企业面试题｜最常问的MySQL面试题集合（二）

MySQL的关联查询语句

六种关联查询

• 交叉连接（CROSS JOIN）
• 内连接（INNER JOIN）
• 外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）
• 联合查询（UNION与UNION ALL）
• 全连接（FULL JOIN）
• 交叉连接（CROSS JOIN）

SELECT * FROM A,B(,C)或者
SELECT * FROM A CROSS JOIN B (CROSS JOIN C)
#没有任何关联条件，结果是笛卡尔积，结果集会很大，没有意义，很少使用
内连接（INNER JOIN）
SELECT * FROM A,B WHERE A.id=B.id或者
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.id=B.id
多表中同时符合某种条件的数据记录的集合，INNER JOIN可以缩写为JOIN

内连接分为三类

• 等值连接：ON A.id=B.id
• 不等值连接：ON A.id > B.id
• 自连接：SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid

外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）

• 左外连接：LEFT OUTER JOIN, 以左表为主，先查询出左表，按照ON后的关联条件匹配右表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成LEFT JOIN
• 右外连接：RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主，先查询出右表，按照ON后的关联条件匹配左表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成RIGHT JOIN

联合查询（UNION与UNION ALL）

SELECT * FROM A UNION SELECT * FROM B UNION ...

• 就是把多个结果集集中在一起，UNION前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并
• 如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行
• 效率 UNION 高于 UNION ALL

全连接（FULL JOIN）

• MySQL不支持全连接
• 可以使用LEFT JOIN 和UNION和RIGHT JOIN联合使用

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id UNION
SELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON A.id=B.id

嵌套查询 用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件，效率不好把握 SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)

解题方法

根据考题要搞清楚表的结果和多表之间的关系，根据想要的结果思考使用那种关联方式，通常把要查询的列先写出来，然后分析这些列都属于哪些表，才考虑使用关联查询

问题20： 为了记录足球比赛的结果，设计表如下： team：参赛队伍表 match：赛程表 其中，match赛程表中的hostTeamID与guestTeamID都和team表中的teamID关联，查询2006-6-1到2006-7-1之间举行的所有比赛，并且用以下形式列出：拜仁 2:0 不莱梅 2006-6-21

首先列出需要查询的列：

• 表team
• teamID teamName
• 表match
• match ID
• hostTeamID
• guestTeamID
• matchTime matchResult

其次列出结果列：

• 主队 结果 客对 时间

初步写一个基础的SQL：

SELECT hostTeamID,matchResult,matchTime guestTeamID from match where matchTime between "2006-6-1" and "2006-7-1";

通过外键联表，完成最终SQL：

select t1.teamName,m.matchResult,t2.teamName,m.matchTime from match as m left join team as t1 on m.hostTeamID = t1.teamID, left join team t2 on m.guestTeamID=t2.guestTeamID where m.matchTime between "2006-6-1" and "2006-7-1"

问题21：UNION与UNION ALL的区别？

• 如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行
• 效率 UNION 高于 UNION ALL

问题22：一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外键tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。

• 1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引

select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>50000 limit 200;

• 2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。

select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

问题23：拷贝表( 拷贝数据, 源表名：a 目标表名：b)

insert into b(a, b, c) select d,e,f from a;

问题24： Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表 查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名

select Student.S#,Student.Sname
from Student
where S# not in (select distinct( SC.S#) from SC,Course,Teacher where SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname=’叶平’);

问题25：随机取出10条数据

SELECT * FROM users WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM users)-(SELECT MIN(id) FROM users)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM users) LIMIT 10
#此方法效率比直接用SELECT * FROM users order by rand() LIMIT 10高很多

问题26：请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法，从哪些方面，SQL语句性能如何分析？ 考点分析： 这道题主要考察的是查找分析SQL语句查询速度慢的方法 延伸考点：

• 优化查询过程中的数据访问
• 优化长难的查询语句
• 优化特定类型的查询语句

如何查找查询速度慢的原因 记录慢查询日志，分析查询日志，不要直接打开慢查询日志进行分析，这样比较浪费时间和精力，可以使用pt-query-digest工具进行分析

使用show profile

set profiling=1;开启，服务器上所有执行语句会记录执行时间，存到临时表中
show profiles
show profile for query 临时表ID

使用show status

show status会返回一些计数器，show global status会查看所有服务器级别的所有计数 有时根据这些计数，可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多

show processlist

观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征

最常问的MySQL面试题五——每个开发人员都应该知道

使用explain

分析单条SQL语句

优化查询过程中的数据访问

• 访问数据太多导致查询性能下降
• 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
• 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
• 避免犯如下SQL语句错误
• 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决
• 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名
• 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT *
• 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存
• 是否在扫描额外的记录。解决办法：
• 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
• 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。
• 改变数据库和表的结构，修改数据表范式
• 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。

优化长难的查询语句

• 一个复杂查询还是多个简单查询
• MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多
• 使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。
• 切分查询
• 将一个大的查询分为多个小的相同的查询
• 一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
• 分解关联查询，让缓存的效率更高。
• 执行单个查询可以减少锁的竞争。
• 在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。
• 查询效率会有大幅提升。
• 较少冗余记录的查询。

优化特定类型的查询语句

• count(*)会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用count(列名)
• MyISAM中，没有任何where条件的count(*)非常快。
• 当有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。
• 可以使用explain查询近似值，用近似值替代count(*)
• 增加汇总表
• 使用缓存

优化关联查询

• 确定ON或者USING子句中是否有索引。
• 确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。

优化子查询

• 用关联查询替代
• 优化GROUP BY和DISTINCT
• 这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法
• 关联查询中，使用标识列分组的效率更高
• 如果不需要ORDER BY，进行GROUP BY时加ORDER BY NULL，MySQL不会再进行文件排序。
• WITH ROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理

优化LIMIT分页

• LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低
• 可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询

优化UNION查询

• UNION ALL的效率高于UNION

优化WHERE子句

解题方法

对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。

SQL语句优化的一些方法？

• 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
• 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=

• 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
• 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

• 5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3

• 6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。
• 7. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num

• 8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2

• 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ，name以abc开头的id应改为:
select id from t where name like ‘abc%’

• 10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。