMIT OFFSET分页的，估计都遇到过这么个尴尬情况：数据量越大，翻到后面页数的时候，查询速度那是嗖嗖地往下掉。 为啥？简单来说，LIMIT OFFSET的工作原理是：先找到前OFFSET + LIMIT条数据，然后扔掉前OFFSET条，留下后面的LIMIT条。这就好比你去餐厅吃饭，服务员先把菜单上所有的菜都端上来让你看一遍，然后才把你要的几道菜留下，剩下的又端回厨房……这效率能高吗？ 二、 庖丁解牛：LIMIT OFFSET的性能瓶颈 咱们用个例子来说明问题。假设有个users表，结构如下： CREATE TABLE `users` ( `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ‘用户ID’, `username` VARCHAR(255) NOT …
MySQL高级讲座篇之：探索MySQL生态系统：`Percona`、`MariaDB`、`Galera Cluster`等。
各位老铁，早上好/下午好/晚上好！ （取决于你看到这段文字的时间哈！） 今天咱不聊风花雪月，来点硬核的——聊聊MySQL的“后宫佳丽三千”，不对，是生态系统！ 大家都知道，MySQL虽然开源免费，但江湖上也并非它一家独大，围绕着它，衍生出了不少“加强版”、“魔改版”，甚至“独立门户”的版本。今天咱们就来好好扒一扒这些“版本之子”，看看他们到底有啥本事，能从MySQL这座大树上分得一杯羹。 咱们主要聊三个重量级选手：Percona Server for MySQL、MariaDB、以及Galera Cluster。 一、Percona Server for MySQL：性能怪兽，诊断大师 话说MySQL被Oracle收购后，不少人心里就开始犯嘀咕：“这Oracle会不会把MySQL给雪藏了？” 于是，Percona这家公司站了出来，基于MySQL推出了Percona Server for MySQL，简称Percona Server。 Percona Server是啥？ 简单来说，Percona Server就是MySQL的“优化增强版”。它完全兼容MySQL，也就是说，你现有的MySQ …
继续阅读“MySQL高级讲座篇之：探索MySQL生态系统：`Percona`、`MariaDB`、`Galera Cluster`等。”