Mysql update left join примеры. Разбираемся с mySQL JOIN, визуальное представление
В MySQL выборку с помощью JOIN можно производить разными способами. Мы постараемся рассмотреть все эти виды запросов. Вот список всех запросов с участием JOIN:
А вот иллюстрация к этим видам JOIN:
Я прикреплю к статье файлы нашего сайта, среди которых будет join.php в которых я буду выводить все записи с помощью разных операторов JOIN.
INNER JOINНачнем мы с этого оператора INNER JOIN, потому что этот оператор срабатывает по умолчанию, если вы пишите в запросе просто JOIN. Этот оператор выбирает все записи из двух таблиц, где выполняется условие идущее после оператора ON. У нас есть две таблицы Files и Messages:
Таблица Messages:
Запрос с JOIN будет следующий:
SELECT * FROM Messages INNER JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid
В результате будут выведены такие записи
Таблица Files:
LEFT JOIN будет нужен когда выводим все записи сообщений, а есть или нет прикрепленный файл, мы проверим уже через PHP.
LEFT JOIN без пересечений с правой таблицейLEFT JOIN выводит все записи из левой таблицы, кроме тех в которых fid совпадают в правой таблице.
Таблица Messages:
Запрос с LEFT JOIN без пересечений будет следующий:
SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid WHERE Files.fid IS NULL
В результате мы получим вот такую вот выборку:
Таблица Files:
RIGHT JOIN будет нужен когда выводим все прикрепленные файлы без разницы используются они или нет, просто все файлы.
RIGHT JOIN без пересеченийRIGHT JOIN без пересечений выводит все записи из правой таблицы, кроме тех где есть пересечения с левой таблицей.
Таблица Messages:
Запрос с RIGHT JOIN без пересечений будет следующий:
SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid=Files.fid WHERE Messages.fid IS NULL
Таким образом мы получим следующие данные:
| mid | bodytext | fid | path |
| NULL | NULL | 1 | /files/1.png |
RIGHT JOIN будет нужен когда выводим все прикрепленные файлы, которые не прикреплены ни к каким сообщениям. Например, если мы хотим вывести файлы которые не используются.
FULL OUTER JOINНесмотря на то что в языке SQL есть FULL OUTER JOIN, в MySQL этого оператора нет . Дело в том что подобный оператор это огромная нагрузка на сервер. Сейчас у нас 3 файла и 3 сообщения, при этом образуется 4 строк в результате выполнения запроса. Я не уверен, что это хорошая идея писать запрос, который дает в совокупности два запроса LEFT JOIN и RIGHT JOIN. Но все же есть возможность эмулировать запрос FULL OUTER JOIN.
Таблица Messages:
Эмуляция запроса с FULL OUTER JOIN будет следующей:
SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid UNION SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid
В этом запросе мы используем оператор UNION, чтобы объединить два запроса LEFT JOIN и RIGHT JOIN.
В результате мы получим следующие записи:
| mid | bodytext | fid | path |
| 1 | Test | 2 | /files/2.png |
| 2 | Hi | NULL | NULL |
| 3 | Hello | 3 | /files/3.png |
| NULL | NULL | 1 | /files/1.png |
И здесь я уже затрудняюсь сказать зачем потребуется FULL OUTER JOIN. Но раз это есть в SQL, то видимо потребуется потом.
FULL OUTER JOIN без пересеченийЕще один вид JOIN еще более безумный, чем просто FULL OUTER JOIN, а именно FULL OUTER JOIN без пересечений. Я даже не могу предложить где можно использовать этот вид JOIN. Потому что в результате мы получаем файлы которые не используются и сообщения без файлов. И как вы наверно уже догадались этого оператора тоже нет в MySQL. Остается его только эмулировать с помощью двух операторов LEFT JOIN без перечений и RIGHT JOIN без пересечений.
Эмуляция запроса FULL OUTER JOIN без пересечений:
$sql = "SELECT * FROM Messages LEFT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid WHERE Files.fid IS NULL UNION SELECT * FROM Messages RIGHT JOIN Files ON Messages.fid = Files.fid WHERE Messages.fid IS NULL";
В результате (исходные таблицы те же что и в примере с FULL OUTER JOIN) мы получим:
| mid | bodytext | fid | path |
| 2 | Hi | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 1 | /files/1.png |
Вот наверно и все, в следующих уроках мы начнем писать еще более сложные запросы к нескольким таблицам сразу.
Оператор языка SQL JOIN предназначен для соединения двух или более таблиц базы данных по совпадающему условию. Этот оператор существует только в реляционных базах данных. Именно благодаря JOIN реляционные базы данных обладают такой мощной функциональностью, которая позволяет вести не только хранение данных, но и их, хотя бы простейший, анализ с помощью запросов. Разберём основные нюансы написания SQL-запросов с оператором JOIN, которые являются общими для всех СУБД (систем управления базами данных). Для соединения двух таблиц оператор SQL JOIN имеет следующий синтаксис:
SELECT ИМЕНА_СТОЛБЦОВ (1..N) FROM ИМЯ_ТАБЛИЦЫ_1 JOIN ИМЯ_ТАБЛИЦЫ_2 ON УСЛОВИЕ
После одного или нескольких звеньев с оператором JOIN может следовать необязательная секция WHERE или HAVING, в которой, также, как в простом SELECT-запросе, задаётся условие выборки. Общим для всех СУБД является то, что в этой конструкции вместо JOIN может быть указано INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN (или, как вариант, запятая).
INNER JOIN (внутреннее соединение)Запрос с оператором INNER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON.
То же самое делает и просто JOIN. Таким образом, слово INNER - не обязательное.
Пример 1. Есть база данных портала объявлений. В ней есть таблица Categories (категории объявлений) и Parts (части, или иначе - рубрики, которые и относятся к категориям). Например, части Квартиры, Дачи относятся к категории Недвижимость, а части Автомобили, Мотоциклы - к категории Транспорт. Эти таблицы с заполненными данными имеют следующий вид.
Таблица Parts:
Заметим, что в таблице Parts Книги имеют Cat - ссылку на категорию, которой нет в таблице Categories, а в таблице Categories Техника имеет Cat_ID - первичный ключ, ссылки на который нет в таблице Parts. Требуется соединить данные этих двух таблиц так, чтобы в результирующей таблице были поля Part (Часть), Cat (Категория) и Price (Цена подачи объявления) и чтобы данные полностью пересекались по условию. Условие - совпадение идентификатора категории в таблице Categories и ссылки на категорию в таблице Parts. Для этого пишем следующий запрос:
SELECT PARTS.Part, CATEGORIES.Cat_ID AS Cat, CATEGORIES.Price FROM PARTS INNER JOIN CATEGORIES ON PARTS.Cat = CATEGORIES.Cat_ID
| Part | Cat | Price |
| Квартиры | 505 | 210,00 |
| Автомашины | 205 | 160,00 |
| Доски | 10 | 105,00 |
| Шкафы | 30 | 77,00 |
В результирующей таблице нет Книг, так как эта запись ссылается на категорию, которой нет в таблице Categories, и Техники, так как эта запись имеет внешний ключ в таблице Categories, на который нет ссылки в таблице Parts.
Есть база данных "Театр". Таблица Play содержит данные о постановках. Таблица Team - о ролях актёров. Таблица Actor - об актёрах. Таблица Director - о режиссёрах. Поля таблиц, первичные и внешние ключи можно увидеть на рисунке ниже (для увеличения нажать левой кнопкой мыши).
Пример 2. Определить самого востребованного актёра за последние 5 лет.
Оператор JOIN использовать 2 раза. Использовать COUNT , CURRENT DATE, first 1 rows only.
Пример 3. Вывести список актеров, которые в одном спектакле играют более одной роли, и количество их ролей.
Оператор JOIN использовать 1 раз. Использовать HAVING, GROUP BY .
Подсказка. Оператор HAVING применяется к числу ролей, подсчитанных агрегатной функцией COUNT.
LEFT OUTER JOIN (левое внешнее соединение)Запрос с оператором LEFT OUTER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON, и дополняются записями из первой по порядку (левой) таблицы, даже если они не соответствуют условию. У записей левой таблицы, которые не соответствуют условию, значение столбца из правой таблицы будет NULL (неопределённым).
Пример 4. База данных и таблицы - те же, что и в примере 1.
Для получения результирующей таблицы, в которой данные из двух таблиц полностью пересекаются по условию и дополняются всеми данными из таблицы Parts, которые не соответствуют условию, пишем следующий запрос:
SELECT PARTS.Part, CATEGORIES.Cat_ID AS Cat, CATEGORIES.Price FROM PARTS LEFT OUTER JOIN CATEGORIES ON PARTS.Cat = CATEGORIES.Cat_ID
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
| Part | Cat | Price |
| Квартиры | 505 | 210,00 |
| Автомашины | 205 | 160,00 |
| Доски | 10 | 105,00 |
| Шкафы | 30 | 77,00 |
| Книги | 160 | NULL |
В результирующей таблице, в отличие от таблицы из примера 1, есть Книги, но значение столбца Цены (Price) у них - NULL, так как эта запись имеет идентификатор категории, которой нет в таблице Categories.
RIGHT OUTER JOIN (правое внешнее соединение)Запрос с оператором RIGHT OUTER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON, и дополняются записями из второй по порядку (правой) таблицы, даже если они не соответствуют условию. У записей правой таблицы, которые не соответствуют условию, значение столбца из левой таблицы будет NULL (неопределённым).
Пример 5.
Для получения результирующей таблицы, в которой данные из двух таблиц полностью пересекаются по условию и дополняются всеми данными из таблицы Categories, которые не соответствуют условию, пишем следующий запрос:
SELECT PARTS.Part, CATEGORIES.Cat_ID AS Cat, CATEGORIES.Price FROM PARTS RIGHT OUTER JOIN CATEGORIES ON PARTS.Cat = CATEGORIES.Cat_ID
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
| Part | Cat | Price |
| Квартиры | 505 | 210,00 |
| Автомашины | 205 | 160,00 |
| Доски | 10 | 105,00 |
| Шкафы | 30 | 77,00 |
| NULL | 45 | 65,00 |
В результирующей таблице, в отличие от таблицы из примера 1, есть запись с категорией 45 и ценой 65,00, но значение столбца Части (Part) у неё - NULL, так как эта запись имеет идентификатор категории, на которую нет ссылок в таблице Parts.
FULL OUTER JOIN (полное внешнее соединение)Запрос с оператором FULL OUTER JOIN предназначен для соединения таблиц и вывода результирующей таблицы, в которой данные полностью пересекаются по условию, указанному после ON, и дополняются записями из первой (левой) и второй (правой) таблиц, даже если они не соответствуют условию. У записей, которые не соответствуют условию, значение столбцов из другой таблицы будет NULL (неопределённым).
Пример 6. База данных и таблицы - те же, что и в предыдущих примерах.
Для получения результирующей таблицы, в которой данные из двух таблиц полностью пересекаются по условию и дополняются всеми данными как из таблицы Parts, так и из таблицы Categories, которые не соответствуют условию, пишем следующий запрос:
SELECT PARTS.Part, CATEGORIES.Cat_ID AS Cat, CATEGORIES.Price FROM PARTS FULL OUTER JOIN CATEGORIES ON PARTS.Cat = CATEGORIES.Cat_ID
Результатом выполнения запроса будет следующая таблица:
| Part | Cat | Price |
| Квартиры | 505 | 210,00 |
| Автомашины | 205 | 160,00 |
| Доски | 10 | 105,00 |
| Шкафы | 30 | 77,00 |
| Книги | 160 | NULL |
| NULL | 45 | 65,00 |
В результирующей таблице есть записи Книги (из левой таблицы) и с категорией 45 (из правой таблицы), причём у первой из них неопределённая цена (столбец из правой таблицы), а у второй - неопределённая часть (столбец из левой таблицы).
Псевдонимы соединяемых таблицВ предыдущих запросах мы указывали с названиями извлекаемых столбцов из разных таблиц полные имена этих таблиц. Такие запросы выглядят громоздко: одно и то же слово повторяется несколько раз. Нельзя ли как-то упростить конструкцию? Оказывается, можно. Для этого следует использовать псевдонимы таблиц - их сокращённые имена. Псевдоним может состоять и из одной буквы. Возможно любое количество букв в псевдониме, главное, чтобы запрос после сокращения был понятен Вам самим. Общее правило: в секции запроса, определяющей соединение, то есть вокруг слова JOIN нужно указать полные имена таблиц, а за каждым именем должен следовать псевдоним таблицы.
Пример 7. Переписать запрос из примера 1 с использованием псевдонимов соединяемых таблиц.
Запрос будет следующим:
SELECT P.Part, C.Cat_ID AS Cat, C.Price FROM PARTS P INNER JOIN CATEGORIES C ON P.Cat = C.Cat_ID
Запрос вернёт то же самое, что и запрос в примере 1, но он гораздо компактнее.
JOIN и соединение более двух таблицРеляционные базы данных должны подчиняться требованиям целостности и неизбыточности данных, в связи с чем данные об одном бизнес-процессе могут содержаться не только в одной, двух, но и в трёх и более таблицах. В этих случаях для анализа данных используются цепочки соединённых таблиц: например, в одной (первой) таблице содержится некоторый количественный показатель, вторую таблицу с первой и третьей связывают внешние ключи - данные пересекаются, но только третья таблица содержит условие, в зависимости от которого может быть выведен количественный показатель из первой таблицы. И таблиц может быть ещё больше. При помощи оператора SQL JOIN в одном запросе можно соединить большое число таблиц. В таких запросах за одной секцией соединения следует другая, причём каждый следующий JOIN соединяет со следующей таблицей таблицу, которая была второй в предыдущем звене цепочки. Таким образом, синтаксис SQL запроса для соединения более двух таблиц следующий:
SELECT ИМЕНА_СТОЛБЦОВ (1..N) FROM ИМЯ_ТАБЛИЦЫ_1 JOIN ИМЯ_ТАБЛИЦЫ_2 ON УСЛОВИЕ JOIN ИМЯ_ТАБЛИЦЫ_3 ON УСЛОВИЕ... JOIN ИМЯ_ТАБЛИЦЫ_M ON УСЛОВИЕ
Пример 8. База данных - та же, что и в предыдущих примерах. К таблицам Categories и Parts в этом примере добавится таблица Ads, содержащая данные об опубликованных на портале объявлениях. Приведём фрагмент таблицы Ads, в котором среди записей есть записи о тех объявлениях, срок публикации которых истекает 2018-04-02.
| A_Id | Part_ID | Date_start | Date_end | Text |
| 21 | 1 | "2018-02-11" | "2018-04-20" | "Продаю..." |
| 22 | 1 | "2018-02-11" | "2018-05-12" | "Продаю..." |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 27 | 1 | "2018-02-11" | "2018-04-02" | "Продаю..." |
| 28 | 2 | "2018-02-11" | "2018-04-21" | "Продаю..." |
| 29 | 2 | "2018-02-11" | "2018-04-02" | "Продаю..." |
| 30 | 3 | "2018-02-11" | "2018-04-22" | "Продаю..." |
| 31 | 4 | "2018-02-11" | "2018-05-02" | "Продаю..." |
| 32 | 4 | "2018-02-11" | "2018-04-13" | "Продаю..." |
| 33 | 3 | "2018-02-11" | "2018-04-12" | "Продаю..." |
| 34 | 4 | "2018-02-11" | "2018-04-23" | "Продаю..." |
Представим, что сегодня "2018-04-02", то есть это значение принимает функция CURRENT_DATE - текущая дата. Требуется узнать, к каким категориям принадлежат объявления, срок публикации которых истекает сегодня. Названия категорий есть только в таблице CATEGORIES, а даты истечения срока публикации объявлений - только в таблице ADS. В таблице PARTS - части категорий (или проще, подкатегории) опубликованных объявлений. Но внешним ключом Cat_ID таблица PARTS связана с таблицей CATEGORIES, а таблица ADS связана внешним ключом Part_ID с таблицей PARTS. Поэтому соединяем в одном запросе три таблицы и этот запрос можно с максимальной корректностью назвать цепочкой.
Запрос будет следующим:
Результат запроса - таблица, содержащая названия двух категорий - "Недвижимость" и "Транспорт":
| Cat_name |
| Недвижимость |
| Транспорт |
Использование оператора SQL CROSS JOIN в наиболее простой форме - без условия соединения - реализует операцию декартова произведения в реляционной алгебре . Результатом такого соединения будет сцепление каждой строки первой таблицы с каждой строкой второй таблицы. Таблицы могут быть записаны в запросе либо через оператор CROSS JOIN, либо через запятую между ними.
Пример 9. База данных - всё та же, таблицы - Categories и Parts. Реализовать операцию декартова произведения этих двух таблиц.
Запрос будет следующим:
SELECT (*) Categories CROSS JOIN Parts
Или без явного указания CROSS JOIN - через запятую:
SELECT (*) Categories, Parts
Запрос вернёт таблицу из 5 * 5 = 25 строк, фрагмент которой приведён ниже:
| Cat_ID | Cat_name | Price | Part_ID | Part | Cat |
| 10 | Стройматериалы | 105,00 | 1 | Квартиры | 505 |
| 10 | Стройматериалы | 105,00 | 2 | Автомашины | 205 |
| 10 | Стройматериалы | 105,00 | 3 | Доски | 10 |
| 10 | Стройматериалы | 105,00 | 4 | Шкафы | 30 |
| 10 | Стройматериалы | 105,00 | 5 | Книги | 160 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 45 | Техника | 65,00 | 1 | Квартиры | 505 |
| 45 | Техника | 65,00 | 2 | Автомашины | 205 |
| 45 | Техника | 65,00 | 3 | Доски | 10 |
| 45 | Техника | 65,00 | 4 | Шкафы | 30 |
| 45 | Техника | 65,00 | 5 | Книги | 160 |
Как видно из примера, если результат такого запроса и имеет какую-либо ценность, то это, возможно, наглядная ценность в некоторых случаях, когда не требуется вывести структурированную информацию, тем более, даже самую простейшую аналитическую выборку. Кстати, можно указать выводимые столбцы из каждой таблицы, но и тогда информационная ценность такого запроса не повысится.
Но для CROSS JOIN можно задать условие соединения! Результат будет совсем иным. При использовании оператора "запятая" вместо явного указания CROSS JOIN условие соединения задаётся не словом ON, а словом WHERE.
Пример 10. Та же база данных портала объявлений, таблицы Categories и Parts. Используя перекрестное соединение, соединить таблицы так, чтобы данные полностью пересекались по условию. Условие - совпадение идентификатора категории в таблице Categories и ссылки на категорию в таблице Parts.
Запрос будет следующим:
Запрос вернёт то же самое, что и запрос в примере 1:
| Part | Cat | Price |
| Квартиры | 505 | 210,00 |
| Автомашины | 205 | 160,00 |
| Доски | 10 | 105,00 |
| Шкафы | 30 | 77,00 |
И это совпадение не случайно. Запрос c перекрестным соединением по условию соединения полностью аналогичен запросу с внутренним соединением - INNER JOIN - или, учитывая, что слово INNER - не обязательное, просто JOIN.
Таким образом, какой вариант запроса использовать - вопрос стиля или даже привычки специалиста по работе с базой данных. Возможно, перекрёстное соединение с условием для двух таблиц может представляться более компактным. Но преимущество перекрестного соединения для более чем двух таблиц (это также возможно) весьма спорно. В этом случае WHERE-условия пересечения перечисляются через слово AND. Такая конструкция может быть громоздкой и трудной для чтения, если в конце запроса есть также секция WHERE с условиями выборки.
Другие темы в блоке "Реляционные базы данных"
На протяжении немалого времени, в начале своей карьеры веб-разработчика, я работал с базой данный как умел, а умел я не многое. Составлял простые примитивные запросы, а порою даже вставлял запросы в циклы. На тот момент мне к сожалению не попалась в руки правильная книжка по mySQL и учить приходилось методом проб и ошибок. Множество статей в интернете как-то не сразу донесли до меня замечательный mySQL запрос — JOIN.
В этой публикации я расскажу о всех возможных вариантах работы с JOIN и более того, представлю принцип работы каждой команды — визуально.
Отдельно стоит отметить пункты 5,6 и 7. На самом деле эти запросы не соединяют две таблицы, а наоборот исключают из одной таблицы столбцы присутствующие в другой. На деле это может оказать очень полезным.
Inner JOIN
Один из самых распространенных запросов, встречается предельно часто. Этот запрос вернет все записи из левой таблицы (таб. А) и записи из (таб. В), но при этом возвращены будут только совпадающие столбцы.
Пример запроса:
Просмотр кода SQL
| SELECT < select_list> FROM Table_A A INNER JOIN Table_B B ON A. Key = B. Key |
Left JOIN
Данный запрос вернет все столбцы из левой таблицы (таб. А), а также все столбцы из правой таблицы (таб. В) но только которые совпадают со столбцами из левой таблицы.
Пример запроса:
Просмотр кода SQL
| SELECT < select_list> FROM Table_A A LEFT JOIN Table_B B ON A. Key = B. Key |
Right JOIN
Аналогичен предыдущему запросу, но уже вернет все столбцы из правой таблицы (таб. В), а также все столбцы из левой таблицы (таб. А) которые совпадают со столбцами из правой таблицы.
Пример запроса:
Просмотр кода SQL
| SELECT < select_list> FROM Table_A A RIGHT JOIN Table_B B ON A. Key = B. Key |
Outer JOIN
Часто данный запрос записывают как FULL OUTER JOIN или FULL JOIN, все вариации выполняют одно действие, а именно возвращают все столбцы из обоих таблиц, при этом совпадающие столбцы будут перекрыты столбцами из левой таблицы.
Пример запроса:
Просмотр кода SQL
| SELECT < select_list> FROM Table_A A FULL OUTER JOIN Table_B B ON A. Key = B. Key |
Left Excluding JOIN
Этот запрос вернет все столбцы из левой таблицы (таб. А), которые не совпадают со столбцами из правой таблицы (таб. В).
Пример запроса:
Просмотр кода SQL
Поводом для написания данной статьи послужили некоторые дебаты в одной из групп linkedin, связанной с MySQL, а также общение с коллегами и хабролюдьми:-)
В данной статье хотел написать что такое вообще JOINы в MySQL и как можно оптимизировать запросы с ними.
Что такое JOINы в MySQLВ MySQL термин JOIN используется гораздо шире, чем можно было бы предположить. Здесь JOINом может называться не только запрос объединяющий результаты из нескольких таблиц, но и запрос к одной таблице, например, SELECT по одной таблице - это тоже джоин.
Все потому, что алгоритм выполнения джоинов в MySQL реализован с использованием вложенных циклов. Т.е. каждый последующий JOIN это дополнительный вложенный цикл. Чтобы выполнить запрос и вернуть все записи удовлетворяющие условию MySQL выполняет цикл и пробегает по записям первой таблицы параллельно проверяя соответствия условиям описанных в теле запроса, когда находятся записи, удовлетворяющие условиям - во вложенном цикле по второй таблице ищутся записи соответствующие первым и удовлетворяющие условиям проверки и т.д.
Прмер обычного запроса с INNER JOIN
SELECT*
FROM
Table1
INNER JOIN
Table2 ON P1(Table1,Table2)
INNER JOIN
Table3 ON P2(Table2,Table3)
WHERE
P(Table1,Table2,Table3).
Где Р - условия склейки таблиц и фильтры в WHERE условии.
Можно представить такой псевдокод выполнения такого запроса.
FOR each row t1 in Table1 {IF(P(t1)) {
FOR each row t2 in Table2 {
IF(P(t2)) {
FOR each row t3 in Table3 {
IF P(t3) {
t:=t1||t2||t3; OUTPUT t;
}
}
}
}
}
}
* This source code was highlighted with Source Code Highlighter .
Где конструкция t1||t2||t3 означает конкатенацию столбцов из разных таблиц.
Если в запросе встречаются OUTER JOINs, например, LEFT OUTER JOIN
SELECT*
FROM
Table1
LEFT JOIN
Table2 LEFT JOIN Table3 ON P2(Table2,Table3)
ON P1(Table1,Table2)
WHERE
P(Table1,Table2,Tabke3)
* This source code was highlighted with Source Code Highlighter .
То алгоритм выполнения этого запроса MySQL будет выглядеть как-то так
FOR each row t1 in T1 {BOOL f1:=FALSE;
FOR each row t2 in T2 such that P1(t1,t2) {
BOOL f2:=FALSE;
FOR each row t3 in T3 such that P2(t2,t3) {
IF P(t1,t2,t3) {
t:=t1||t2||t3; OUTPUT t;
}
f2=TRUE;
f1=TRUE;
}
IF (!f2) {
IF P(t1,t2,NULL) {
t:=t1||t2||NULL; OUTPUT t;
}
f1=TRUE;
}
}
IF (!f1) {
IF P(t1,NULL,NULL) {
t:=t1||NULL||NULL; OUTPUT t;
}
}
}
* This source code was highlighted with Source Code Highlighter .
Итак, как мы видим, JOINы это просто группа вложенных циклов. Так почему же в MySQL и UNION и SELECT и запросы с SUBQUERY тоже джоины?
MySQL оптимизатор старается приводить запросы к тому виду к которому ему удобней обрабатывать и выполнять запросы по стандартной схеме.
С SELECT все понятно - просто цикл без вложенных циклов. Все UNION выполняются как отдельные запросы и результаты складываются во временную таблицу, и потом MySQL работает уже с этой таблицей, т.е. проходясь циклом по записям в ней. С Subquery та же история.
Приводя все к одному шаблону, например, МySQL переписывает все RIGHT JOIN запросы на LEFT JOIN эквиваленты.
Но стратегия выполнения запросов через вложенные циклы накладывает некоторые ограничения, например, в связи с такой схемой MySQL не поддерживает выполнение FULL OUTER JOIN запросов.
Но результат такого запроса можно получить с помощью UNION двух запросов на LEFT JOIN и на RIGHT JOIN
Пример самого запроса можно посмотреть по ссылке на вики.
В отличии от других СУРБД MySQL не генерирует байткод для выполнения запроса, вместо этого MySQL генерирует список инструкций в древовидной форме, которых придерживается engine выполнения запроса выполняя запрос.
Это дерево имеет следующий вид и имеет название «left-deep tree»
В отличии от сбалансированных деревьев (Bushy plan), которые применяются в других СУБД (например Oracle)
Теперь перейдем к самому интересному - к оптимизации джоинов.
MySQL оптимизатор, а именно та его часть, которая отвечает за оптимизацию JOIN-ов выбирает порядок в котором будет производиться склейка имеющихся таблиц, т.к. можно получить один и тот же результат (датасет) при различном порядке таблиц в склейке. MySQL оптимизатор оценивает стоимость различных планов и выбирает с наименьшей стоимостью. Единицей оценки является операция единичного чтения страницы данных размером в 4 килобайта из произвольного места на диске.
Для выбранного плана можно узнать стоимость путем выполнения команды
SHOW SESSION STATUS LIKE "Last_query_cost";
Оценка основана на статистике: количество страниц памяти, занимаемое таблицей и/или индексами для этой таблицы, cardinality (число уникальных значений) индексов, длинна записей и индексов, их распределение и т.д. Во время своей оценки оптимизатор не рассчитывает на то, что какие-то части попадут в кеш, оптимизатор предполагает, что каждая операция чтения это обращение к диску.
Иногда анализатор-оптимизатор не может проанализировать все возможные планы выполнения и выбирает неправильный. Например, если у нас INNER JOIN по 3м таблицам, то возможных вариантов у анализатора - 3! = 6, а если у нас склейка по 10 таблицам, то тут возможных вариантов уже 10! = 3628800… MySQL не может проанализировать столько вариантов, поэтому в таком случае он использует алгоритм "жадного " поиска.
Но не стоит применять этот хак ко всем запросам, расчитывая произвести оптимизацию на спичках и сэкономить время на составление плана выполнения запроса оптимизатором и добавлять STRAIGH_JOIN ко всем запросам с джоинами , т.к. данные меняются и склейка, которая оптимальна сейчас может перестать быть оптимальной со временем, и тогда запросы начнуть очень сильно лагать.
Также, как уже говорилось выше, результаты джоинов помещаются во временные таблицы, поэтому зачастую уместно применять «derived table» в котором мы накладываем все необходимые нам условия на выборку, а также указываем LIMIT и порядок сортировки. В данном случае мы избавимся от избыточности данных во временной таблице, а также проведем сортировку на раннем этапе (по результату одной выборки, а не финальной склейки, что уменьшит размеры записей которые будут сортироваться).
Стандартный пример подхода описанного выше. Простая выборка для отношения много к многим: новости и теги к ним.
SELECTt.tid, t.description, n.nid, n.title, n.extract , n.modtime
FROM
SELECT
n.nid
FROM
news n
WHERE
n.type = 1321
AND n.published = 1
AND status = 1
ORDER BY
n.modtime DESC
LIMIT
200
) as news
INNER JOIN
news n ON n.nid = news.nid
INNER JOIN
news_tag nt ON n.nid = nt.nid
INNER JOIN
tags t ON nt.tid = t.tid
* This source code was highlighted with Source Code Highlighter .
Ну и на последок небольшая задачка, которую я иногда задаю на собеседованиях:-)
Есть новостной блоггерный сайт. Есть такие сущности как новости и комментарии к ним.
Задача - нужно написать запрос, который выводит список из 10 новостей определенного типа (задается пользователем) отсортированные по времени издания в хронологическом порядке, а также к каждой из этих новостей показать не более 10 последних коментариев, т.е. если коментариев больше - показываем только последние 10.
Все нужно сделать одним запросом. Да, это, может, и не самый лучший способ, и вы вольны предложить другое решение:-)
Теги: Добавить метки
Как создать слой в Автокаде?
Iframe и Frame — что это такое и как лучше использовать фреймы в Html Как выглядит фрейм
Сетевая карта wi-fi: виды, принцип работы и подключение Как работает сетевой адаптер wifi