|
|
# Mysql 技能树 - 用 MySQL 解决实际问题
|
|
|
|
|
|
## 0. 目录设计
|
|
|
- 实践
|
|
|
- 创建数据库、数据表、对表中的数据进行增删改查操作、使用函数、表与表之间的关联操作
|
|
|
- 进阶
|
|
|
- 程序存储在服务器上、利用突发事件来调用程序、在不改变存储结构的前提下创建虚拟表以方便查询等
|
|
|
- 优化
|
|
|
- 数据库的设计规范，还会带你创建数据模型，帮助你来理清设计思路
|
|
|
- 案例
|
|
|
- 你从 0 到 1 设计一个连锁超市的信息系统数据库
|
|
|
## 1. 前言
|
|
|
- 鸡汤理论
|
|
|
- 在工作中，最重要的绝对不是你的知识储备量，而是你**解决实际问题的能力**
|
|
|
- **正确的学习方法，远比你投入的时间更重要**
|
|
|
- 快速应用在实战项目： 项目的实际需求 --> 解决问题所需的知识点 --> 用好这些知识的实战经验
|
|
|
- 配置一个自己顺手的数据库操作环境
|
|
|
-
|
|
|
## 1. 实践
|
|
|
|
|
|
### 1.8 聚合函数：怎么高效地进行分组统计？
|
|
|
- MySQL 中有 5 种聚合函数较为常用，分别是求和函数 SUM()、求平均函数 AVG()、最大值函数 MAX()、最小值函数 MIN() 和计数函数 COUNT()
|
|
|
- 项目需求是这样的：超市经营者提出，他们需要统计某个门店，每天、每个单品的销售情况，包括销售数量和销售金额等。这里涉及 3 个数据表，具体信息如下所示：
|
|
|
- 销售明细表（demo.transactiondetails)：
|
|
|
- 
|
|
|
- 销售单头表（demo.transactionhead)：
|
|
|
- 
|
|
|
- 商品信息表（demo.goodsmaster）：
|
|
|
- 
|
|
|
|
|
|
- SUM（）
|
|
|
- SUM（）函数可以返回指定字段值的和。我们可以用它来获得用户某个门店，每天，每种商品的销售总计数据：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT
|
|
|
-> LEFT(b.transdate, 10), -- 从关联表获取交易时间，并且通过LEFT函数，获取交易时
|
|
|
-> c.goodsname, -- 从关联表获取商品名称
|
|
|
-> SUM(a.quantity), -- 数量求和
|
|
|
-> SUM(a.salesvalue) -- 金额求和
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.transactiondetails a
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.transactionhead b ON (a.transactionid = b.transactionid)
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.goodsmaster c ON (a.itemnumber = c.itemnumber)
|
|
|
-> GROUP BY LEFT(b.transdate, 10) , c.goodsname -- 分组
|
|
|
-> ORDER BY LEFT(b.transdate, 10) , c.goodsname; -- 排序
|
|
|
+-----------------------+-----------+-----------------+-------------------+
|
|
|
| LEFT(b.transdate, 10) | goodsname | SUM(a.quantity) | SUM(a.salesvalue) |
|
|
|
+-----------------------+-----------+-----------------+-------------------+
|
|
|
| 2020-12-01 | 书 | 2.000 | 178.00 |
|
|
|
| 2020-12-01 | 笔 | 5.000 | 25.00 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 书 | 4.000 | 356.00 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 笔 | 16.000 | 80.00 |
|
|
|
+-----------------------+-----------+-----------------+-------------------+
|
|
|
4 rows in set (0.01 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 我们引入了 2 个关键字：LEFT 和 ORDER BY
|
|
|
- LEFT(str，n)：**表示返回字符串 str 最左边的 n 个字符**。我们这里的 LEFT（a.transdate,10），表示返回交易时间字符串最左边的 10 个字符。在 MySQL 中，
|
|
|
DATETIME 类型的默认格式是：YYYY-MM-DD，也就是说，年份 4 个字符，之后是“-”，然后是月份 2 个字符，之后又是“-”，然后是日 2 个字符，所以完整的年月日
|
|
|
是 10 个字符。用户要求按照日期统计，所以，**我们需要从日期时间数据中，把年月日的部分截取出来**。
|
|
|
- ORDER BY：**表示按照指定的字段排序**。超市经营者指定按照日期和单品统计，那么，统计的结果按照交易日期和商品名称的顺序排序，会更加清晰。
|
|
|
- 上述步骤是分为3步
|
|
|
- 第一步，完成 3 个表的连接
|
|
|
- 第二步，对结果集按照交易时间和商品名称进行分组
|
|
|
- 第三步，对各组的销售数量和销售金额进行统计，并且按照交易日期和商品名称排序
|
|
|
- **如果用户需要知道全部商品销售的总计数量和总计金额，我们也可以把数据集的整体看作一个分组，进行计算**。这样就不需要分组关键字 GROUP BY，以及排序关键字 ORDER BY
|
|
|
了。你甚至不需要从关联表中获取数据，也就不需要连接了。就像下面这样：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT
|
|
|
-> SUM(quantity), -- 总计数量
|
|
|
-> SUM(salesvalue)-- 总计金额
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.transactiondetails;
|
|
|
+---------------+-----------------+
|
|
|
| SUM(quantity) | SUM(salesvalue) |
|
|
|
+---------------+-----------------+
|
|
|
| 27.000 | 639.00 |
|
|
|
+---------------+-----------------+
|
|
|
1 row in set (0.05 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- **AVG（）、MAX（）和 MIN（）**
|
|
|
- 举个例子，如果用户需要计算每天、每种商品，平均一次卖出多少个、多少钱，这个时候，我们就可以用到 AVG（）函数了
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT
|
|
|
-> LEFT(a.transdate, 10),
|
|
|
-> c.goodsname,
|
|
|
-> AVG(b.quantity), -- 平均数量
|
|
|
-> AVG(b.salesvalue) -- 平均金额
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.transactionhead a
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.transactiondetails b ON (a.transactionid = b.transactionid)
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.goodsmaster c ON (b.itemnumber = c.itemnumber)
|
|
|
-> GROUP BY LEFT(a.transdate,10),c.goodsname
|
|
|
-> ORDER BY LEFT(a.transdate,10),c.goodsname;
|
|
|
+-----------------------+-----------+-----------------+-------------------+
|
|
|
| LEFT(a.transdate, 10) | goodsname | AVG(b.quantity) | AVG(b.salesvalue) |
|
|
|
+-----------------------+-----------+-----------------+-------------------+
|
|
|
| 2020-12-01 | 书 | 2.0000000 | 178.000000 |
|
|
|
| 2020-12-01 | 笔 | 5.0000000 | 25.000000 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 书 | 2.0000000 | 178.000000 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 笔 | 8.0000000 | 40.000000 |
|
|
|
+-----------------------+-----------+-----------------+-------------------+
|
|
|
4 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- **MAX（）和 MIN（）**
|
|
|
- MAX() 表示获取指定字段在分组中的最大值，MIN() 表示获取指定字段在分组中的最小值。它们的实现原理差不多，下面我就重点讲一下 MAX()，知道了它的用法，MIN() 也就
|
|
|
很好理解了。
|
|
|
- 假如用户要求计算每天里的一次销售的最大数量和最大金额，就可以用下面的代码，得到我们需要的结果：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT
|
|
|
-> LEFT(a.transdate, 10),
|
|
|
-> MAX(b.quantity), -- 数量最大值
|
|
|
-> MAX(b.salesvalue) -- 金额最大值
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.transactionhead a
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.transactiondetails b ON (a.transactionid = b.transactionid)
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.goodsmaster c ON (b.itemnumber = c.itemnumber)
|
|
|
-> GROUP BY LEFT(a.transdate,10)
|
|
|
-> ORDER BY LEFT(a.transdate,10);
|
|
|
+-----------------------+-----------------+-------------------+
|
|
|
| LEFT(a.transdate, 10) | MAX(b.quantity) | MAX(b.salesvalue) |
|
|
|
+-----------------------+-----------------+-------------------+
|
|
|
| 2020-12-01 | 5.000 | 178.00 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 10.000 | 267.00 |
|
|
|
+-----------------------+-----------------+-------------------+
|
|
|
2 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 千万不要以为 MAX（b.quantity）和 MAX（b.salesvalue）算出的结果一定是同一条记录的数据。实际上，**MySQL 是分别计算的**。下面我们就来分析一下刚刚的查询。
|
|
|
- MAX（字段）这个函数返回分组集中最大的那个值。如果你要查询 MAX（字段1）和 MAX（字段 2），而它们是相互独立、分别计算的，你千万不要想当然地认为结果
|
|
|
在同一条记录上。
|
|
|
|
|
|
- **COUNT（）**
|
|
|
- 怎么解决卡顿的问题呢？我们想到了一个分页的策略。
|
|
|
- 所谓的分页策略，其实就是，不把查询的结果一次性全部返回给客户端，而是根据用户电脑屏幕的大小，计算一屏可以显示的记录数，每次只返回用户电脑屏幕可以显示的数据
|
|
|
集。接着，再通过翻页、跳转等功能按钮，实现查询目标的精准锁定。这样一来，每次查询的数据量较少，也就大大提高了系统响应速度。
|
|
|
- 这个策略能够实现的一个关键，就是要**计算出符合条件的记录一共有多少条**，之后才能计算出一共有几页、能不能翻页或跳转。
|
|
|
- 要计算记录数，就要用到 COUNT() 函数了。这个函数有两种情况。
|
|
|
- COUNT（*）：统计一共有多少条记录；
|
|
|
- COUNT（字段）：统计有多少个不为空的字段值。
|
|
|
|
|
|
- 如果 COUNT（*）与 GROUP BY 一起使用，就表示统计分组内有多少条数据。它也可以单独使用，这就相当于数据集全体是一个分组，统计全部数据集的记录数。
|
|
|
- 假设我有个销售流水明细表如下：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT *
|
|
|
-> FROM demo.transactiondetails;
|
|
|
+---------------+------------+----------+-------+------------+
|
|
|
| transactionid | itemnumber | quantity | price | salesvalue |
|
|
|
+---------------+------------+----------+-------+------------+
|
|
|
| 1 | 1 | 2.000 | 89.00 | 178.00 |
|
|
|
| 1 | 2 | 5.000 | 5.00 | 25.00 |
|
|
|
| 2 | 1 | 3.000 | 89.00 | 267.00 |
|
|
|
| 2 | 2 | 6.000 | 5.00 | 30.00 |
|
|
|
| 3 | 1 | 1.000 | 89.00 | 89.00 |
|
|
|
| 3 | 2 | 10.000 | 5.00 | 50.00 |
|
|
|
+---------------+------------+----------+-------+------------+
|
|
|
6 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 如果我们一屏可以显示 30 行，需要多少页才能显示完这个表的全部数据呢？
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT COUNT(*)
|
|
|
-> FROM demo.transactiondetails;
|
|
|
+----------+
|
|
|
| COUNT(*) |
|
|
|
+----------+
|
|
|
| 6 |
|
|
|
+----------+
|
|
|
1 row in set (0.03 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 我们这里只有 6 条数据，一屏就可以显示了，所以一共 1 页。
|
|
|
- 那么，如果超市经营者想知道，每天、每种商品都有几次销售，我们就需要按天、按商品名称，进行分组查询：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT
|
|
|
-> LEFT(a.transdate, 10), c.goodsname, COUNT(*) -- 统计销售次数
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.transactionhead a
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.transactiondetails b ON (a.transactionid = b.transactionid)
|
|
|
-> JOIN
|
|
|
-> demo.goodsmaster c ON (b.itemnumber = c.itemnumber)
|
|
|
-> GROUP BY LEFT(a.transdate, 10) , c.goodsname
|
|
|
-> ORDER BY LEFT(a.transdate, 10) , c.goodsname;
|
|
|
+-----------------------+-----------+----------+
|
|
|
| LEFT(a.transdate, 10) | goodsname | COUNT(*) |
|
|
|
+-----------------------+-----------+----------+
|
|
|
| 2020-12-01 | 书 | 1 |
|
|
|
| 2020-12-01 | 笔 | 1 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 书 | 2 |
|
|
|
| 2020-12-02 | 笔 | 2 |
|
|
|
+-----------------------+-----------+----------+
|
|
|
4 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 运行这段代码，我们就得到了每天、每种商品有几次销售的全部结果。
|
|
|
|
|
|
- COUNT（字段）
|
|
|
- COUNT（字段）用来统计分组内这个字段的值出现了多少次。如果字段值是空，就不统计。
|
|
|
- 为了说明它们的区别，我举个小例子。假设我们有这样的一个商品信息表，里面包括了商品编号、条码、名称、规格、单位和售价的信息。
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT *
|
|
|
-> FROM demo.goodsmaster;
|
|
|
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
|
|
|
| itemnumber | barcode | goodsname | specification | unit | salesprice |
|
|
|
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
|
|
|
| 1 | 0001 | 书 | 16开 | 本 | 89.00 |
|
|
|
| 2 | 0002 | 笔 | NULL | 支 | 5.00 |
|
|
|
| 3 | 0002 | 笔 | NULL | 支 | 10.00 |
|
|
|
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
|
|
|
3 rows in set (0.01 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 如果我们要统计字段“goodsname”出现了多少次，就要用到函数 COUNT（goodsname），结果是 3 次：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT COUNT(goodsname) -- 统计商品名称字段
|
|
|
-> FROM demo.goodsmaster;
|
|
|
+------------------+
|
|
|
| COUNT(goodsname) |
|
|
|
+------------------+
|
|
|
| 3 |
|
|
|
+------------------+
|
|
|
1 row in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 如果我们统计字段“specification”，用 COUNT(specification)，结果是 1 次：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT COUNT(specification) -- 统计规格字段
|
|
|
-> FROM demo.goodsmaster;
|
|
|
+----------------------+
|
|
|
| COUNT(specification) |
|
|
|
+----------------------+
|
|
|
| 1 |
|
|
|
+----------------------+
|
|
|
1 row in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 你可能会问，为啥计数字段“goodsname”的结果是 3，计数字段“specification”却只有 1 呢？其实，这里的原因就是，3 条记录里面的字段“goodsname”没有空值，因此被
|
|
|
统计了 3 次；而字段“specification”有 2 个空值，因此只统计了 1 次。
|
|
|
- 理解了这一点，**你就可以利用计数函数对某个字段计数时，不统计空值的特点，对表中字段的非空值进行计数了**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 1.13 临时表：复杂查询，如何保存中间结果？
|
|
|
- 拆解一个复杂的查询，通过临时表来保存中间结果，从而把一个复杂查询变得简单而且容易实现。
|
|
|
|
|
|
- 临时表是什么？
|
|
|
- 临时表是一种特殊的表，用来存储查询的中间结果，并且会**随着当前连接的结束而自动删除**。MySQL 中有 2 种临时表，分别是**内部临时表和外部临时表**：
|
|
|
- 内部临时表主要用于性能优化，由系统自动产生，我们无法看到；
|
|
|
- 外部临时表通过 SQL 语句创建，我们可以使用。
|
|
|
|
|
|
- 外部临时表
|
|
|
- 临时表的创建语法结构：
|
|
|
```sql
|
|
|
CREATE TEMPORARY TABLE 表名(
|
|
|
字段名 字段类型,
|
|
|
...
|
|
|
);
|
|
|
```
|
|
|
- 跟普通表相比，临时表有 3 个不同的特征：
|
|
|
- 临时表的创建语法需要用到**关键字 TEMPORARY**；
|
|
|
- 临时表创建完成之后，**只有当前连接可见，其他连接是看不到的，具有连接隔离性**；
|
|
|
- 临时表在**当前连接结束之后，会被自动删除**。
|
|
|
- 因为临时表有连接隔离性，不同连接创建相同名称的临时表也不会产生冲突，**适合并发程序的运行**。而且，连接结束之后，临时表会自动删除，也不用担心大量无用的中间数据会
|
|
|
残留在数据库中。因此，我们就可以利用这些特点，**用临时表来存储 SQL 查询的中间结果**。
|
|
|
|
|
|
- 如何用临时表简化复杂查询？
|
|
|
- 举个例子，超市经营者想要查询 2020 年 12 月的一些特定商品销售数量、进货数量、返厂数量，那么，我们就要先把销售、进货、返厂这 3 个模块分开计算，用临时表来存储中间
|
|
|
计算的结果，最后合并在一起，形成超市经营者想要的结果集。
|
|
|
- 假设我们的销售流水表（mysales）如下所示：
|
|
|
- 
|
|
|
- 用下面的 SQL 语句，查询出每个单品的销售数量和销售金额，并存入临时表：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.mysales
|
|
|
-> SELECT -- 用查询的结果直接生成临时表
|
|
|
-> itemnumber,
|
|
|
-> SUM(quantity) AS QUANTITY,
|
|
|
-> SUM(salesvalue) AS salesvalue
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.transactiondetails
|
|
|
-> GROUP BY itemnumber
|
|
|
-> ORDER BY itemnumber;
|
|
|
Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)
|
|
|
Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0
|
|
|
mysql> SELECT * FROM demo.mysales;
|
|
|
+------------+----------+------------+
|
|
|
| itemnumber | QUANTITY | salesvalue |
|
|
|
+------------+----------+------------+
|
|
|
| 1 | 5.000 | 411.18 |
|
|
|
| 2 | 5.000 | 24.75 |
|
|
|
+------------+----------+------------+
|
|
|
2 rows in set (0.01 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 这里我是直接用**查询结果来创建的临时表**。因为创建临时表就是为了存放某个查询的中间结果。直接用查询语句创建临时表比较快捷，而且连接结束后临时表就会
|
|
|
被自动删除，不需要过多考虑表的结构设计问题（比如冗余、效率等）。
|
|
|
- 接下来，我们计算一下 2020 年 12 月的进货信息
|
|
|
- 我们的进货数据包括进货单头表（importhead）和进货单明细表（importdetails）。
|
|
|
- 
|
|
|
- 用下面的 SQL 语句计算进货数据，并且保存在临时表里面：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.myimport
|
|
|
-> SELECT b.itemnumber,SUM(b.quantity) AS quantity,SUM(b.importvalue) AS importvalue
|
|
|
-> FROM demo.importhead a JOIN demo.importdetails b
|
|
|
-> ON (a.listnumber=b.listnumber)
|
|
|
-> GROUP BY b.itemnumber;
|
|
|
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
|
|
|
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
|
|
|
mysql> SELECT * FROM demo.myimport;
|
|
|
+------------+----------+-------------+
|
|
|
| itemnumber | quantity | importvalue |
|
|
|
+------------+----------+-------------+
|
|
|
| 1 | 5.000 | 290.00 |
|
|
|
| 2 | 5.000 | 15.00 |
|
|
|
| 3 | 8.000 | 40.00 |
|
|
|
+------------+----------+-------------+
|
|
|
3 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 这样，我们又得到了一个临时表 demo.myimport，里面保存了我们需要的进货数据。
|
|
|
- 接着，我们来查询单品返厂数据，并且保存到临时表。
|
|
|
- 我们的返厂数据表有 2 个，分别是返厂单头表（returnhead）和返厂单明细表（returndetails）。
|
|
|
- 返厂单头表包括返厂单编号、供货商编号、仓库编号、操作员编号和验收日期：
|
|
|
- 
|
|
|
- 返厂单明细表包括返厂单编号、商品编号、返厂数量、返厂价格和返厂金额：
|
|
|
- 
|
|
|
- 我们可以使用下面的 SQL 语句计算返厂信息，并且保存到临时表中。
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.myreturn
|
|
|
-> SELECT b.itemnumber,SUM(b.quantity) AS quantity,SUM(b.returnvalue) AS retur
|
|
|
-> FROM demo.returnhead a JOIN demo.returndetails b
|
|
|
-> ON (a.listnumber=b.listnumber)
|
|
|
-> GROUP BY b.itemnumber;
|
|
|
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
|
|
|
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
|
|
|
mysql> SELECT * FROM demo.myreturn;
|
|
|
+------------+----------+-------------+
|
|
|
| itemnumber | quantity | returnvalue |
|
|
|
+------------+----------+-------------+
|
|
|
| 1 | 2.000 | 115.00 |
|
|
|
| 2 | 1.000 | 3.00 |
|
|
|
| 3 | 1.000 | 5.00 |
|
|
|
+------------+----------+-------------+
|
|
|
3 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 这样，我们就获得了单品的返厂信息。
|
|
|
- 有了前面计算出来的数据，现在，我们就可以把单品的销售信息、进货信息和返厂信息汇总到一起了。
|
|
|
- 如果你跟着实际操作的话，你可能会有这样一个问题：我们现在有 3 个临时表，分别存储单品的销售信息、进货信息和返厂信息。那么，能不能把这 3 个表相互关联起来，把这些信息都汇总到对应的单品呢？
|
|
|
- **答案是不行，不管是用内连接、还是用外连接，都不可以**。因为无论是销售信息、进货信息，还是返厂信息，都存在商品信息缺失的情况。换句话说，就是在指定时间段内，某些
|
|
|
商品可能没有销售，某些商品可能没有进货，某些商品可能没有返厂。**如果仅仅通过这 3 个表之间的连接进行查询，我们可能会丢失某些数据**。
|
|
|
- 为了解决这个问题，我们可以**引入商品信息表。因为商品信息表包含所有的商品**，因此，把商品信息表放在左边，与其他的表进行左连接，就可以确保所有的商品都包含在结果集
|
|
|
中。凡是不存在的数值，都设置为 0，然后再筛选一下，把销售、进货、返厂都是 0 的商品去掉，这样就能得到我们最终希望的查询结果：2020 年 12 月的商品销售数量、进货数
|
|
|
量和返厂数量。
|
|
|
- 代码如下所示：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT
|
|
|
-> a.itemnumber,
|
|
|
-> a.goodsname,
|
|
|
-> ifnull(b.quantity,0) as salesquantity, -- 如果没有销售记录，销售数量设置为0
|
|
|
-> ifnull(c.quantity,0) as importquantity, -- 如果没有进货，进货数量设为0
|
|
|
-> ifnull(d.quantity,0) as returnquantity -- 如果没有返厂，返厂数量设为0
|
|
|
-> FROM
|
|
|
-> demo.goodsmaster a -- 商品信息表放在左边进行左连接，确保所有的商品都包
|
|
|
-> LEFT JOIN demo.mysales b
|
|
|
-> ON (a.itemnumber=b.itemnumber)
|
|
|
-> LEFT JOIN demo.myimport c
|
|
|
-> ON (a.itemnumber=c.itemnumber)
|
|
|
-> LEFT JOIN demo.myreturn d
|
|
|
-> ON (a.itemnumber=d.itemnumber)
|
|
|
-> HAVING salesquantity>0 OR importquantity>0 OR returnquantity>0; -- 在结果集中
|
|
|
+------------+-----------+---------------+----------------+----------------+
|
|
|
| itemnumber | goodsname | salesquantity | importquantity | returnquantity |
|
|
|
+------------+-----------+---------------+----------------+----------------+
|
|
|
| 1 | 书 | 5.000 | 5.000 | 2.000 |
|
|
|
| 2 | 笔 | 5.000 | 5.000 | 1.000 |
|
|
|
| 3 | 橡皮 | 0.000 | 8.000 | 1.000 |
|
|
|
+------------+-----------+---------------+----------------+----------------+
|
|
|
3 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 总之，通过临时表，我们就可以把一个复杂的问题拆分成很多个前后关联的步骤，把中间的运行结果存储起来，用于之后的查询。这样一来，**就把面向集合的 SQL 查询变成了面向
|
|
|
过程的编程模式，大大降低了难度**。
|
|
|
|
|
|
- 内存临时表和磁盘临时表
|
|
|
- 由于采用的存储方式不同，临时表也可分为内存临时表和磁盘临时表，它们有着各自的优缺点，下面我来解释下。
|
|
|
- **关于内存临时表，有一点你要注意的是，你可以通过指定引擎类型（比如 ENGINE=MEMORY），来告诉 MySQL 临时表存储在内存中**。
|
|
|
- 创建一个内存中的临时表：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.mytrans
|
|
|
-> (
|
|
|
-> itemnumber int,
|
|
|
-> groupnumber int,
|
|
|
-> branchnumber int
|
|
|
-> ) ENGINE = MEMORY; （临时表数据存在内存中）
|
|
|
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 接下来，我们在磁盘上创建一个同样结构的临时表。**在磁盘上创建临时表时，只要我们不指定存储引擎，MySQL 会默认存储引擎是 InnoDB，并且把表存放在磁盘上**。
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> CREATE TEMPORARY TABLE demo.mytransdisk
|
|
|
-> (
|
|
|
-> itemnumber int,
|
|
|
-> groupnumber int,
|
|
|
-> branchnumber int
|
|
|
-> );
|
|
|
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 现在，我们向刚刚的两张表里都插入同样数量的记录，然后再分别做一个查询：
|
|
|
```sql
|
|
|
mysql> SELECT COUNT(*) FROM demo.mytrans;
|
|
|
+----------+
|
|
|
| count(*) |
|
|
|
+----------+
|
|
|
| 4355 |
|
|
|
+----------+
|
|
|
1 row in set (0.00 sec)
|
|
|
mysql> SELECT COUNT(*) FROM demo.mytransdisk;
|
|
|
+----------+
|
|
|
| count(*) |
|
|
|
+----------+
|
|
|
| 4355 |
|
|
|
+----------+
|
|
|
1 row in set (0.21 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 可以看到，区别是比较明显的。对于同一条查询，内存中的临时表执行时间不到 10 毫秒，而磁盘上的表却用掉了 210 毫秒。显然，内存中的临时表查询速度更快。
|
|
|
- 不过，内存中的临时表也有缺陷。因为数据完全在内存中，所以，一旦断电，数据就消失了，无法找回。**不过临时表只保存中间结果，所以还是可以用的**。
|
|
|
- 内存临时表和磁盘临时表的优缺点：
|
|
|
- 
|
|
|
|
|
|
- 总结:
|
|
|
- 我们学习了临时表的概念，以及使用临时表来存储中间结果以拆分复杂查询的方法。临时表可以存储在磁盘中，也可以通过指定引擎的办法存储在内存中，以加快存取速度。
|
|
|
- 其实，临时表有很多好处，除了可以帮助我们把复杂的 SQL 查询拆分成多个简单的 SQL查询，而且，因为临时表是连接隔离的，不同的连接可以使用相同的临时表名称，相互之
|
|
|
间不会受到影响。除此之外，临时表会在连接结束的时候自动删除，不会占用磁盘空间。
|
|
|
- 当然，临时表也有不足，比如会挤占空间。在使用临时表的时候，要从简化查询和挤占资源两个方面综合考虑，既不能过度加重系统的负担，同时又能够通过存储中间结果，最大限度地简化查询。
|
|
|
|
|
|
## 2.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 3. 优化
|
|
|
|
|
|
### 3.1 范式：如何消除冗余和高效存取？
|
|
|
- 现象，什么样的表需要重新使用范式进行设计
|
|
|
- 
|
|
|
- 表里重复的数据非常多：比如第一行和第二行的数据，同样是 3478 号单据，供货商编号、供货商名称和仓库，这 **3 个字段的信息完全相同**。可是这 2 条数据的**后
|
|
|
半部分又不相同**，因此，并不能认为它们是冗余数据而删除。
|
|
|
- 坏味道:
|
|
|
- 在我们的工作场景中，这种由于数据表结构设计不合理，而导致的数据重复的现象并不少见，往往是系统虽然能够运行，承载能力却很差，稍微有点流量，就会出现**内存不足、
|
|
|
CUP 使用率飙升的情况，甚至会导致整个项目失败**。
|
|
|
|
|
|
- **第一范式**
|
|
|
- 这张进货单表重新设计的第一步，就是要把所有的列，也就是字段，都确认一遍，确保**每个字段只包含一种数据**。如果各种数据都混合在一起，就无法通过后面的拆解，把重复的数据去掉。
|
|
|
- 其实，这就是第一范式所要求的：**所有的字段都是基本数据字段，不可进一步拆分**。
|
|
|
- 在我们的这张表里，“property”这一字段可以继续拆分。其他字段已经都是基本数据字段，不能再拆了。
|
|
|
- 经过优化，我们**把“property”这一字段，拆分成“specification（规格）”和“unit（单位）”**，这 2 个字段如下：
|
|
|
- 
|
|
|
- 这样处理之后，字段多了一个，但是每一个字段都成了**不可拆分的最小信息单元**，我们就可以在这个表的基础之上，着手进行进一步的优化了。这就要用到数据表设计的第二范式.
|
|
|
- **第二范式**
|
|
|
- 通过观察，我们可以发现，这个表的前 2 条记录的前 4 个字段完全一样。那可不可以通过拆分，把它们变成一条记录呢？当然是可以的，而且为了优化，必须要进行拆分。
|
|
|
- 第二范式就告诉了我们拆分的原则：**在满足第一范式的基础上，还要满足数据表里的每一条数据记录，都是可唯一标识的。而且所有字段，都必须完全依赖主键，不能只依赖主键的一部分。**
|
|
|
- 根据这个要求，我们可以对表进行重新设计。
|
|
|
- 重新设计的第一步，就是要确定这个表的主键。通过观察发现，字段“listnumber”+“barcode”可以唯一标识每一条记录，可以作为主键。确定好了主键
|
|
|
以后，我们判断一下，哪些字段完全依赖主键，哪些字段只依赖于主键的一部分。同时，把只依赖于主键一部分的字段拆分出去，形成新的数据表。
|
|
|
- 首先，进货单明细表里面的“goodsname” “specification” “unit” 这些信息是商品的属性，只依赖于“barcode”，不完全依赖主键，可以拆分出去。我们把这 3 个字段加上
|
|
|
它们所依赖的字段“barcode”，拆分形成一个新的数据表“商品信息表”。
|
|
|
- 这样一来，原来的数据表就被拆分成了两个表。
|
|
|
- 商品信息表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 进货单表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 同样道理，字段“supplierid”“suppliername”“stock”只依赖于“listnumber”，不完全依赖于主键，所以，我们可以把“supplierid”“suppliername”“stock”这 3
|
|
|
个字段拆出去，再加上它们依赖的字段“listnumber”，就形成了一个新的表“进货单头表”。剩下的字段，会组成新的表，我们叫它“进货单明细表”。
|
|
|
- 这样一来，原来的数据表就拆分成了 3 个表。
|
|
|
- 进货单头表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 进货单明细表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 商品信息表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 我们再来分析一下拆分后的 3 个表，保证这 3 个表都满足第二范式的要求。
|
|
|
- 在“商品信息表”中，字段“barcode”是有可能存在重复的，比如，用户门店可能有散装称重商品和自产商品，会存在条码共用的情况。所以，所有的字段都不能唯一标识表里
|
|
|
的记录。这个时候，我们必须给这个表加上一个主键，比如说是自增字段“itemnumber”。
|
|
|
- 现在，我们就可以把进货单明细表里面的字段“barcode”都替换成字段“itemnumber”，这就得到了新的进货单明细表和商品信息表。
|
|
|
- 进货单明细表(新)：
|
|
|
- .png)
|
|
|
- 商品信息表(新)：
|
|
|
- .png)
|
|
|
- 这样一来，我们拆分后的 3 个数据表中的数据都不存在重复，可以唯一标识。而且，表中的其他字段，都完全依赖于表的主键，不存在部分依赖的情况。所以，拆分后的 3 个数据
|
|
|
表就全部满足了第二范式的要求。
|
|
|
- **第三范式**
|
|
|
- 我们的进货单头表，还有数据冗余的可能。因为“suppliername”依赖“supplierid”。那么，这个时候，就可以按照第三范式的原则进行拆分了。
|
|
|
- 第三范式要求数据表**在满足第二范式的基础上，不能包含那些可以由非主键字段派生出来的字段，或者说，不能存在依赖于非主键字段的字段**。
|
|
|
- 在刚刚的进货单头表中，字段“suppliername”依赖于非主键字段“supplierid”。因此，这个表不满足第三范式的要求。
|
|
|
- 那接下来，我们就进一步拆分下进货单头表，把它拆解成供货商表和进货单头表。
|
|
|
- 供货商表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 进货单头表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 这样一来，供货商表和进货单头表中的所有字段，都完全依赖于主键，不存在任何一个字段依赖于非主键字段的情况了。所以，这 2 个表就都满足第三范式的要求了。
|
|
|
- 但是，在进货单明细表中，quantity * importprice = importvalue，“importprice”“quantity”和“importvalue”这 3 个字段，可以通过
|
|
|
任意两个计算出第三个来，这就存在冗余字段。如果严格按照第三范式的要求，现在我们应该进行进一步优化。优化的办法是删除其中一个字段，只保留另外 2 个，这样就没有冗
|
|
|
余数据了。
|
|
|
- 真的可以这样做吗？要回答这个问题，我们就要先了解下实际工作中的业务优先原则。
|
|
|
|
|
|
- 业务优先的原则
|
|
|
- 所谓的业务优先原则，就是指一切以业务需求为主，技术服务于业务。**完全按照理论的设计不一定就是最优，还要根据实际情况来决定**。这里我们就来分析一下不同选择的利与弊。
|
|
|
- 对于 quantity * importprice = importvalue，看起来“importvalue”似乎是冗余字段，但并不会导致数据不一致。可是，如果我们把这个字段取消，是会影响业务的。
|
|
|
- 因为有的时候，供货商会经常进行一些促销活动，按金额促销，那他们拿来的进货单只有金额，没有价格。而“importprice”反而是通过“importvalue”÷“quantity”计算出
|
|
|
来的。因此，如果不保留“importvalue”字段，只有“importprice”和“quantity”的话，经过四舍五入，会产生较大的误差。这样日积月累，最终会导致查询结果出现较大偏
|
|
|
差，影响系统的可靠性。
|
|
|
- 我借助一个例子来说明下为什么会有偏差。
|
|
|
- 假设进货金额是 25.5 元，数量是 34，那么进货价格就等于 25.5÷34=0.74 元，但是如果用这个计算出来的进货价格来计算进货金额，那么，进货金额就等于 0.74×34=25.16
|
|
|
元，其中相差了 25.5-25.16=0.34 元。代码如下所示：
|
|
|
- “importvalue”=25.5元，“quantity”=34，“importprice”=25.5÷34=0.74
|
|
|
- “importprice”=0.74元，“quantity”=34，“importvalue”=0.74*34=25.16
|
|
|
- 误差 = 25.5 - 25.16 = 0.34
|
|
|
- 现在你知道了，在我们这个场景下，“importvalue”是必须要保留的。
|
|
|
- 那么，换一种思路，如果我们保留“quantity”和“importvalue”，取消“importprice”，这样不是既能节省存储空间，又不会影响精确度吗？
|
|
|
- 其实不是的。“importprice”是系统的核心指标，涉及成本核算。几乎所有的财务、营运和决策支持模块，都要涉及到成本问题，如果取消“importprice”这个字段，那么系统的
|
|
|
运算成本、开发和运维成本，都会大大提高，得不偿失。
|
|
|
- 所以，本着业务优先的原则，在不影响系统可靠性的前提下，可以容忍一定程度的数据冗余，保留“importvalue”“importprice”和“quantity"。
|
|
|
- 因此，最后的结果是，我们可以把进货单表拆分成下面的 4 个表：
|
|
|
- 供货商表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 进货单头表：
|
|
|
- 
|
|
|
- 进货单明细表：
|
|
|
- .png)
|
|
|
- 商品信息表：
|
|
|
- .png)
|
|
|
- 这样一来，我们就避免了冗余数据，而且还能够满足业务的需求，这样的数据表设计，才是合格的设计。
|
|
|
- 一般来说，MySQL 的数据库设计满足第三范式，就足够了。不过，第三范式，并不是终极范式，还有 **BCNF 范式（也叫 BC 范式）、第四范式和第五范式**。
|
|
|
|
|
|
### 3.2 ER模型：如何理清数据库设计思路？
|
|
|
- 接上面对表按范式进行拆解
|
|
|
- 但是，当我们按照这样的方式拆分一连串数据表时，却发现越拆越多，而且支离破碎。事实上，**局部最优的表，不仅有可能存在进一步拆分的情况，还有可能会出现数据缺失**。
|
|
|
- 毕竟，数据库设计是牵一发而动全身的。那有没有什么办法提前看到数据库的全貌呢？
|
|
|
- ER 模型就是一个这样的工具。ER 模型也叫作实体关系模型，是用来描述现实生活中客观存在的事物、事物的属性，以及事物之间关系的一种数据模型。
|
|
|
- 在开发基于数据库的信息系统的**设计阶段**，通常使用 ER 模型**来描述信息需求和信息特性**，帮助我们理清业务逻辑，从而设计出优秀的数据库。
|
|
|
|
|
|
- ER 模型包括哪些要素？
|
|
|
- 在 ER 模型里面，有三个要素，分别是**实体、属性和关系**。
|
|
|
- 实体。在 ER 模型中，用**矩形来表示**。实体分为两类，分别是**强实体和弱实体**。强实体是指不依赖于其他实体的实体；弱实体是指对另一个实体有很强
|
|
|
的依赖关系的实体。
|
|
|
- 属性，则是指**实体的特性**。比如超市的地址、联系电话、员工数等。在 ER 模型中用**椭圆形来表示**。
|
|
|
- 关系，则是指**实体之间的联系**。比如超市把商品卖给顾客，就是一种超市与顾客之间的联系。在 ER 模型中用**菱形来表示**。
|
|
|
- 需要注意的是，有的时候，**实体和属性不容易区分**
|
|
|
- 该如何区分实体和属性呢？
|
|
|
- 一个原则：我们要从系统整体的角度出发去看，**可以独立存在的是实体，不可再分的是属性**。也就是说，属性不需要进一步描述，不能包含其他属性。
|
|
|
|
|
|
- 在 ER 模型的 3 个要素中，关系又可以分为 3 种类型，分别是 **1 对 1、1 对多和多对多**
|
|
|
- 1 对 1：**指实体之间的关系是一一对应的**，比如个人与身份证信息之间的关系就是 1 对1 的关系。一个人只能有一个身份证信息，一个身份证信息也只属于一个人。
|
|
|
- 1 对多：**指一边的实体通过关系，可以对应多个另外一边的实体**。相反，另外一边的实体通过这个关系，则只能对应唯一的一边的实体。比如超市与超市里的收款机之间的从
|
|
|
属关系，超市可以拥有多台收款机，但是每一条收款机只能从属于一个超市。
|
|
|
- 多对多：**指关系两边的实体都可以通过关系对应多个对方的实体**。比如在进货模块中，供货商与超市之间的关系就是多对多的关系，一个供货商可以给多个超市供货，一个超
|
|
|
市也可以从多个供货商那里采购商品。
|
|
|
- 超市业务创建 ER 模型
|
|
|
- 
|
|
|
- 在这个图中，供货商和超市之间的供货关系，两边的数字都不是 1，表示多对多的关系。
|
|
|
- 同样，超市和顾客之间的零售关系，也是多对多的关系。
|
|
|
- 这个 ER 模型，包括了 3 个实体之间的 2 种关系：
|
|
|
- 超市从供货商那里采购商品；
|
|
|
- 超市把商品卖给顾客。
|
|
|
- 有了这个 ER 模型，我们就可以从整体上理解超市的业务了。但是，这里没有包含属性，这样就无法体现实体和关系的具体特征。现在，我们需要把属性加上，用椭圆来表示，这样
|
|
|
我们得到的 ER 模型就更加完整了。
|
|
|
- ER 模型的细化
|
|
|
- 进货模块
|
|
|
- 实体及属性
|
|
|
- 供货商：名称、地址、电话、联系人。
|
|
|
- 商品：条码、名称、规格、单位、价格。
|
|
|
- 门店：编号、地址、电话、联系人。
|
|
|
- 仓库：编号、名称。
|
|
|
- 员工：工号、姓名、住址、电话、身份证号、职位。
|
|
|
- 实体关系
|
|
|
- 其中，供货商、商品和门店是强实体，因为它们不需要依赖其他任何实体。
|
|
|
- 而仓库和员工是弱实体，因为它们虽然都可以独立存在，但是它们都依赖门店这个实体，因此都是弱实体。
|
|
|
- ER 模型如下：
|
|
|
- 
|
|
|
- 这里我是用粗框矩形表示弱实体，用粗框菱形，表示弱实体与它依赖的强实体之间的关系。
|
|
|
- 零售模块
|
|
|
- 零售业务包括普通零售和会员零售两种模式。普通零售包含的实体，包括门店、商品和收银款台；会员零售包含的实体，包括门店、商品、会员和收银款台。
|
|
|
- 实体及属性
|
|
|
- 商品：条码、名称、规格、单位、价格。
|
|
|
- 会员：卡号、发卡门店、名称、电话、身份证、地址、积分、储值。
|
|
|
- 门店：编号、地址、电话、联系人。
|
|
|
- 收银款台：编号、名称。
|
|
|
- 实体关系
|
|
|
- 其中，商品和门店不依赖于任何其他实体，所以是强实体；
|
|
|
- 会员和收银款台都依赖于门店，所以是弱实体。
|
|
|
- 零售模块的 ER 模型了：
|
|
|
- 
|
|
|
- 完整的 ER 模型：
|
|
|
- 
|
|
|
|
|
|
- 如何把 ER 模型图转换成数据表？
|
|
|
- 通过绘制 ER 模型，我们已经理清了业务逻辑，现在，我们就要进行非常重要的一步了：把绘制好的 ER 模型，转换成具体的数据表。
|
|
|
- 我来介绍下转换的原则。
|
|
|
- 一个实体通常转换成一个数据表；
|
|
|
- 一个多对多的关系，通常也转换成一个数据表；
|
|
|
- 一个 1 对 1，或者 1 对多的关系，往往通过表的外键来表达，而不是设计一个新的数据表；
|
|
|
- 属性转换成表的字段。
|
|
|
|
|
|
### 3.3 查询有点慢，语句该如何写？
|
|
|
- 查询分析语句
|
|
|
- 虽然 MySQL 的查询分析语句并不能直接优化查询，但是却可以帮助你了解 SQL 语句的执行计划，有助于你分析查询效率低下的原因，进而有针对性地进行优化。查询分析语句的
|
|
|
语法结构是：
|
|
|
- { EXPLAIN | DESCRIBE | DESC }查询语句;
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> SELECT itemnumber,quantity,price,transdate
|
|
|
-> FROM demo.trans
|
|
|
-> WHERE itemnumber=1
|
|
|
-> AND transdate>'2020-06-18 09:00:00'
|
|
|
-> AND transdate<'2020-06-18 12:00:00';
|
|
|
+------------+----------+-------+---------------------+
|
|
|
| itemnumber | quantity | price | transdate |
|
|
|
+------------+----------+-------+---------------------+
|
|
|
| 1 | 0.276 | 70.00 | 2020-06-18 11:04:00 |
|
|
|
| 1 | 1.404 | 70.00 | 2020-06-18 11:10:57 |
|
|
|
| 1 | 0.554 | 70.00 | 2020-06-18 11:18:12 |
|
|
|
| 1 | 0.431 | 70.00 | 2020-06-18 11:27:39 |
|
|
|
| 1 | 0.446 | 70.00 | 2020-06-18 11:42:08 |
|
|
|
| 1 | 0.510 | 70.00 | 2020-06-18 11:56:43 |
|
|
|
+------------+----------+-------+---------------------+
|
|
|
6 rows in set (6.54 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 结果显示，有 6 条记录符合条件。这个简单的查询一共花去了 6.54 秒，这个速度显然太慢了。
|
|
|
- 现在，我们用下面的语句分析一下这个查询的具体细节：
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> EXPLAIN SELECT itemnumber,quantity,price,transdate -- 分析查询执行情况
|
|
|
-> FROM demo.trans
|
|
|
-> WHERE itemnumber=1 -- 通过商品编号筛选
|
|
|
-> AND transdate>'2020-06-18 09:00:00' -- 通过交易时间筛选
|
|
|
-> AND transdate<'2020-06-18 12:00:00';
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
|
|
|
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
|
|
|
| 1 | SIMPLE | trans | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4157166 | 1.11 | Using where |
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
|
|
|
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- id：是一个查询序列号。
|
|
|
- table：表示与查询结果相关的表的名称。
|
|
|
- partition：表示查询访问的分区。
|
|
|
- key：表示优化器最终决定使用的索引是什么。
|
|
|
- key_len：表示优化器选择的索引字段按字节计算的长度。如果没有使用索引，这个值就是空。
|
|
|
- ref：表示哪个字段或者常量被用来与索引字段比对，以读取表中的记录。如果这个值是“func”，就表示用函数的值与索引字段进行比对。
|
|
|
- rows：表示为了得到查询结果，必须扫描多少行记录。
|
|
|
- filtered：表示查询筛选出的记录占全部表记录数的百分比。
|
|
|
- possible_key：表示 MySQL 可以通过哪些索引找到查询的结果记录。如果这里的值是空，就说明没有合适的索引可用。你可以通过查看 WHERE 条件语句中使用的字段，来
|
|
|
决定是否可以通过创建索引提高查询的效率
|
|
|
- Extra：表示 MySQL 执行查询中的附加信息。你可以点击这个链接查询详细信息。
|
|
|
- type：表示表是如何连接的。至于具体的内容，你可以参考下查询分析语句输出内容说明。
|
|
|
|
|
|
- 除了刚刚这些字段，还有 1 个比较重要，那就是 select_type。
|
|
|
- SIMPLE：表示简单查询，不包含子查询和联合查询。
|
|
|
- PRIMARY：表示是最外层的查询。
|
|
|
- UNION：表示联合查询中的第二个或者之后的查询。
|
|
|
- DEPENDENTUNION：表示联合查询中的第二个或者之后的查询，而且这个查询受外查询的影响。
|
|
|
|
|
|
- 关于这个 DEPENDENTUNION 取值，
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> SELECT *
|
|
|
-> FROM demo.goodsmaster a
|
|
|
-> WHERE itemnumber in
|
|
|
-> (
|
|
|
-> SELECTb.itemnumber
|
|
|
-> FROM demo.goodsmaster b
|
|
|
-> WHERE b.goodsname = '书'
|
|
|
-> UNION
|
|
|
-> SELECTc.itemnumber
|
|
|
-> FROM demo.goodsmaster c
|
|
|
-> WHERE c.goodsname = '笔'
|
|
|
-> );
|
|
|
|
|
|
...
|
|
|
|
|
|
2 rows in set (0.00 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- MySQL 在执行的时候，会把这个语句进行优化，重新写成下面的语句：
|
|
|
```sql
|
|
|
SELECT *
|
|
|
FROM demo.goodsmaster a
|
|
|
WHERE EXISTS
|
|
|
(
|
|
|
SELECT b.id
|
|
|
FROM demo.goodsmaster b
|
|
|
WHERE b.goodsname = '书' ANDa.itemnumber=b.itemnumber
|
|
|
UNION
|
|
|
SELECT c.id
|
|
|
FROM demo.goodsmaster c
|
|
|
WHERE c.goodsname = '笔' AND a.itemnumber=c.itemnumber
|
|
|
);
|
|
|
```
|
|
|
- 在这里，子查询中的联合查询是：
|
|
|
```sql
|
|
|
SELECT c.id
|
|
|
FROM demo.goodsmaster c
|
|
|
WHERE c.goodsname = '笔' AND a.itemnumber=c.itemnumber
|
|
|
```
|
|
|
- 这个查询就用到了与外部查询相关的条件 a.itemnumber=c.itemnumber，因此，查询类别就变成了“UNION DEPENDENT”。
|
|
|
|
|
|
- 分析一下刚刚的查询语句。
|
|
|
- 这个查询是一个简单查询，涉及的表是 demo.trans，没有分区，连接类型是扫描全表，没有索引，一共要扫描的记录数是 4157166。因此，查询速度慢的主要原因是没
|
|
|
有索引，导致必须要对全表进行扫描才能完成查询。所以，针对这个问题，可以通过创建索引的办法，来提高查询的速度。
|
|
|
- 下面，我们用条件语句中的筛选字段 itemnumber 和 transdate 分别创建索引：
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> CREATE INDEX itemnumber_trans ON demo.trans(itemnumber);
|
|
|
Query OK, 0 rows affected (59.86 sec)
|
|
|
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
|
|
|
mysql> CREATE INDEX transdate_trans ON demo.trans(transdate);
|
|
|
Query OK, 0 rows affected (56.75 sec)
|
|
|
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
- 2 种查询优化的方法
|
|
|
- 怎么在包含关键字“LIKE”和“OR”的条件语句中，利用索引提高查询效率。
|
|
|
- 使用关键字“LIKE”
|
|
|
- “LIKE”经常被用在查询的限定条件中，通过通配符“%”来筛选符合条件的记录。比如
|
|
|
- WHERE字段 LIKE ‘aa%’，表示筛选出所有以“aa”开始的记录；
|
|
|
- WHERE字段 LIKE ‘%aa%’，表示所有字段中包含“aa”的记录。
|
|
|
- 这里你要注意的是，**通配符在前面的筛选条件是不能用索引的**。也就是说，WHERE字段LIKE‘%aa’和WHERE字段 LIKE ‘%aa%’都不能使用索引，但是通配符在后面的筛选条
|
|
|
件，就可以使用索引。
|
|
|
- 使用关键字“OR”
|
|
|
- 关键字“OR”表示“或”的关系，“WHERE 表达式 1 OR 表达式 2”，就表示表达式 1 或者表达式 2 中只要有一个成立，整个 WHERE 条件就是成立的。
|
|
|
- 需要注意的是，**只有当条件语句中只有关键字“OR”，并且“OR”前后的表达式中的字段都建有索引的时候，查询才能用到索引**。
|
|
|
- 我刚才已经用字段条码给商品流水表创建了一个索引，现在我再用商品编号“itemnumber”创建一个索引：
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> CREATE INDEX trans_itemnumber ON demo.trans(itemnumber);
|
|
|
Query OK, 0 rows affected (20.24 sec)
|
|
|
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
|
|
|
```
|
|
|
- 我们先看一下关键字“OR”前后的表达式中的字段都创建了索引的情况：
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM demo.trans
|
|
|
-> WHERE barcode LIKE '6953150%'
|
|
|
-> OR itemnumber = 1;
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+-------------+-----------------------
|
|
|
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+-------------+-----------------------
|
|
|
| 1 | SIMPLE | trans | NULL | index_merge | trans_barcode,trans_itemnumber | t
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+-------------+-----------------------
|
|
|
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 我们先看一下关键字“OR”前后的表达式中的字段都创建了索引的情况：
|
|
|
```shell
|
|
|
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM demo.trans
|
|
|
-> WHERE barcode LIKE '6953150%'
|
|
|
-> OR itemnumber = 1;
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+-------------+-----------------------
|
|
|
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+-------------+-----------------------
|
|
|
| 1 | SIMPLE | trans | NULL | index_merge | trans_barcode,trans_itemnumber | t
|
|
|
+----+-------------+-------+------------+-------------+-----------------------
|
|
|
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
|
|
|
```
|
|
|
- 说明优化器选择了合并索引的方式。因此，这个关键字“OR”前后的表达式中的字段都创建了索引的查询，是可以用到索引的。
|
|
|
|
|
|
### 3.4 表太大了，如何设计才能提高性能？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
