sql外连接只会返回主表条数数据?

很久以前,学习java的时候,老师跟我说,左连接产生主表条数据,一直信以为真。

最近有个项目,订单表t_order,子订单表t_order_detail,是一对多的关系,一个订单对应多个子订单

我第一反应是,主表定为子订单表,使用左连接去查询,

select * from t_order_detail a left join t_order b on a.orderNo = b.orderNo;

这样才能查询到全部订单内商品数据,数据才是准确的。

比方说t_order表里只有一个订单,该订单的子订单有三个,即t_order表一条数据,t_order_detail表三条数据。

按照上面sql,能查出3条准确数据。

如果连接关系调换一下

select * from t_order a left join t_order_detail b on a.orderNo = b.orderNo;

一直以来,以为只能查出一条数据,因为主表t_order表只有一条数据,左连接产生主表条数据

当我看到有实习生,使用我觉得不对的方式去查询的时候,我惊恐得发现,居然查出了3条数据!!!!

查询了相关资料发现,原来左连接产生主表条数是有前提的,前提是on的字段必须是唯一的,也就是说,t_order_detail left join t_order,on的orderNO字段在表t_order里必须是唯一的
而t_order left join t_order_detail ,on的orderNo字段在t_order_detail不是唯一,所以就产生了笛卡尔积

总结:左右连接是否产生笛卡尔积,和on的条件是否为唯一索引没有关系,和具体的数值有关系

总结:左右连接是否产生笛卡尔积,和on的条件是否为唯一索引没有关系,和具体的数值有关系

总结:左右连接是否产生笛卡尔积,和on的条件是否为唯一索引没有关系,和具体的数值有关系

参考文档:Mysql内连接、左连接会出现笛卡尔积的理解-优快云博客

<think>好的,我现在需要帮助用户理解SQL语句的执行流程以及表连接操作的实现方法。首先,我得回顾用户提供的引用内容,看看有哪些信息可以利用。用户提到了几个引用,其中引用3和引用4详细描述了MySQLSQL执行流程,包括缓存检查、解析器、预处理器、优化器、执行引擎等步骤。引用1提到了优化器在表连接时的选择,比如哈希连接、嵌套循环连接和合并连接。引用2是关于JDBC连接和执行SQL的步骤,不过用户的问题主要集中在执行流程和表连接,这部分可能暂时用不上。 用户之前的问题是关于索引类型和散列索引与顺序索引的区别,现在转向了SQL执行过程和表连接操作。我需要确保回答的结构清晰,分步骤解释执行流程,然后详细讨论表连接的实现方式。根据用户提供的引用,优化器在表连接方法的选择中起关键作用,所以需要重点展开这部分。 首先,SQL执行流程可以分为几个阶段:客户端请求、缓存检查、解析器处理、预处理器、优化器生成执行计划、执行引擎执行、返回数据。每个阶段需要简要说明其作用,同时结合引用中的信息,比如缓存检查可能被关闭(引用4),优化器选择执行计划(引用1和3)。 接下来是表连接操作的实现方法。这里需要详细解释三种主要连接方式:嵌套循环连接、哈希连接和合并连接。每种方法的原理、适用场景以及优缺点都需要涵盖。例如,嵌套循环适用于小数据集,哈希连接适合无索引的大表,合并连接需要有序数据。引用1提到了优化器根据表大小、索引和内存选择连接方式,这部分要强调优化器的作用。 用户可能想知道为什么优化器选择某种连接方式,所以需要结合表的大小、索引情况、内存等因素来解释。同时,要注意引用中的内容,比如引用3提到优化器生成执行计划并选择最优,引用1中的连接方式直接影响效率,这些都需要在回答中引用。 需要确保回答符合用户的要求:结构清晰,分步骤,真实可靠,并正确使用引用标注。此外,用户之前的问题涉及索引,可能表连接中的索引使用也是需要考虑的因素,比如合并连接需要有序数据,可能依赖于索引。 最后,生成的相关问题要围绕SQL执行流程和表连接操作,比如优化器的工作原理、如何选择连接方法、执行计划的分析等。确保问题能够引导用户进一步深入理解。 现在检查是否有遗漏的部分,比如缓存机制的具体情况,预处理器的权限检查,执行引擎如何与存储引擎交互等,这些在引用3中有提到,需要在流程中简要说明。同时,注意使用中文,避免使用Markdown,按照用户的要求组织内容,并正确添加引用标识。</think>### SQL语句执行流程详解(基于MySQL架构)[^3][^4] #### **一、核心处理流程** 1. **客户端请求** - 应用程序通过JDBC/ODBC等接口发送SQL请求到数据库服务器[^2] 2. **连接管理** - 建立TCP连接,验证用户权限 - 分配线程处理请求(连接池复用机制) 3. **查询缓存检查** - 检查`query_cache_type`配置状态[^4] - 通过哈希匹配缓存内容(SQL语句需完全一致) - *注意:MySQL 8.0已移除查询缓存功能* 4. **解析器处理** - **词法分析**:拆分SQL为token序列 ```sql SELECT id FROM users WHERE age > 18 → [SELECT][id][FROM][users][WHERE][age][>][18] ``` - **语法分析**:构建语法树,验证是否符合SQL规范 5. **预处理器** - 验证表/列是否存在(数据字典检查) - 检查权限矩阵(通过`information_schema`) - 展开视图/处理星号(*)通配符 6. **优化器决策** - 生成候选执行计划(通常3-5个) - 成本计算模型: $$ 总成本 = I/O成本 \times io_block_cost + CPU成本 \times cpu_op_cost $$ - 最终选择成本最低的执行计划[^1] 7. **执行引擎操作** - 调用存储引擎接口(如InnoDB的Handler API) - 处理锁机制(共享锁/排他锁) - 实现事务ACID特性 8. **结果返回** - 结果集缓存处理 - 网络数据包封装(通过协议如MySQL Packet) --- ### **二、表连接实现方法** #### **1. 嵌套循环连接(Nested Loop Join)** - **实现原理** 外层表(驱动表)逐行遍历,内层表通过索引快速匹配 ```python for row_A in table_A: for row_B in table_B where row_B.key = row_A.key: yield combine(row_A, row_B) ``` - **适用场景** - 驱动表数据量小(<1%总数据) - 内表有高效索引(如B+树索引) - OLTP场景的即时查询 - **优化变种** - **块嵌套循环(BNL)**:缓存驱动表数据块减少I/O - **批量键值访问(BKA)**:合并索引查找请求 #### **2. 哈希连接(Hash Join)** - **两阶段处理** 1. **构建阶段**:小表创建内存哈希表 $$ hash\_table[key] = pointer\_to\_row $$ 2. **探测阶段**:大表逐行哈希匹配 - **内存要求** $$ 内存需求 ≈ \sqrt{小表数据量 \times 行宽} $$ - **适用场景** - 无可用索引的大表连接 - 等值连接(=操作符) - 内存充足的OLAP场景[^1] #### **3. 合并连接(Merge Join)** - **前提条件** 双表按连接键**有序存储**(可通过索引扫描或显式排序实现) - **执行过程** ```python pointer_A = table_A_start pointer_B = table_B_start while pointer_A.valid and pointer_B.valid: if table_A[pointer_A].key == table_B[pointer_B].key: yield combine(table_A[pointer_A], table_B[pointer_B]) advance_both_pointers() elif table_A[pointer_A].key < table_B[pointer_B].key: advance_pointer_A() else: advance_pointer_B() ``` - **性能优势** - 时间复杂度稳定在$O(m+n)$ - 适合超大数据集的批处理 --- ### **三、优化器决策依据** | 决策因素 | 嵌套循环 | 哈希连接 | 合并连接 | |------------------|--------------------|-------------------|-------------------| | **数据量** | 驱动表<1%总数据 | 中等规模数据集 | 超大数据集 | | **索引情况** | 必须存在可用索引 | 无需索引 | 需要有序结构 | | **内存容量** | 无特殊要求 | 要求较高 | 中等需求 | | **连接类型** | 等值/非等值 | 仅等值连接 | 等值/范围连接 | | **典型场景** | 订单-订单详情关联 | 用户行为分析 | 历史数据迁移 | --- ### **四、执行计划分析示例** ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE o.total > 1000; ``` 可能输出: ``` +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | o | NULL | range| customer_id | PRIMARY | 4 | NULL | 532 | 100.00 | Using where | | 1 | SIMPLE | c | NULL | eq_ref| PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.customer_id | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+------------------+------+----------+-------------+ ``` *解读:优化器选择嵌套循环连接,利用orders表的主键进行范围扫描,通过customer_id外键快速关联customers表[^3]* --- ### **相关问题** 1. 如何通过执行计划判断优化器选择的连接算法? 2. 哈希连接在内存不足时会发生什么性能问题? 3. 为什么合并连接需要双表数据预先排序? 4. 如何强制MySQL使用特定的连接算法进行性能测试?
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