Mysql巧用join优化sql的方法详解

原文：

未知的世界：一场心灵的冒险之旅

我们生活在一个充满奇迹和神秘的世界里。每一个角落，每一个时刻，都有未知的事物等待我们去发现，去体验。这是一场心灵的冒险之旅，一场对未知世界的。

我们迈开脚步，踏上这片土地，心中充满好奇和期待。我们眺望远方，看到无尽的风景，感受到大自然的壮丽和神秘。我们走进森林，聆听鸟儿的歌唱，感受大地的呼吸。我们穿越河流，体验激流勇进的刺激和冒险的快感。

每一次，都是一次对自我极限的挑战。我们在崎岖的山路上行走，面对艰难的环境和未知的危险。但我们从不退缩，因为我们知道，只有勇敢面对，才能收获更多的知识和经验。每一次挑战，都是一次成长的机会，都是一次心灵的历练。

这场冒险之旅，让我们更加了解世界，更加了解自己。我们看到了世界的美丽和多彩，感受到了自然的魅力和力量。我们学会了坚持和勇敢，我们变得更加自信和坚定。我们不再是孤单的旅行者，我们拥有了一路的伙伴和朋友，共同分享这份冒险的快乐和激情。

未知的世界，是一场没有终点的旅行。每一次的出发，都是为了更好的回归。我们带着满怀的热情和勇气，踏上新的征程，继续未知的领域。因为我们知道，每一个未知的地方，都有新的奇迹等待我们去发现。

让我们拥抱未知的世界，让我们踏上这场心灵的冒险之旅。让我们勇敢地面对挑战，让我们坚定地追求梦想。因为这个世界，因为这场冒险，因为我们自己，都值得我们去，去体验。

走进神秘之门：心灵的迷人之旅

我们生活的世界如同一本未完的书——每一页都充满了奇迹和神秘。渴望的我们，正踏上这场心灵的冒险之旅，揭开未知世界的神秘面纱。

带着满心的好奇与期待，我们踏上这片神奇的土地。眺望四周，壮丽的风景如同画卷般展开，大自然的神秘力量让我们感受到生活的美好与奇迹。漫步森林，我们倾听鸟儿的欢歌，感受大地的脉动；横渡溪流，我们体验激流勇进的激情与冒险的快感。

每一次都是一次自我极限的挑战。在崎岖的山路上行走，我们面对艰难的环境和未知的危险。正是这些挑战塑造了我们坚韧不拔的精神，让我们在磨砺中成长。每一次挑战都如同一次心灵的洗礼，让我们更加深刻地认识自己。

这场冒险之旅使我们更加了解世界的也让我们更加了解自己。我们见证了世界的美丽与多彩，感受到了自然的神奇与力量。我们学会了坚持与勇敢，变得更加自信与坚定。在这漫长的旅行中，我们结识了志同道合的伙伴与朋友，共同分享这份冒险的快乐与激情。

未知的世界是一场永无止境的旅行。每一次出发都是为了更好的回归。怀揣着满腔的热情与勇气，我们踏上新的征程，继续拓展视野的边界。因为我们知道，每一个未知的角落都隐藏着新的奇迹等待我们去发现。

文章标题：MySQL优化秘籍：如何使用JOIN巧妙优化SQL查询

本文旨在分享如何使用MySQL中的JOIN操作来优化SQL查询。通过示例和详细解释，我们将展示如何使用LEFT JOIN等技巧来替换NOT IN子句，从而提高查询效率和可读性。

一、准备工作：相关表的建立

我们需要准备一些示例表来演示如何进行优化。以下是四个相关表的建表语句及简要描述：

1. user1表：取经组

| id | user_name | ment | mobile |

| | | | |

| 示例数据... | | | |

2. user2表：悟空的朋友圈

| id | user_name | ment |

| | | |

| 示例数据... | | |

3. user1_kills表：取经路上杀的妖怪数量

| id | user_name | timestr | kills |

| | | | |

| 示例数据... | | | |

4. user1_equipment表：取经组装备

| id | user_name | arms | clothing | shoe |

| | | | | |

| 示例数据... | | | | |

二、使用LEFT JOIN优化NOT IN子句

假设我们的目标是找出取经组中不属于悟空朋友圈的人。使用传统的NOT IN写法，我们可能会写出如下的SQL语句：

原SQL语句：使用NOT IN查找不属于悟空朋友圈的人。

```sql

SELECT FROM user1 a WHERE a.user_name NOT IN (SELECT user_name FROM user2 WHERE user_name IS NOT NULL);

```这种写法在某些情况下可能效率不高。我们可以使用LEFT JOIN来优化这个查询。下面是使用LEFT JOIN的写法：首先通过user_name进行连接，然后过滤出user2表中不存在的记录。这样做的好处是可以充分利用数据库索引，提高查询效率。修改后的SQL语句如下：使用LEFT JOIN连接外连接数据集并过滤出不属于悟空朋友圈的人。```sqlhighlightlanguagebashCopy code `select a. from user1 a left join user2 b on a.user_name = b.user_name where b.user_name is null; ``现在我们来解释这个语句的工作方式：通过LEFT JOIN连接user1和user2两个表，连接条件是user_name相等。由于使用了LEFT JOIN，所以即使在user2表中找不到匹配的记录，user1表中的记录也会被完整地显示出来。通过在WHERE子句中添加条件b.user_name is null，我们可以过滤出不属于悟空朋友圈的取经组成员。通过这种方式，我们不仅能够提高查询效率，还能使SQL语句更加简洁易懂。本文介绍了如何使用JOIN操作来优化SQL查询中的NOT IN子句。通过使用LEFT JOIN和适当的过滤条件，我们可以更高效地获取所需的数据，同时提高SQL语句的可读性和可维护性。希望本文对您在使用MySQL进行数据库查询时有所帮助。如果您有更多关于数据库优化的问题，欢迎继续和学习。在数据库中，我们有时会遇到一些看似复杂但实际上却富有意义的查询语句。这正是其中之一。你给出的SQL查询语句旨在从两个用户表（user1和user2）中找出那些在user1中存在，但在user2中不存在的用户名。这种查询方式，就如同在寻找那些只存在于某处，而未在其他地方留下足迹的用户。让我们深入一下这个查询的逻辑。

查询语句是这样的：从user1表中选择所有条目，并与user2表进行左连接，基于用户名（user_name）作为连接条件。当在user2表中找不到匹配的用户名时，这些条目就会出现在结果集中。换句话说，我们正在寻找那些在user2表中“缺席”的用户名。

在实际的数据表中，我们可以看到这个查询的实际应用效果。比如在这个例子中，我们得到了一个包含唐僧、猪八戒和沙僧的结果集，这些都是在user1表中存在但在user2表中没有对应的条目。但我们也注意到，结果集中还多了一个白龙马。这是因为虽然白龙马的username在user2中没有对应条目，但在user1中其username字段却是空的（NULL）。如果我们想要过滤掉这些username为空的条目，我们只需添加一个条件：a.user_name is not null。这样，我们就能确保结果集中只包含那些在两个表中都有实际username的条目。

为了更好地反映数据的真实情况，我们需要对查询进行微调，确保它不仅能找到那些在user2表中缺失的用户名，还能排除那些在user1表中本身就没有填写用户名的条目。这样，我们才能得到更为准确和有用的信息。这也体现了SQL查询语句的灵活性和实用性，让我们能够根据实际需求进行定制和调整。优化数据库查询：从子查询到联接查询的演变

在数据库查询优化过程中，我们经常需要改进查询语句以提高性能。以下，我们将通过几个例子展示如何使用LEFT JOIN来优化子查询。

一、使用LEFT JOIN优化标量子查询

假设我们有两个表，user1和user2，我们想查看在user1中但不在user2中的用户。一个常见的子查询写法如下：

```sql

select a. from user1 a where a.user_name not in (select b.user_name from user2 b);

```

使用LEFT JOIN的优化写法为：

```sql

select a. from user1 a left join user2 b on a.user_name = b.user_name where b.user_name is null;

```

这样的写法更为高效，尤其是当处理大量数据时。

二、使用LEFT JOIN优化聚合子查询

再来看一个例子，假设我们有一个表user1_kills，记录每个用户的打怪数据。我们想查询出取经组中每人打怪最多的日期。子查询的写法可能比较复杂且效率不高。使用LEFT JOIN的优化写法如下：

我们自关联user1_kills表，连接条件为user_name，然后按照kills进行降序排序，并选取最大的kills值对应的日期。这样，我们只需要进行一次表连接操作而不是多次子查询。具体SQL语句如下：

```sql

select a., b.timestr, b.kills

from user1_kills a

left join user1_kills b

on a.user_name = b.user_name and a.kills = b.kills

order by a.user_name, b.kills desc

limit 1;

```

这个查询将返回每个用户打怪最多的日期以及相应的击杀数。通过使用LEFT JOIN，我们可以避免复杂的子查询和聚合函数，提高查询效率。

LEFT JOIN是一种强大的工具，可以帮助我们优化数据库查询，提高性能。在实际应用中，我们应该根据具体情况选择合适的查询策略，并不断地学习和更优的查询方法。用户打怪记录：寻找每位英雄最闪耀的两天

让我们看一个具体的SQL查询例子。假设我们有一个名为`user1_kills`的表，它记录了每个用户在特定日期的杀怪数量。我们的目标是找出每个用户打怪最多的前两天。

原始的SQL查询尝试使用JOIN和GROUP BY来找出每个用户的最大杀怪数，但在实际应用中可能遇到一些问题。在Oracle数据库中，我们可以使用分析函数（如row_number()）轻松实现这一点。但在MySQL中，由于不支持分析函数，我们需要寻找其他方法。

在MySQL中，虽然没有分析函数，但我们可以通过子查询和排序来实现这一目标。我们可以先对每个用户的杀怪数据进行排序，然后根据需要选择前两名。这个过程就像是在数据的海洋中筛选出每个英雄的最高光时刻。

具体的SQL查询可能如下：

```sql

SELECT

user_name,

timestr,

kills

FROM

(SELECT

user_name,

timestr,

kills,

ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_name ORDER BY kills DESC) as rank

FROM user1_kills) AS ranked_kills

WHERE

rank <= 2;

```

这个查询首先为每个用户的杀怪数据分配一个排名，然后选择排名前二的记录。这样，我们就可以找到每个用户打怪最多的前两天。这个过程就像是在数据的海洋中捕捞珍贵的珍珠，让我们能够一窥每个英雄的最高光时刻。

为了获取孙悟空的所有数据记录并进行自关联，我们可以编写如下SQL查询：

```sql

SELECT a., b.

FROM user1_kills a

JOIN user1_kills b ON a.user_name = b.user_name AND a.kills <= b.kills

ORDER BY a.user_name, a.kills DESC;

```

这个查询将返回孙悟空的所有记录，并按kills字段降序排列。接下来，如果我们想要知道孙悟空打怪的前两名的数量是哪些，我们可以稍微修改上述查询，通过增加一个GROUP BY子句和COUNT函数来实现：

```sql

SELECT a., COUNT(b.id) as count_kills

FROM user1_kills a

JOIN user1_kills b ON a.user_name = b.user_name AND a.kills <= b.kills

GROUP BY a., COUNT(b.id) <= 2

HAVING count_kills <= 2;

```

```css

+--++

| user_name | mobile |

+--++

| 唐僧 | 138245623,021-382349 |

| ... | ... |

+--++

```

要得到每个电话号码单独成行的数据，我们可以使用类似以下的SQL查询：

```css

+--+-+

| user_name | mobile |

+--+-+

| 唐僧 | 138245623 |

| 唐僧 | 021-382349 |

| ... | ... |

+--+-+

```

我们可以先统计出每个人的电话号码数量，然后与一张序列表进行笛卡尔积关联。为了节约篇幅，这里只展示唐僧的数据。

查询语句如下：

```sql

SELECT a.id, b.

FROM tb_sequence a

CROSS JOIN (

SELECT user_name, mobile, COUNT() AS size

FROM user1 GROUP BY user_name, mobile

) b

WHERE a.id <= b.size AND user_name = '唐僧';

```

输出结果可能如下：

```plaintext

+-+--+++

| id | user_name | mobile | size |

+-+--+++

| 1 | 唐僧 | 138245623,021-382349 | 2 | ...其他数据省略...

+-+--+++

```

其中，`a.id`表示电话号码的顺序，`size`代表电话号码的总数。我们可以通过调整关联条件`(a.id <= b.size)`来优化查询结果。在此基础上，我们还可以进一步转化查询，以获取更详细的信息。例如，我们可以将每件装备转换为单独的一行数据。原始数据可能如下：

```plaintext

+-+--+--+--+--+

| id | user_name | arms | clothing | shoe | ...其他字段省略...|

+-+--+--+--+--+ ...其他数据行...|

select user_name, 'arms' as equipment_type, arms as equipment from user1_equipment

union all

select user_name, 'clothing' as equipment_type, clothing from user1_equipment

union all

select user_name, 'shoe' as equipment_type, shoe from user1_equipment order by user_name, equipment_type; 假设我们有多个表要进行联合操作更新，而更新内容需要关联当前正在操作的表自身的内容时就会面临一些问题在数据库操作中这是一个常见的挑战下面通过一个例子来说明如何在更新过滤条件中包含自身的表假设我们要更新取经组中的记录将存在于悟空朋友圈中的人其ment字段更新为此人在悟空的朋友圈首先我们会想到先查出user1和user2中用户名都存在的人然后更新user1表但是直接在from子句中引用需要更新的表是不允许的因此我们需要采用一种不同的方法来解决这个问题我们可以使用临时表或者子查询来绕过这个限制首先创建一个临时表或者子查询包含存在于两个表中的用户名然后使用这个临时表或者子查询来更新目标表以下是使用临时表的示例代码 create temporary table temp_users as select user_name from user2 where exists (select 1 from user1 where user1.user_name = user2.user_name); update user1 set ment = '此人在悟空的朋友圈' where user_name in (select user_name from temp_users); 最后别忘了删除临时表 drop temporary table temp_users; 通过这种方式我们可以成功地在更新过滤条件中包含自身的表并且避免了直接引用更新目标表的错误提高了数据库操作的灵活性和效率同时在实际应用中还需要根据具体情况调整优化方案以达到最佳的效果当然除了使用临时表我们还可以考虑其他的解决方案例如使用连接查询等不同的方法都有其独特的优势和适用场景需要根据实际情况选择最合适的方法来处理问题同时在实际操作过程中还需要注意数据的完整性和安全性确保数据的准确性和一致性避免出现数据丢失或损坏等问题通过不断学习和实践积累我们可以更好地掌握数据库操作技巧提高数据处理能力为实际工作和学习提供有力的支持同时这也是那么，是否还有其他的途径可行呢？让我们一同其中的可能性。

生活总是充满了未知与变数，面对困境，我们往往需要在思维的角落里寻找突破口。当我们遭遇难题时，或许首先可以尝试换一种视角去看待问题。或许，那些看似复杂无解的问题，换一个角度，就能找到解决的方法。

我们可以从自身出发，挖掘内在的潜力。每个人都有自己独特的才能和潜力，有时候我们只是需要一点点勇气和决心去挑战自我，去尝试那些我们从未尝试过的事情。这样的尝试可能会带来意想不到的收获，也许会为我们找到新的出路。

我们还可以寻求他人的帮助。人际交往是我们生活中不可或缺的一部分，我们的朋友圈、社交网络都可能成为我们寻找解决方案的重要资源。或许，别人已经遇到过类似的问题，并已经找到了解决的办法。他们的经验和建议，可能会为我们带来新的启示。

我们还可以借助各种工具和资源来解决问题。在这个信息爆炸的时代，我们可以利用互联网、图书馆、专业机构等各种资源来获取信息，寻找答案。这些资源和工具，可能会帮助我们找到那些我们未曾想过的解决方案。

面对困境，我们还需要保持积极的心态。心态决定了我们的行为和态度，只有保持积极的心态，我们才能在困境中不放弃，持续寻找解决问题的办法。

我们可以将 "in" 的写法巧妙地转换为 "join" 的方式，来更直观地处理数据。假设我们有两个表，user1 和 user2，它们之间存在某种关联，我们可以通过 join 语句将它们连接起来。

我们来看一个 join 的查询示例：

```sql

SELECT c., d.user_name

FROM user1 c

JOIN (

SELECT a.user_name

FROM user1 a

JOIN user2 b ON a.user_name = b.user_name

) d ON c.user_name = d.user_name;

```

这个查询从 user1 表中选取数据，并通过 join 与一个子查询结果（从 user1 和 user2 表中获取相同 user_name 的记录）连接，最后展示 user1 中的数据以及与之关联的 user_name。

接下来，我们更新 join 后的视图：

```sql

UPDATE user1 c

JOIN (

SELECT a.user_name

FROM user1 a

JOIN user2 b ON a.user_name = b.user_name

) d ON c.user_name = d.user_name

SET c.ment = '此人在悟空的朋友圈';

```

这个更新操作将 user1 表中与 user2 表有相同 user_name 的记录的 ment 字段更新为“此人在悟空的朋友圈”。

再查看 user1 表，可以看到更新已经成功：

```sql

SELECT FROM user1;

```

结果显示更新后的 user1 表数据。

```sql

INSERT INTO user2(user_name, ment) VALUES ('孙悟空', '美猴王');

INSERT INTO user2(user_name, ment) VALUES ('牛魔王', '牛哥');

```

为了删除重复数据，我们可以使用以下查询来查找重复记录：

```sql

SELECT a., b.user_name, b.ment

FROM user2 a

JOIN (

SELECT user_name, ment, MAX(id) AS id

FROM user2

GROUP BY user_name, ment

HAVING COUNT() > 1

) b ON a.user_name = b.user_name AND a.ment = b.ment

ORDER BY 2;

```

这个查询会返回所有重复的 user_name 和 ment 组合的记录。接着，我们可以删除 id 较小的记录，保留 id 大的记录：

```sql

DELETE FROM user2 a

JOIN (

SELECT user_name, ment, MAX(id) AS id

FROM user2

GROUP BY user_name, ment

HAVING COUNT() > 1

) b ON a.user_name = b.user_name AND a.ment = b.ment

WHERE a.id < b.id;

```

查看 user2 表，可以看到重复数据已经被成功删除。通过 join 的方式处理数据，我们可以更直观地理解数据之间的关系，并进行相应的查询和更新操作。大家有兴趣的话，可以尝试造更多数据，并比较不同 sql 写法的执行时间差异。在数字化世界中，数据如同繁星般浩渺无垠的宇宙，而SQL则是一把利剑，帮助我们在这片星海中、挖掘。今天，让我们一起跟随慕课网的引导，SQL开发的奇妙世界，掌握那些令人惊艳的开发技巧。

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