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ADD COLUMN
ADD INDEX
ADMIN
ADMIN CANCEL DDL
ADMIN CHECKSUM TABLE
ADMIN CHECK [TABLE|INDEX]
ADMIN SHOW DDL [JOBS|QUERIES]
ADMIN SHOW TELEMETRY
ALTER DATABASE
ALTER INDEX
ALTER INSTANCE
ALTER PLACEMENT POLICY
ALTER TABLE
ALTER TABLE COMPACT
ALTER USER
ANALYZE TABLE
BACKUP
BATCH
BEGIN
CHANGE COLUMN
CHANGE DRAINER
CHANGE PUMP
COMMIT
CREATE [GLOBAL|SESSION] BINDING
CREATE DATABASE
CREATE INDEX
CREATE PLACEMENT POLICY
CREATE ROLE
CREATE SEQUENCE
CREATE TABLE LIKE
CREATE TABLE
CREATE USER
CREATE VIEW
DEALLOCATE
DELETE
DESC
DESCRIBE
DO
DROP [GLOBAL|SESSION] BINDING
DROP COLUMN
DROP DATABASE
DROP INDEX
DROP PLACEMENT POLICY
DROP ROLE
DROP SEQUENCE
DROP STATS
DROP TABLE
DROP USER
DROP VIEW
EXECUTE
EXPLAIN ANALYZE
EXPLAIN
FLASHBACK TABLE
FLUSH PRIVILEGES
FLUSH STATUS
FLUSH TABLES
GRANT <privileges>
GRANT <role>
INSERT
KILL [TIDB]
LOAD DATA
LOAD STATS
MODIFY COLUMN
PREPARE
RECOVER TABLE
RENAME INDEX
RENAME TABLE
REPLACE
RESTORE
REVOKE <privileges>
REVOKE <role>
ROLLBACK
SELECT
SET DEFAULT ROLE
SET [NAMES|CHARACTER SET]
SET PASSWORD
SET ROLE
SET TRANSACTION
SET [GLOBAL|SESSION] <variable>
SHOW [BACKUPS|RESTORES]
SHOW ANALYZE STATUS
SHOW [GLOBAL|SESSION] BINDINGS
SHOW BUILTINS
SHOW CHARACTER SET
SHOW COLLATION
SHOW [FULL] COLUMNS FROM
SHOW CONFIG
SHOW CREATE PLACEMENT POLICY
SHOW CREATE SEQUENCE
SHOW CREATE TABLE
SHOW CREATE USER
SHOW DATABASES
SHOW DRAINER STATUS
SHOW ENGINES
SHOW ERRORS
SHOW [FULL] FIELDS FROM
SHOW GRANTS
SHOW INDEX [FROM|IN]
SHOW INDEXES [FROM|IN]
SHOW KEYS [FROM|IN]
SHOW MASTER STATUS
SHOW PLACEMENT
SHOW PLACEMENT FOR
SHOW PLACEMENT LABELS
SHOW PLUGINS
SHOW PRIVILEGES
SHOW [FULL] PROCESSSLIST
SHOW PROFILES
SHOW PUMP STATUS
SHOW SCHEMAS
SHOW STATS_HEALTHY
SHOW STATS_HISTOGRAMS
SHOW STATS_META
SHOW STATUS
SHOW TABLE NEXT_ROW_ID
SHOW TABLE REGIONS
SHOW TABLE STATUS
SHOW [FULL] TABLES
SHOW [GLOBAL|SESSION] VARIABLES
SHOW WARNINGS
SHUTDOWN
SPLIT REGION
START TRANSACTION
TABLE
TRACE
TRUNCATE
UPDATE
USE
WITH
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mysql
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ANALYZE_STATUS
CLIENT_ERRORS_SUMMARY_BY_HOST
CLIENT_ERRORS_SUMMARY_BY_USER
CLIENT_ERRORS_SUMMARY_GLOBAL
CHARACTER_SETS
CLUSTER_CONFIG
CLUSTER_HARDWARE
CLUSTER_INFO
CLUSTER_LOAD
CLUSTER_LOG
CLUSTER_SYSTEMINFO
COLLATIONS
COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY
COLUMNS
DATA_LOCK_WAITS
DDL_JOBS
DEADLOCKS
ENGINES
INSPECTION_RESULT
INSPECTION_RULES
INSPECTION_SUMMARY
KEY_COLUMN_USAGE
METRICS_SUMMARY
METRICS_TABLES
PARTITIONS
PLACEMENT_POLICIES
PROCESSLIST
REFERENTIAL_CONSTRAINTS
SCHEMATA
SEQUENCES
SESSION_VARIABLES
SLOW_QUERY
STATISTICS
TABLES
TABLE_CONSTRAINTS
TABLE_STORAGE_STATS
TIDB_HOT_REGIONS
TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY
TIDB_INDEXES
TIDB_SERVERS_INFO
TIDB_TRX
TIFLASH_REPLICA
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TIKV_REGION_STATUS
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多表连接查询
很多时候,应用程序需要在一个查询当中使用到多张表的数据,这个时候可以通过 JOIN
语句将两张或多张表的数据组合在一起。
Join 类型
此节将详细叙述 Join 的链接类型。
内连接 INNER JOIN
内连接的连接结果只返回匹配连接条件的行。
例如,想要知道编写过最多书的作家是谁,需要将作家基础信息表 authors
与书籍作者表 book_authors
进行连接。
在下面的 SQL 语句当中,通过关键字 JOIN
声明要将左表 authors
和右表 book_authors
的数据行以内连接的方式进行连接,连接条件为 a.id = ba.author_id
,那么连接的结果集当中将只会包含满足连接条件的行。假设有一个作家没有编写过任何书籍,那么他在 authors
表当中的记录将无法满足连接条件,因此也不会出现在结果集当中。
SELECT ANY_VALUE(a.id) AS author_id, ANY_VALUE(a.name) AS author_name, COUNT(ba.book_id) AS books
FROM authors a
JOIN book_authors ba ON a.id = ba.author_id
GROUP BY ba.author_id
ORDER BY books DESC
LIMIT 10;
查询结果如下:
+------------+----------------+-------+
| author_id | author_name | books |
+------------+----------------+-------+
| 431192671 | Emilie Cassin | 7 |
| 865305676 | Nola Howell | 7 |
| 572207928 | Lamar Koch | 6 |
| 3894029860 | Elijah Howe | 6 |
| 1150614082 | Cristal Stehr | 6 |
| 4158341032 | Roslyn Rippin | 6 |
| 2430691560 | Francisca Hahn | 6 |
| 3346415350 | Leta Weimann | 6 |
| 1395124973 | Albin Cole | 6 |
| 2768150724 | Caleb Wyman | 6 |
+------------+----------------+-------+
10 rows in set (0.01 sec)
public List<Author> getTop10AuthorsOrderByBooks() throws SQLException {
List<Author> authors = new ArrayList<>();
try (Connection conn = ds.getConnection()) {
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("""
SELECT ANY_VALUE(a.id) AS author_id, ANY_VALUE(a.name) AS author_name, COUNT(ba.book_id) AS books
FROM authors a
JOIN book_authors ba ON a.id = ba.author_id
GROUP BY ba.author_id
ORDER BY books DESC
LIMIT 10;
""");
while (rs.next()) {
Author author = new Author();
author.setId(rs.getLong("author_id"));
author.setName(rs.getString("author_name"));
author.setBooks(rs.getInt("books"));
authors.add(author);
}
}
return authors;
}
左外连接 LEFT OUTER JOIN
左外连接会返回左表中的所有数据行,以及右表当中能够匹配连接条件的值,如果在右表当中没有找到能够匹配的行,则使用 NULL
填充。
在一些情况下,希望使用多张表来完成数据的查询,但是并不希望因为不满足连接条件而导致数据集变小。
例如,在 Bookshop 应用的首页,希望展示一个带有平均评分的最新书籍列表。在这种情况下,最新的书籍可能是还没有经过任何人评分的,如果使用内连接就会导致这些无人评分的书籍信息被过滤掉,而这并不是期望的结果。
在下面的 SQL 语句当中,通过 LEFT JOIN
关键字声明左表 books
将以左外连接的方式与右表 ratings
进行连接,从而确保 books
表当中的所有记录都能得到返回。
SELECT b.id AS book_id, ANY_VALUE(b.title) AS book_title, AVG(r.score) AS average_score
FROM books b
LEFT JOIN ratings r ON b.id = r.book_id
GROUP BY b.id
ORDER BY b.published_at DESC
LIMIT 10;
查询结果如下:
+------------+---------------------------------+---------------+
| book_id | book_title | average_score |
+------------+---------------------------------+---------------+
| 3438991610 | The Documentary of lion | 2.7619 |
| 3897175886 | Torey Kuhn | 3.0000 |
| 1256171496 | Elmo Vandervort | 2.5500 |
| 1036915727 | The Story of Munchkin | 2.0000 |
| 270254583 | Tate Kovacek | 2.5000 |
| 1280950719 | Carson Damore | 3.2105 |
| 1098041838 | The Documentary of grasshopper | 2.8462 |
| 1476566306 | The Adventures of Vince Sanford | 2.3529 |
| 4036300890 | The Documentary of turtle | 2.4545 |
| 1299849448 | Antwan Olson | 3.0000 |
+------------+---------------------------------+---------------+
10 rows in set (0.30 sec)
看起来最新出版的书籍已经有了很多评分,为了验证上面所说的,通过 SQL 语句把 The Documentary of lion 这本书的所有评分给删掉:
DELETE FROM ratings WHERE book_id = 3438991610;
再次查询,你会发现 The Documentary of lion 这本书依然出现在结果集当中,但是通过右表 ratings
的 score
列计算得到的 average_score
列被填上了 NULL
。
+------------+---------------------------------+---------------+
| book_id | book_title | average_score |
+------------+---------------------------------+---------------+
| 3438991610 | The Documentary of lion | NULL |
| 3897175886 | Torey Kuhn | 3.0000 |
| 1256171496 | Elmo Vandervort | 2.5500 |
| 1036915727 | The Story of Munchkin | 2.0000 |
| 270254583 | Tate Kovacek | 2.5000 |
| 1280950719 | Carson Damore | 3.2105 |
| 1098041838 | The Documentary of grasshopper | 2.8462 |
| 1476566306 | The Adventures of Vince Sanford | 2.3529 |
| 4036300890 | The Documentary of turtle | 2.4545 |
| 1299849448 | Antwan Olson | 3.0000 |
+------------+---------------------------------+---------------+
10 rows in set (0.30 sec)
如果改成使用的是内连接 JOIN
结果会怎样?这就交给你来尝试了。
public List<Book> getLatestBooksWithAverageScore() throws SQLException {
List<Book> books = new ArrayList<>();
try (Connection conn = ds.getConnection()) {
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("""
SELECT b.id AS book_id, ANY_VALUE(b.title) AS book_title, AVG(r.score) AS average_score
FROM books b
LEFT JOIN ratings r ON b.id = r.book_id
GROUP BY b.id
ORDER BY b.published_at DESC
LIMIT 10;
""");
while (rs.next()) {
Book book = new Book();
book.setId(rs.getLong("book_id"));
book.setTitle(rs.getString("book_title"));
book.setAverageScore(rs.getFloat("average_score"));
books.add(book);
}
}
return books;
}
右外连接 RIGHT OUTER JOIN
右外连接返回右表中的所有记录,以及左表当中能够匹配连接条件的值,没有匹配的值则使用 NULL
填充。
全外连接 FULL OUTER JOIN
全外连接根据左表与右表的所有记录进行连接,如果在另外一张表当中没有找到能够满足连接条件的值则使用 NULL
填充。
交叉连接 CROSS JOIN
当连接条件恒成立时,两表之间的内连接称为交叉连接(又被称为“笛卡尔连接”)。交叉连接会把左表的每一条记录和右表的所有记录相连接,如果左表的记录数为 m, 右表的记录数为 n,则结果集中会产生 m * n 条记录。
左半连接 LEFT SEMI JOIN
TiDB 在 SQL 语法层面上不支持 LEFT SEMI JOIN table_name
,但是在执行计划层面,子查询相关的优化会将 semi join
作为改写后的等价 JOIN 查询默认的连接方式。
隐式连接
在显式声明连接的 JOIN
语句作为 SQL 标准出现之前,在 SQL 语句当中可以通过 FROM t1, t2
子句来连接两张或多张表,通过 WHERE t1.id = t2.id
子句来指定连接的条件。你可以将其理解为隐式声明的连接,隐式连接会使用内连接的方式进行连接。
Join 相关算法
TiDB 支持下列三种常规的表连接算法,优化器会根据所连接表的数据量等因素来选择合适的 Join 算法去执行。你可以通过 EXPLAIN
语句来查看查询使用了何种算法进行 Join。
如果发现 TiDB 的优化器没有按照最佳的 Join 算法去执行。你也可以通过 Optimizer Hints 强制 TiDB 使用更好的 Join 算法去执行。
例如,假设上文当中的左连接查询的示例 SQL 使用 Hash Join 算法执行更快,而优化器并没有选择这种算法,你可以在 SELECT
关键字后面加上 Hint /*+ HASH_JOIN(b, r) */
(注意:如果表名添加了别名,Hint 当中也应该使用表别名)。
EXPLAIN SELECT /*+ HASH_JOIN(b, r) */ b.id AS book_id, ANY_VALUE(b.title) AS book_title, AVG(r.score) AS average_score
FROM books b
LEFT JOIN ratings r ON b.id = r.book_id
GROUP BY b.id
ORDER BY b.published_at DESC
LIMIT 10;
Join 算法相关的 Hints:
- MERGE_JOIN(t1_name [, tl_name ...])
- INL_JOIN(t1_name [, tl_name ...])
- INL_HASH_JOIN(t1_name [, tl_name ...])
- HASH_JOIN(t1_name [, tl_name ...])
Join 顺序
在实际的业务场景中,多个表的 Join 语句是很常见的,而 Join 的执行效率和各个表参与 Join 的顺序有关。TiDB 使用 Join Reorder 算法来确定多个表进行 Join 的顺序。
当优化器选择的 Join 顺序并不够好时,你可以使用 STRAIGHT_JOIN
语法让 TiDB 强制按照 FROM 子句中所使用的表的顺序做联合查询。
EXPLAIN SELECT *
FROM authors a STRAIGHT_JOIN book_authors ba STRAIGHT_JOIN books b
WHERE b.id = ba.book_id AND ba.author_id = a.id;
关于该算法的实现细节和限制你可以通过查看Join Reorder 算法简介章节进行了解。