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你这个就是把 Car表的type_id 和Types表的 types_id 进行关联就可以 那你tpyes表中的type_id 就要是primarykey 给你说个和你这个一样简单的例子吧 表a id-客户序号 primary-key name-客户名称 表b id-序号 nid-客户序号 products-产品 下面有增删改查 insert into 表b (`nid`,`products`) values ('1','手机'); update 表b set `products` = '电话' where `nid` = '1' and `products` = 手机'; delete * from 表b where `nid` = '1' and `products` = 手机'; 如果你要查询的话用下面这句: select b.products, a.name from 表b as b, 表a as a where 表b.uid = 表a.id
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数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
1. 优化一览图
2. 优化
笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是操作数据库即可,而硬优化则是操作服务器硬件及参数设置.
2.1 软优化
2.1.1 查询语句优化
1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.
2.例:
显示:
其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.
2.1.2 优化子查询
在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.
2.1.3 使用索引
索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者MySQL数据库索引一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:
2.1.4 分解表
对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,
2.1.5 中间表
对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.
2.1.6 增加冗余字段
类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.
2.1.7 分析表,,检查表,优化表
分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.
1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user;
2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]
option 只对MyISAM有效,共五个参数值:
3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;
LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.
2.2 硬优化
2.2.1 硬件三件套
1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.
2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.
3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力.
2.2.2 优化数据库参数
优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.
2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.
千万级数据统计而已。
每天写表写两份。一张现有的总表，一张每天的临时表，每天定时清空。
统计的数据，可以写成一张统计表。在页面点击查询的时候，查的就是这张统计表。
常听说MySQL中3表 join 的执行流程并不是前两张表 join 得出结果，再与第三张表进行 join；而是3表嵌套的循环连接。那这个3表嵌套的循环连接具体又是个什么流程呢？与前两张表 join 得出结果再与第三张表进行 join 的执行效率相比如何呢？下面通过一个例子来分析分析。
set optimizer_switch='block_nested_loop=off';
关联字段无索引的情况下强制使用索引嵌套循环连接算法，目的是更好的观察扫描行数。
表结构和数据如下：
示例SQL：
通过 slow log 得知一共扫描 24100 行：
执行计划显示用的索引嵌套循环连接算法：
扫描行数构成：
总行数=100+4000+20000=24100。
从这个结果来看，join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果，再与 t2 进行 join 得出结果。这结论与我们通常认为的 3表 join 实际上是3表嵌套的循环连接不一样，接着往下看。
查看执行计划成本：
mysql explain format=json select * from t1 join t2 on t1.b=t2.b join t3 on t1.b=t3.b where t1.a21\G
其他信息：
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 100*0.2 =20
t1总成本=21
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 200*0.2 =40
t3表总成本= 驱动表扇出*(IO成本+CPU成本) = 20*(1+40) =820
阶段性总成本= 21+820 =841
此处 eval_cost=80，实则为 驱动表扇出*被驱动每次扫描行数*filtered*成本常数 ，即 20*200*10%*0.2 。
简化公式为： eval_cost=rows_produced_per_json*成本常数
IO成本= 4*1.0 =4
CPU成本= 1000*0.2 =200
t2表总成本= 前2表join的扇出*(IO成本+CPU成本) = 400*(4+200) =81600
阶段性总成本= 841+81600 =82441
此处 eval_cost=8000，即 rows_produced_per_json*成本常数 ，即 40000*0.2
根据执行计划成本分析：
这样看，3表 join 流程是：
注意，由于造的数据比较特殊，所以第 3 步得出的中间结果集实际上只有 1行，所以最终 t2 表的查找次数是 20*1=20 ，所以扫描总行数是 20*1000 。所以单看 slow log 中显示的 24100 行，会误认为是先得出 t1 和 t3 join 的结果，再去和 t2 进行 join。
当我调整 t3 的数据，删除20行，再插入20行，使满足 b21 的数据翻倍，这样“第 3 步得出的中间结果集”变成 2 行：
再来看slow log 中扫描的总行数为44100，t1、t3的扫描行数不变，t2 的扫描行数变为 20*2*1000=40000 ：
为什么执行计划中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？
因为执行计划对t1 join t3 的扇出是个估算值，不准确。而 slow log 是真实执行后统计的，是个准确值。
为什么执行计划中，t2表的执行次数是用“t1 join t3 的扇出”表示的？这不是说明 t1 先和 t3 join，结果再和 t2 join？
其实拆解来看，“3表嵌套循环” 和 “前2表 join 的结果和第3张表 join” 两种算法，成本是一样的，而且如果要按3表嵌套循环的方式展示每张表的成本将非常复杂，可读性不强。所以执行计划中这么表示没有问题。
总的来说，对于3表join或者多表join 来说，“3表嵌套循环” 和 “先2表 join，结果和第3张表join” 两种算法，成本是一样的。要注意的一点是3表嵌套循环成本并非如下图写的：n m x，而是 n (m+a x)，其中 a 为 t2 满足单个等值条件的平均值。
当被驱动表的关联字段不是唯一索引，或者没有索引，每次扫描行数会大于1时，其扇出误差会非常大。比如在上面的示例中：
t3 实际的扇出只有 20，但优化器估算值是 总扫描行数的 10%，由于t3表的关联字段没有索引，所以每次都要全表扫描200行，总的扫描行数= 20*200 =4000，扇出= 4000*10% =400，比实际的20大了20倍。尤其对于后续表的 join 来说，成本估算会产生更严重的偏差。
如果是 left join，每个被驱动表的 filtered 都会被优化器认定为 100%，误差更大！
通常建议join不超过2表，就是因为优化器估算成本误差大导致选择不好的执行计划，如果要用，一定要记住：关联字段必须要有索引，最好有唯一性或者基数大。
如何分析mysql
A、设置索引项，应该是出现在where后面的列，或者连接字句中出现的列；
B、使用唯一索引，索引的基数越大，索引查询的效果越好，举例：查询条件中含有索引字段和非索引字段的时候，会优先走索引筛选出数据，然后在数据中回表过滤没有走索引的字段，但是Mysql任务，如果索引筛选出的数据量大于20%，会认为此时走索引效果不如全表扫描，继而放弃索引，走全表扫描来查询；
C、使用短索引，例如一个属性200多位，其实索引只要创建前几位效果会好；
D、最左原则，组合索引中，灵活运用最左前缀；
E、不要过度使用索引，索引会占用空间，影响写入的速度；
执行顺序：
适用结构相同的表联结成一张大表
内连接：返回两个表共同的行
左连接：以表 1 为基础，匹配表 2 的相同行
右连接：以表 2 为基础，匹配表 1 的相同行
全连接：返回全部数据，可以理解为左连接和右连接的结合
mysql 没有全连接
常用于组内排序，具体写法如下
窗口函数可以用 rank 相关函数或者聚合函数
当前日期+时间（date + time）函数：now()
当前时间戳函数：current_timestamp()
日期或时间转换为字符串 函数：date_format(date,format), time_format(time,format)
lower(str)：将字符串参数值转换为全小写字母后返回
upper(str)：将字符串参数值转换为全大写字母后返回
concat(str1, str2,...)：将多个字符串参数首尾相连后返回
concat_ws(separator,str1,str2,...)：将多个字符串参数以给定的分隔符 separator 首尾相连后返回
substr(str,pos)：截取从 pos 位置开始到最后的所有 str 字符串
substr(str, pos, len)：截取 str 字符串，从 pos 位置开始的 len 个字符
length(str)：返回字符串的存储长度
char_length(str)：返回字符串中的字符个数
format(X,D,locale)：以格式 ‘#,###,###.##’ 格式化数字 X，D 指定小数位数，locale 指定国家语言(默认的 locale 为 en_US)
left(str, len)：返回最左边的len长度的子串
right(str, len)：返回最右边的len长度的子串
ltrim(str)，rtrim(str)：去掉字符串的左边或右边的空格
repeat(str, count)：将字符串 str 重复 count 次后返回
reverse(str)：将字符串 str 反转后返回
通俗易懂的学会：SQL窗口函数
mysql format时间格式化说明
MySQL常用字符串函数