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  • MySQL视图复杂查询详解
    2021-01-18 18:26:47

    内容大纲:什么是视图查询

    子查询

    标量子查询

    关联子查询

    如何用SQL解决业务问题

    各种函数

    总结:知识点图解

    视图什么是视图

    视图存放的是SQL语句,而数据库表存放的是数据,使用视图时,会运行视图里的SQL的查询语句创建出一张临时表。如何创建视图

    第一种方式:create view 视图名称(,……)

    as ;

    第二种方式:

    右键选择创建视图

    注意名字不要重复,比如我们保存为:成绩汇总2

    以上是两种方式完成视图的创建如何使用使用视图视图有什么用

    对于频繁的使用的SQL语句,可以保存视图,尤其SQL语句进行多次汇总,操作,这样可以提高效率

    视图可以随源数据表更新而更新

    视图不需要占用空间,是一张临时表使用视图注意什么

    视图不能增加删除数据,因为他是一张虚拟表,否则会报错

    字查询什么是子查询

    如图:所谓子查询就是一次性查询,在select语句中嵌套一个个select语句,将字查询的结果作为主查询的数据进行再次查询。如何使用字查询

    ……in(子查询)

    ……any(子查询)

    ……all(子查询)字查询有什么用

    主要进行条件判断,筛选数据案例演示

    表量子查询什么是标量子查询

    标量的子查询返回的单一的一列,单一的值案列演示

    关联子查询什么是关联子查询

    大致步骤如下:

    1:先运行子查询 对每个课程号求平均分

    2:由于where条件的存在,当返回第一组数据时,根据课程号匹配所有的课程成绩,符合条件的留下输出

    3:最终遍历所有课程组,把符合条件的数据展示出来

    如何用SQL子查询解决业务问题

    各种函数

    练习章节

    下面是本章节对应章节的练习题:

    列出每個國家的名字name,當中人口population是高於俄羅斯'Russia'的人口。

    /*主要考察where子查询*/

    select name from world where population > (select population from world where name='Russia')列出歐州每國家的人均GDP,當中人均GDP要高於英國'United Kingdom'的數值。

    /* where and 多条件查询*/

    select name from world

    where continent = 'Europe' and gdp/population >

    (select gdp/population

    from world

    where name='United Kingdom在阿根廷Argentina 及 澳大利亞 Australia所在的洲份中,列出當中的國家名字 name 及洲分 continent 。按國字名字順序排序

    /*子查询 in 多行匹配*/

    select name, continent from world

    where continent in

    (select continent

    from world

    where name='Argentina' or name='Australia')

    order by name;哪一個國家的人口比加拿大Canada的多,但比波蘭Poland的少?列出國家名字name和人口population

    select name,population from world where

    population >(select population from world where name='Canada') and

    population

    显示歐洲的國家名稱name和每個國家的人口population。以德國的人口的百分比作人口顯示。

    小數位數

    百分號 %

    /*rand(x,d)* x为:四舍五入的数值,d:保留的小数位数 concat(str,str1,str2) 将字符串拼接起来/

    select name,concat(round(population*100/(select population from world where name='Germany')),'%')

    from world

    where continent='Europe'哪些國家的GDP比Europe歐洲的全部國家都要高呢? [只需列出 name 。] (有些國家的記錄中,GDP是NULL,沒有填入資料的。)

    /*ALL 对一个列表某行>=或>或

    SELECT name

    FROM world

    WHERE population > ALL(SELECT population

    FROM world

    WHERE population>0 and continent='Europe')在每一個州中找出最大面積的國家,列出洲份continent, 國家名字name及面積area。 (有些國家的記錄中,AREA是NULL,沒有填入資料的。)

    /* 关联子查询

    1: SELECT continent, name, population FROM world 找出每个国家人数

    2:开始子查询 对每条数据进行匹配,找出最大面积的国家*/

    SELECT continent, name, population FROM world x

    WHERE area>= ALL

    (SELECT area FROM world y

    WHERE y.continent=x.continent

    AND area>0)列出洲份名稱,和每個洲份中國家名字按子母順序是排首位的國家名。(即每洲只有列一國)

    select continent, name

    from world as x

    where name <= all

    (select name

    from world as y

    where y.continent=x.contine找出洲份,當中全部國家都有少於或等於 25000000 人口. 在這些洲份中,列出國家名字name,continent洲份和population人口。

    select name, continent, population

    from world as x

    where 25000000 >= all

    (select population

    from world as y

    where y.continent=x.continent);有些國家的人口是同洲份的所有其他國的3倍或以上。列出 國家名字name 和 洲份 continent。

    select name, continent

    from world as x

    where population > all

    (select 3*population

    from world as y

    where y.continent=x.continent and x.name <> y.name);

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  • MYSQL视图查询

    千次阅读 2019-03-26 13:48:17
    最近在优化项目页面响应时间,发现一处sql查询结构简单却非常慢,点进去发现是从视图进行查询的,刚开始不知道为什么,后来查询才明白原因,记录一下。...因为mysql先执行视图查询,得到的结果是很大范围的...

    本文转自http://wangyuanzju.blog.163.com/blog/static/130292007714102859807/

    最近在优化项目页面响应时间,发现一处sql查询结构简单却非常慢,点进去发现是从视图进行查询的,刚开始不知道为什么,后来查询才明白原因,记录一下。

    视图定义在有些时候方便很多,但是有些复杂情况定义就不适合。因为mysql先执行视图的查询,得到的结果是很大范围的,然后从中在进行条件筛选,所以导致效率会很差。
    以下内容为从博客复制。

    视图是MySQL 5.0中增加的三大新功能之一(另外两个是存储过程与触发器),也是一般稍微“高级”一点的数据库所必需要有的功能。MySQL在定义视图上没什么限制,基本上所有的查询都可定义为视图,并且也支持可更新视图(当然只有在视图和行列与基础表的行列之间存在一一对应关系时才能更新),因此从功能上说MySQL的视图功能已经很完善了。

    然而若要在应用中使用视图,还需要了解处理视图时的性能,而MySQL在这方面问题是比较大的,需要特别注意。首先要知道MySQL在处理视图时有两种算法,分别称为MERGE和TEMPTABLE。在执行"CREATE VIEW"语句时可以指定使用哪种算法。所谓MERGE是指在处理涉及到视图的操作时,将对视图的操作根据视图的定义进行展开,有点类似于C语言中的宏展开。比如设有以下的表(类似于博客中的评论):
    CREATE TABLE comment (
    id int(11) NOT NULL,
    user_id int(11) default NULL,
    content varchar(255) default NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_comment_uid (user_id)
    ) ENGINE=InnoDB;
    假设user_id < 10000的用户为VIP用户,我们可以这样创建一个视图来表示VIP用户的评论:
    CREATE VIEW vip_comment AS SELECT * FROM comment WHERE user_id < 10000;
    这时我们在操作vip_comment视图时使用的就是MERGE算法。如:
    mysql > EXPLAIN EXTENDED SELECT count(*) FROM vip_comment WHERE user_id < 0;
    ±—±------------±--------±------±----------------±----------------±--------±-----±-----±-------------------------+
    | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
    ±—±------------±--------±------±----------------±----------------±--------±-----±-----±-------------------------+
    | 1 | SIMPLE | comment | range | idx_comment_uid | idx_comment_uid | 5 | NULL | 10 | Using where; Using index |
    ±—±------------±--------±------±----------------±----------------±--------±-----±-----±-------------------------+
    mysql> show warnings;
    ±------±-----±--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | Level | Code | Message |
    ±------±-----±--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    | Note | 1003 | select count(0) AS count(*) from test.comment where ((test.comment.user_id < 0) and (test.comment.user_id < 10000)) |
    ±------±-----±--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
    可以看到,对vip_comment的操作已经被扩展为对comment表的操作。

    一般来说在能够使用MERGE算法的时候MySQL处理视图上没什么性能问题,但并非在任何时候都能使用MERGE算法。事实上,只要视图的定义稍稍有点复杂,MySQL就没办法使用MERGE算法了。准确的说,只要视图定义中使用了以下SQL构造块就无法使用MERGE算法:

    聚集函数
    DISTINCT
    GROUP BY
    HAVING
    集合操作(在MySQL中只有UNION, UNION ALL,没有EXCEPT和INTERSECT)
    子查询
    确实,在视图定义比较复杂的情况下,要对视图操作进行有效的优化是非常困难的。因此在这个时候,MySQL使用了一种以不变应万变的方法,即先执行视图定义,将其结果使用临时表保存起来,这样后续对视图的操作就转化为对临时表的操作。不能不说从单从软件设计的角度看,这样的方法非常的优雅,然而从性能角度,这一方法也是非常的差。

    比如我们希望使用如下的视图来表示每个用户的评论数,即:
    CREATE VIEW comment_count AS SELECT user_id, count() AS count FROM comment GROUP BY user_id;
    使用这个视图的时候,我们可能心里有个小算盘。目前我们先用这个视图顶着,如果性能确实有问题,那我们就再来搞一张comment_count的表,其中就记下来每个用户的评论数。而我们现在先用这个视图是为了将来要是改的话会方便点(这也是视图–即教科书中所谓的外模式–这个东西存在的主要原因之一,另一主要原因是便于权限控制)。但是遇到了MySQL这个蠢货,我们的算盘铁定会失败。
    我们来看一下指定user_id从comment_count选取记录时的执行策略:
    mysql> explain select count(
    ) from comment_count where user_id = 90;
    ±—±------------±-----------±------±--------------±----------------±--------±-----±-------±------------+
    | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
    ±—±------------±-----------±------±--------------±----------------±--------±-----±-------±------------+
    | 1 | PRIMARY | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 101 | Using where |
    | 2 | DERIVED | comment | index | NULL | idx_comment_uid | 5 | NULL | 524833 | Using index |
    ±—±------------±-----------±------±--------------±----------------±--------±-----±-------±------------+
    2 rows in set (4.18 sec)
    可以看出,MySQL首先是先执行comment_count的视图定义,将结果存储在临时表中(即DERIVED),然后再扫描这一临时表,选择出满足"user_id = 90"的那一条记录。这样,虽然我们最终只需要统计90号用户的评论数,并且comment表的user_id字段上也有索引,MySQL也会扫描整个comment表,并按user_id分组计算出所有用户的评论数。一般来说,这铁定会使你的系统玩完。这里面还要注意的是即使在进行EXPLAIN时,视图的物化也是要先执行的,因此若评论很多的话EXPLAIN也是一样的慢。
    这个问题的根源是MySQL的查询优化本来就存在很多问题。对于上述的查询,要达到比较好的优化效果在数据库中一般是如下处理的:
    1、将对视图的操作转化为FROM子句中的子查询:
    select * from (select user_id, count() as count from comment group by user_id) as comment_count where user_id = 90;
    2、子查询提升。因为子查询中使用了group by,因此先将外面的条件作为提升后的having条件
    select user_id, count(
    ) as count from comment group by user_id having user_id = 90;
    3、由于having条件中不涉及聚集函数,转化为where条件
    select user_id, count() as count from comment where user_id = 90 group by user_id;
    4、由于指定where条件后,user_id已经是一个常数,根据常数group by没意义,因此去掉group by
    select user_id, count(
    ) as count from comment where user_id = 90;
    一般从概念上要经过这四步转化,才能得到最后的优化语句。除第4步无法根据EXPLAIN输出和查询性能判断出MySQL是否进行这一优化外,前3类优化MySQL都不会进行。因此,MySQL要能够有效的处理上述查询还有很长的路要走。

    PS: 相对来说PostgreSQL的查询优化能力就强得多,上面的查询在PostgreSQL中就能够产生上述优化后的最终执行计划。PostgreSQL比较关注查询优化估计与PostgreSQL的学院派风格或PostgreSQL中的rule system有关。

    展开全文
  • mysql 视图查询速度慢

    2021-02-10 19:40:03
    flash` `t` “SELECT * FROM v_stockpooldata_flash where gscode = 'DXJJ' and ymd = 20190123” 语句查询速度太慢:耗时 256.445 s 解决方法:利用源表中的索引 KEY `index_formulaId_period_ymd` 在创建视图时,...

    场景:

    表 stockpooldata_flash

    CREATE TABLE `stockpooldata_flash` (

    `id` bigint(15) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

    `formula_id` int(8) DEFAULT NULL,

    `period_type` tinyint(3) DEFAULT NULL,

    `gpMarket` int(4) DEFAULT NULL,

    `gpcode` varchar(20) DEFAULT NULL,

    `ymd` int(11) DEFAULT NULL,

    `hms` int(11) DEFAULT NULL,

    `f1` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f2` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f3` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f4` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f5` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f6` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f7` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f8` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f9` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f10` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f11` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f12` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f13` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f14` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f15` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `f16` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `buyPrice` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `rise_max` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `rise_signalDay` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `high_max` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `yClose_signalDay` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `iTime` bigint(15) DEFAULT NULL,

    `MaxRise` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `Rise_NextDay` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `MaxRise_NextDay` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `Rise_FiveDays` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `MaxRise_FiveDays` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `Rise_TenDays` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `MaxRise_TenDays` decimal(18,4) DEFAULT NULL,

    `dayNum` int(8) DEFAULT '-1',

    `tag` varchar(1024) DEFAULT NULL,

    `update_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

    PRIMARY KEY (`id`),

    UNIQUE KEY `index_formulaId_gpcode_ymd` (`formula_id`,`period_type`,`ymd`,`gpMarket`,`gpcode`,`f10`) USING BTREE,

    KEY `index_formulaId_period_ymd` (`formula_id`,`period_type`,`ymd`) USING BTREE,

    KEY `index_formulaId_ymd` (`formula_id`,`ymd`) USING BTREE,

    KEY `index_uptime` (`update_time`) USING BTREE

    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=88197314 DEFAULT CHARSET=utf8;

    建立了一个视图 v_stockpooldata_flash

    CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `v_stockpooldata_flash` AS select

    case formula_id

    when '4' then 'DXJJ'

    else `t`.`formula_id`

    end

    AS `gscode`,concat(convert(if((`t`.`gpMarket` = 0),'SZ','SH') using utf8),`t`.`gpcode`) AS `gpcode`,`t`.`ymd` AS `ymd`,

    ( floor(`t`.`hms` / 10000) * 60 + floor(`t`.`hms` % 10000 / 100) ) AS `hms`,

    `t`.`f1` AS `f1`, `t`.`f2` AS `f2`, `t`.`f3` AS `f3`, `t`.`f4` AS `f4`, `t`.`f5` AS `f5`, `t`.`f6` AS `f6`,

    case

    when formula_id = 4 then ( floor(`t`.`f7` / 10000) * 60 + floor(`t`.`f7` % 10000 / 100) )

    else `t`.`f7` end

    AS `f7`,

    `t`.`f8` AS `f8`, `t`.`f9` AS `f9`, `t`.`f10` AS `f10`, `t`.`f11` AS `f11`, `t`.`f12` AS `f12`, `t`.`f13` AS `f13`, `t`.`f14` AS `f14`, `t`.`f15` AS `f15`, `t`.`f16` AS `f16`, `t`.`rise_max` AS `rise_max`, `t`.`rise_signalDay` AS `rise_signalDay`, `t`.`high_max` AS `high_max`, `t`.`yClose_signalDay` AS `yClose_signalDay`, `t`.`update_time` AS `update_time`

    from `stockpooldata_flash` `t`

    “SELECT * FROM v_stockpooldata_flash where gscode = 'DXJJ' and ymd = 20190123” 语句查询速度太慢:耗时 256.445 s

    6c1555302777729326ca3efa0910d9ec.png

    解决方法:利用源表中的索引 KEY `index_formulaId_period_ymd`

    在创建视图时,select  `t`.`formula_id` AS `formula_id`

    CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `v_stockpooldata_flash` AS select `t`.`formula_id` AS `formula_id`,

    case formula_id

    when '4' then 'DXJJ'

    else `t`.`formula_id`

    end

    AS `gscode`,concat(convert(if((`t`.`gpMarket` = 0),'SZ','SH') using utf8),`t`.`gpcode`) AS `gpcode`,`t`.`ymd` AS `ymd`,

    ( floor(`t`.`hms` / 10000) * 60 + floor(`t`.`hms` % 10000 / 100) ) AS `hms`,

    `t`.`f1` AS `f1`, `t`.`f2` AS `f2`, `t`.`f3` AS `f3`, `t`.`f4` AS `f4`, `t`.`f5` AS `f5`, `t`.`f6` AS `f6`,

    case

    when formula_id = 4 then ( floor(`t`.`f7` / 10000) * 60 + floor(`t`.`f7` % 10000 / 100) )

    else `t`.`f7` end

    AS `f7`,

    `t`.`f8` AS `f8`, `t`.`f9` AS `f9`, `t`.`f10` AS `f10`, `t`.`f11` AS `f11`, `t`.`f12` AS `f12`, `t`.`f13` AS `f13`, `t`.`f14` AS `f14`, `t`.`f15` AS `f15`, `t`.`f16` AS `f16`, `t`.`rise_max` AS `rise_max`, `t`.`rise_signalDay` AS `rise_signalDay`, `t`.`high_max` AS `high_max`, `t`.`yClose_signalDay` AS `yClose_signalDay`, `t`.`update_time` AS `update_time`

    from `stockpooldata_flash` `t`

    查询语句改为“SELECT * FROM v_stockpooldata_flash where formula_id = 4 and ymd = 20190123” 查询效果如下:耗时 0.962 s

    6c1555302777729326ca3efa0910d9ec.png

    来源:oschina

    链接:https://my.oschina.net/u/4328407/blog/3660932

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         执行下面语句发现查询数据非常慢,要30多s:

            SELECT t0.* FROM Vsyslog t0 where message like '%Username = teddy%' LIMIT 0,10

    (其中Vsyslog 是视图)这个查询很慢,一开始搞不懂为什么,后来发现message 是在视图里面经过复杂运算得到的。

    原因解释:因为Vsyslog 查出的每条数据,每次都会匹配where后面的,而这个视图数据是百万级的,所以得比较上百万次复杂的message ,能不慢吗。

    解决办法:select *  from (select s.endTm,s.message  from Vsyslog s) ss where ss.message like '%Username = teddy%'

    其实这个解决办法也很简单,就是换个思路,把视图数据先查出来,然后在这些数据筛选,这样就快多了,数据也很快查出来了。

    展开全文
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