mysql两表关系查询？

一、mysql两表关系查询？

我来讲一下这个问题吧：

题主说的查询应该是这样吧：select * from a where id in (select id from b );

对于这条sql语句它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。mysql会把in子查询转换成exists相关子查询，所以它实际等同于这条sql语句：select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );

而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较，比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在，如果存在就行返回a表的这条记录。

exists查询有什么弊端？由exists执行原理可知，a表(外表)使用不了索引，必须全表扫描，因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查（外表到里表中），顺序是固定死的。

如何优化？建索引。但是由上面分析可知，要建索引只能在b表的id字段建，不能在a表的id上，mysql利用不上。

这样优化够了吗？还差一些。由于exists查询它的执行计划只能拿着a表的数据到b表查（外表到里表中），虽然可以在b表的id字段建索引来提高查询效率。但是并不能反过来拿着b表的数据到a表查，exists子查询的查询顺序是固定死的。

为什么要反过来？因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问：在双方两个表的id字段上都建有索引时，到底是a表查b表的效率高，还是b表查a表的效率高？

该如何进一步优化？把查询修改成inner join连接查询：select * from a inner join b on a.id=b.id; （但是仅此还不够，接着往下看）

为什么不用left join 和 right join？这时候表之间的连接的顺序就被固定住了，

比如左连接就是必须先查左表全表扫描，然后一条一条的到另外表去查询，右连接同理。仍然不是最好的选择。

为什么使用inner join就可以？inner join中的两张表，如： a inner join b，但实际执行的顺序是跟写法的顺序没有半毛钱关系的，最终执行也可能会是b连接a，顺序不是固定死的。如果on条件字段有索引的情况下，同样可以使用上索引。

那我们又怎么能知道a和b什么样的执行顺序效率更高？答：你不知道，我也不知道。谁知道？mysql自己知道。让mysql自己去判断（查询优化器）。具体表的连接顺序和使用索引情况，mysql查询优化器会对每种情况做出成本评估，最终选择最优的那个做为执行计划。

在inner join的连接中,mysql会自己评估使用a表查b表的效率高还是b表查a表高，如果两个表都建有索引的情况下，mysql同样会评估使用a表条件字段上的索引效率高还是b表的。

而我们要做的就是：把两个表的连接条件的两个字段都各自建立上索引，然后explain 一下，查看执行计划，看mysql到底利用了哪个索引，最后再把没有使用索引的表的字段索引给去掉就行了。

二、多个MYSQL表，如何批量查询数据？

主键总是用的吧，通过主键 inner join来联表查询

三、mysql同时查询两张表？

你是要干什么呢？

要把2个表关联起来查询？

select tbl1.mid,tbl1.tim,tbl2.mid,tb2.timfrom tbl1,tbl2where tbl1.mid = tbl2.mid and tbl1.mid = 9order by tbl1.tim 还是要把2个表的查询结果放到一起？

select mid,tim from tbl1 where mid = 9unionselect mid,tim from tbl2 where mid = 9order by tim

四、mysql分段查询数据？

SQL语句是：select `info` from `表` where 你的数字 > start AND 你的数字

五、mysql数据分批查询？

"SELECT * FROM tbl_name ORDER BY key_id DESC LIMIT 0,100" 只要更换LIMIT后面的数字就可以了

六、mysql百万数据如何做到连表查询？

在处理MySQL百万级数据时，可以通过以下方法实现连表查询：

1. 设计合适的数据库模式，包括优化表结构和索引设计，以提高查询效率。

2. 使用JOIN语句进行连表查询，根据实际情况选择合适的JOIN类型，如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等。

3. 利用MySQL的分页机制，将结果集划分为多个小的批次，分段处理，避免一次性查询大量数据导致内存溢出或性能下降的问题。

4. 可以使用外部缓存技术，如Redis等，减轻MySQL负担，提高查询效率。

需要注意的是，当处理大规模数据时，应该实时监测系统性能，并及时调整和优化查询操作，以保证数据处理的效率和性能。

七、mysql如何同时查询表结构不同表的全部数据？

可以把几张表用关联的方式查询出全部数据。

八、mysql数据库，分表后，怎么进行分页查询？Mysql分库分表方案？

Mysql分库分表方案

1.为什么要分表：

当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。

2. mysql proxy：amoeba

做mysql集群,利用amoeba。

从上层的java程序来讲，不需要知道主服务器和从服务器的来源，即主从数据库服务器对于上层来讲是透明的。可以通过amoeba来配置。

3.大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表

比如对于某网站平台的数据库表-公司表，数据量很大，这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。

某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表，

那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢?可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当<500万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表(或者已经事先创建好)，再执行插入操作。

4. 利用merge存储引擎来实现分表

如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了。用merge存储引擎来实现分表, 这种方法比较适合.

九、mysql如何导入表数据？

mysql导入表数据的方法：

第一步，我们打开Mysql命令行编辑器，连接Mysql数据库。

第二步，我们使用我们要操作的数据库，我们可以先显示一下数据库中的表。（当然你也可以新创建一个表）。

第三步，我们显示一下表结构，了解一下表中的列。

十、在mysql中怎么同时查询多个表的数据？

联合查询，字段名相同可以设置别名

select A.name as aname,B.name as bname from AINNER JOIN B ON A.id=B.id