SQL语句查询结果额外添加一列序号自动增加

 

转自: http://www.cnblogs.com/tiantianne/archive/2009/10/13/1582368.html

一、让SELECT查询结果额外增加自递的伪序号列
在基于数据库的系统的开发过程中,有时需要让select返回的查询结果中存在一列实际的数据库表中并不存在的序号列,即在查询结果中额外增加自增的伪序号列。从网络上可以找到一些解决方案,但总结起来主要有三种:
1.使用数据库自带的序号函数实现
Oracle提供的ROWNUM,SQL Server 2005提供的RANK,ROW_NUMBER都可以比较简单地实现这种需求,不过这种方法对我并不适用,因为我用的是SQL SERVER 2000。

2.使用临时表实现
SQL的IDENTITY函数可以提供自增的序号,但只能用在带有INTO table子句的SELECT语句中,所以如果可以使用临时表的情况下可以使用这种实现方法。和第一种方法一样,这种实现方法对我也不适用,因为现在的项目规定不能使用临时表。
eg:
SELECT IDENTITY(INT,1,1) as seq,field1,field2,...,fieldn INTO tmpTableName FROM srcTableName;
SELECT * FROM tmpTableName;
DROP TABLE tmpTableName;

3.使用SQL标准语法实现
第三种思路是:将结果集中能确定一行数据唯一性的某列或多列组合成标识符,再把结果集中小于等于标识符的记录数合计成一列,从而满足需求。
eg:
SELECT (SELECT COUNT(id) FROM srcTableName AS tbl1 WHERE tbl1.id<=tbl2.id) as seq,field1,field2,...,fieldn
FROM srcTableName AS tbl2 ORDER BY 1 ;
二、使用INSERT添加行
INSERT语句可给表添加一个或多个新行,增加单行的语法没什么可说的,此处描述的是使用多行的情况,语法为:
INSERT INTO destTable (field1,field2,...,fieldn) FROM SELECT field1,field2,...,fieldn FROM srcTable
在维护系统时,经常能在遗留代码里发现这样的新增多条记录实现方式:
1.循环构造多条插入语句,再执行一次批处理保存。
2.循环构造多条插入语句,每条语句执行一次保存。
对于使用第一种方式来新增从其他数据库表中选择的记录的做法,我觉得是对数据库资源的浪费,因为通常情况下这种实现方式完全可以通过一条INSERT语句实现。
可能你会说主键的生成是一个问题,但我并不认为这会成为问题,在select时生成主键并不困难,上文就提到了内容就可以在此处使用。对于采用第二种方法的“先辈”,我只能彻底无语,因为这种方式根本就没有考虑数据库的执行效率和事务的完整性,一旦保存过程被中断就会导致数据的不完整问题的出现。

<think>我们被要求解释EXPLAIN SQL语句输出的各个参数的含义。根据引用内容,特别是引用[2]和引用[4],我们可以详细解释这些参数。 注意:不同数据库系统的EXPLAIN输出可能略有不同,但核心概念相似。这里我们以MySQL为例进行说明。 在MySQL中,使用EXPLAIN后,会返回一个表格,包含以下列:id, select_type, table, partitions, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows, filtered, Extra。 下面是对每个参数的解释: 1. **id**: 查询的序列号,表示查询中执行select子句或操作表的顺序。如果id相同,执行顺序从上到下;如果不同,则id值大的先执行;如果是子查询,id的序号会递增。 2. **select_type**: 查询的类型,主要用于区别普通查询、联合查询、子查询等复杂查询。常见的有: - SIMPLE:简单的select查询,不包含子查询或union。 - PRIMARY:查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为PRIMARY。 - SUBQUERY:在select或where列表中包含了子查询。 - DERIVED:在from列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生),MySQL会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。 - UNION:若第二个select出现在union之后,则被标记为union;若union包含在from子句的子查询中,外层select将被标记为DERIVED。 - UNION RESULT:从union表获取结果的select。 3. **table**: 显示这一行的数据是关于哪张表的。 4. **partitions**: 匹配的分区,对于非分区表,该值为NULL。 5. **type**: 访问类型,表示数据库引擎查找表的方式。从最好到最差依次是:system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL。一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。 - system:表只有一行记录(等于系统表),这是const类型的特例。 - const:表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据,所以很快。 - eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。 - ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行。 - range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。例如where语句中出现了between、<、>、in等查询。 - index:全索引扫描,index与ALL区别为index类型只遍历索引树。 - ALL:全表扫描,将遍历全表以找到匹配的行。 6. **possible_keys**: 显示可能应用在这张表中的索引,一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询实际使用。 7. **key**: 实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。查询中若使用了覆盖索引,则该索引仅出现在key列表中。 8. **key_len**: 表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好。key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的。 9. **ref**: 显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。 10. **rows**: 根据表统计信息及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数。这个值越小越好。 11. **filtered**: 表示返回结果的行数占需读取行数的百分比。这个值越大越好,表示过滤效果越好。 12. **Extra**: 包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。常见的有: - Using index:表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index),避免访问了表的数据行,效率不错。如果同时出现using where,表明索引被用来执行索引键值的查找;如果没有同时出现using where,表明索引用来读取数据而非执行查找动作。 - Using where:表明使用了where过滤。 - Using temporary:表示需要使用临时表来存储结果集,常见于排序和分组查询。 - Using filesort:说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序,而不是按照表内的索引顺序进行读取。这种情况下一般也是要考虑使用索引进行优化的。 - Using join buffer:表明使用了连接缓存。 - Impossible WHERE:where子句的值总是false,不能用来获取任何元组。 以上是EXPLAIN输出中各个参数的含义。通过分析这些参数,我们可以了解查询的执行计划,从而进行性能优化[^2][^3][^4]。 现在,我们根据要求生成相关问题。</think>### EXPLAIN SQL 语句输出参数详解 EXPLAIN 是分析 SQL 查询性能的关键工具,其输出结果包含以下核心参数(以 MySQL 为例): #### 1. **id** - **作用**:查询执行顺序标识符 - **说明**: - 相同 id 表示同级别执行(从上到下顺序) - id 递增表示嵌套查询(值越大优先级越高) - `NULL` 表示结果集(如 UNION 结果) #### 2. **select_type** - **作用**:查询类型分类 - **常见值**: - `SIMPLE`:简单 SELECT(无子查询或 UNION) - `PRIMARY`:最外层查询 - `SUBQUERY`:子查询中的第一个 SELECT - `DERIVED`:FROM 子句中的子查询(派生表) - `UNION`:UNION 中的第二个及后续查询 #### 3. **type** - **作用**:数据访问方式(**性能关键指标**) - **性能排序**(从优到劣): ```mermaid graph LR A[sys>const>eq_ref] --> B[ref>range] --> C[index>ALL] ``` - `const`:主键/唯一索引的等值查询(最高效) - `eq_ref`:联表时主键匹配(`JOIN` 高效场景) - `ref`:非唯一索引的等值扫描 - `range`:索引范围扫描(`BETWEEN`, `IN` 等) - `index`:全索引扫描(需优化) - `ALL`:全表扫描(严重性能问题)[^1][^3] #### 4. **key** - **作用**:实际使用的索引 - **关联参数**: - `possible_keys`:可能选用的索引 - `key_len`:索引使用字节数(值越小效率越高) - **优化提示**:若 `key` 为 `NULL` 表示未用索引,需检查索引设计[^3] #### 5. **rows** - **作用**:预估扫描行数 - **优化意义**:值越大性能消耗越高,理想情况应接近实际返回行数 #### 6. **Extra** - **作用**:执行细节补充(**重要优化线索**) - **关键值**: - `Using index`:覆盖索引(无需回表,最佳方案) - `Using where`:WHERE 条件过滤(可能需优化索引) - `Using temporary`:使用临时表(GROUP BY/ORDER BY 需优化) - `Using filesort`:文件排序(需添加索引优化排序) - `Impossible WHERE`:WHERE 条件永远不成立[^4] --- ### 使用示例 ```sql EXPLAIN SELECT o.order_id, c.name FROM orders o JOIN customers c ON o.cust_id = c.id WHERE o.amount > 1000 ORDER BY o.create_time; ``` **典型优化点**: 1. 若 `type=ALL` → 为 `amount` 添加索引 2. 若 `Extra=Using filesort` → 为 `create_time` 添加索引 3. 若 `key_len` 过大 → 检查复合索引字段顺序[^2] --- ### 相关问题 1. 如何通过 `EXPLAIN` 结果判断是否需要强制使用索引? 2. `type=index` 和 `type=ALL` 在性能上有多大差异? 3. 出现 `Using temporary` 时有哪些具体优化策略? 4. 为什么 `rows` 的预估值有时与实际行数差异很大? [^1]: EXPLAIN 语句基础概念 [^2]: 执行计划参数详细解析 [^3]: 索引使用与性能瓶颈分析 [^4]: Extra 字段的优化指导意义
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值