數(shù)據(jù)庫中JOIN怎么用？Join分為內(nèi)部Join left Join right Join假設(shè)表a有字段empid empname1 Jack2 Tom表B有字段empid empaddr 1 BJ3

數(shù)據(jù)庫中JOIN怎么用？

Join分為內(nèi)部Join left Join right Join假設(shè)表a有字段empid empname

1 Jack

2 Tom表B有字段empid empaddr 1 BJ

3 sh內(nèi)部Join標(biāo)準(zhǔn)語法如下：從a.id=B.id的內(nèi)部Join B中選擇a.empid，B.empaddr結(jié)果如下：1 BJ left Join從a中選擇a.empid，B.empname左連接b on a.id=b.id結(jié)果如下：1 BJ 2 null右連接選擇a.empid，a.empaddr from a right join b on a.id=b.id結(jié)果如下：1 jack 3 null

在SQL中，group by用于分組。select查詢中的列必須出現(xiàn)在group by中，否則將報(bào)告錯(cuò)誤。但是，group by后面的列不一定出現(xiàn)在上一個(gè)查詢中。內(nèi)部聯(lián)接可與group by一起使用。Group by只起到分組的作用，不會(huì)引起沖突。

數(shù)據(jù)庫中join可以和groupby語句一起使用嗎？

join分為多個(gè)中間join。Inner join默認(rèn)為Inner join，因此join和Inner join具有相同的效果。

數(shù)據(jù)庫中join和innerjoin是不是相同的效果？

數(shù)據(jù)庫和表拆分是一種相對落后的優(yōu)化方法，因?yàn)槌杀鞠鄬^高。

遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸：

-首先考慮SQL優(yōu)化，這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個(gè)是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離，這也是一個(gè)相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中，系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時(shí)，可以同時(shí)獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時(shí)，僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中，再次訪問時(shí)不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常，緩存層對系統(tǒng)是透明的，對系統(tǒng)本身沒有影響。但是，cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題，如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段，就是改變需求。性能問題的原因是否不合理？還是要求太復(fù)雜？需求可以簡化嗎？這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后，考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫，因?yàn)樗茸颖砗唵?。將相?yīng)的表移動(dòng)到新的數(shù)據(jù)庫中，并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里，我們需要考慮移動(dòng)哪些表。在提高性能的前提下，我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。

-最后，考慮子表。子表的主要原因是單個(gè)表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的，例如用戶表。常用信息為基本信息表，其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如，一個(gè)有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個(gè)有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲(chǔ)在哪個(gè)表中或從哪個(gè)表中獲取。在表被劃分之后，可以對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務(wù)，應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上，2個(gè)，3個(gè)，帕克斯，帽子，底座。相應(yīng)中間件的使用。

系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化不是模仿的問題，而是需要根據(jù)實(shí)際場景進(jìn)行處理。