Mysql实战-left/right/inner join 使用详解

前面我们讲解了B+Tree的索引结构，也详细讲解下 left Join的底层驱动表 选择原理，那么今天我们来实战一下 left join，right join，inner join 等sql命令，看看到底如何用以及如何建立索引和索引优化

开始之前我们先提一个问题， 为什么索引要建立在被驱动表上 ？

1.建表及测试数据

我们先创建两个表 test_user 和 test_order 这两个表作为我们的测试表及测试数据

• test_user 5条数据, 索引只有主键id
• test_order 5条数据，索引同样也只有主键id

#创建表 test_user
CREATE TABLE `test_user` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
  `id_card` char(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '身份证ID',
  `user_name` char(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci DEFAULT NULL COMMENT '用户名字',
  `age` int DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age` (`age`),
  KEY `idx_name` (`user_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='用户表'
#创建表 test_order
CREATE TABLE `test_order` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_name` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '',
  `user_name` varchar(32) NOT NULL,
  `pay` int NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8

插入数据

#插入 user 用户数据
INSERT INTO `test`.`test_user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (1, '11', 'aa', 10);
INSERT INTO `test`.`test_user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (2, '22', 'bb', 20);
INSERT INTO `test`.`test_user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (3, '33', 'cc', 30);
INSERT INTO `test`.`test_user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (4, '44', 'dd', 40);
INSERT INTO `test`.`test_user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (5, '55', 'ee', 50);

#插入 order 订单数据
INSERT INTO `test`.`test_order` (`id`, `order_name`, `user_name`, `pay`) VALUES (1, '衣服', 'aa', 100);
INSERT INTO `test`.`test_order` (`id`, `order_name`, `user_name`, `pay`) VALUES (2, '鞋子', 'bb', 200);
INSERT INTO `test`.`test_order` (`id`, `order_name`, `user_name`, `pay`) VALUES (3, '电视', 'cc', 300);
INSERT INTO `test`.`test_order` (`id`, `order_name`, `user_name`, `pay`) VALUES (4, '零食', 'cc', 400);
INSERT INTO `test`.`test_order` (`id`, `order_name`, `user_name`, `pay`) VALUES (5, '衣服', 'cc', 500);

查询结果

2. 不用连接查询 笛卡尔积

我们先不用 join语句， 直接查询2个表，看下效果

#直接查询2个表
select * from test_user,test_order;

得到的解雇i就是 笛卡尔积

• user表中的每一条记录，都与order表的一条记录形成组合
• user中有5条数据，order表中也有5条数据
• user 的 第一条，分别和 order 5条对应
• 从而俩个表连接后就有 5 * 5 =25条记录

查询结果笛卡尔积， 25条结果

3.带条件的查询过程即被驱动表的查询过程

上面我们见识到了 如果没有任何条件，我们连接的2个表会形成笛卡尔积，数量膨胀很大，所以 我们在连接的时候一般都需要过滤条件，我们加一些条件，看下效果

#带条件的 笛卡尔积查询
select * from test_user,test_order where test_user.id > 1 and test_user.id = test_order.id and test_order.pay  >200 ;

执行结果如下, 只有3条

查询条件如下

• test_user.id > 1
• test_user.id = test_order.id
• test_order.pay > 200
  • 首先 id > 1, 就只剩下 user2，3，4，5
  • 然后test_user.id = test.order.id 这样子就会把很多笛卡尔积 全部去掉， 只保留 两个表 id相同的记录， 还是user的 2，3，4，5
  • 最后还有个 pay>200, 这样就通过掉了 user=2这一条 pay=200， 只保留 3，4，5
  • 也就是我们要的查询结果

我们来分析下执行过程

1. 确定驱动表，我们先假设 user表是驱动表，然后分析下执行过程
2. 根据查询条件 test_user.id >1 ,如果 id不是主键， 而且也没索引， 那就是全表扫描ALL， 找到4条记录 user_id = 2，3，4，5
3. 根据上面驱动表的数据(前面假设是 user)， 然后从被驱动表 test_order中寻找匹配的记录，也就是 user_id =2，3，4，5 和 test_user.id = test_order.id匹配的记录
4. 此时开始查询 test_order，当匹配第一条 test_user.id = 2时， 简化查询条件 test_user.id = test_order.id 就变成了 test_order.id = 2 并且还剩余 一个查询条件 test_order.pay > 200
5. 所以 test_order 的表就变成了单表查询， 两个查询条件 test_order.id = 2 and test_order.pay >200， 执行test_order的单表查询，查询结果不满足，因为 test_order.id =2 的 pay=200，不pay >200的条件， 本次结束， 继续
6. 开始下一次 当 user_id =3时， test_order的单表查询变成了 test_order.id =3 and test_order.pay > 200，进行查询， 满足条件，返回结果
7. 依次类推，直到 user_id 的记录3，4，5匹配完毕 ，最终得到 3条记录
8. 这就是查询过程

从上面的过程中，我们可以知道，驱动表 只访问了一次
但是被驱动表 要匹配记录，需要不停的去查询，匹配，被动表访问了很多很多次
所以 这就是为什么要把索引建立在被驱动表上的原因

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至此，我们通过Mysql的执行查询过程，分析了解到了索引要建立在被驱动表上的原理，这对于我们后期进行SQL分析，有着重要的作用