Group by子句和where子句的区别？

一、Group by子句和where子句的区别？

where筛选是在分组之前筛选，筛选完之后再group by

having是分组之后再筛选，筛选完之前先group by

执行顺序：where>sum、count等聚合函数>having

所以where条件里不能有聚合函数，因为where条件在聚合函数之前执行。

若须引入聚合函数来对group by 结果进行过滤 则只能用having。（此处不多说，自己想 是先执行聚合函数还是先过滤 然后比对我上面列出的执行顺序 一看便知）

样例：selectsum(score)fromstudentwheresex='man'groupbynamehavingsum(score)>210

注意事项 ：

1、where 后不能跟聚合函数，因为where执行顺序大于聚合函数。

2、where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。

3、having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。

二、mysql on 和 where效率区别？

您好，`ON`和`WHERE`都是用来过滤查询结果的条件语句，但是它们的使用场景不同，效率也不同。

`ON`用于`JOIN`操作中，它是在进行表连接时进行条件过滤的，它过滤的是连接的表，而不是最终查询的结果集。因为在进行连接操作时，需要把两个表的数据按照指定的条件进行组合，如果不使用`ON`进行条件过滤，就会产生笛卡尔积，导致数据量太大，查询效率低下。因此，在进行表连接时，使用`ON`进行条件过滤可以有效地提高查询效率。

`WHERE`用于查询语句中，它是在对查询结果进行过滤的，它过滤的是最终查询结果集，而不是连接的表。在查询语句中，`WHERE`一般是最后一个执行的条件语句，它是对查询结果进行进一步过滤的，如果条件不合适，则会被过滤掉，不会出现在最终的查询结果中。因此，在进行查询时，使用`WHERE`进行条件过滤可以过滤掉不需要的数据，提高查询效率。

综上所述，`ON`和`WHERE`都是过滤查询结果的条件语句，但它们的使用场景不同，`ON`用于表连接时进行条件过滤，`WHERE`用于查询语句中进行结果集过滤，它们的效率也不同。

三、IBATIS里怎样根据传入参数拼接where子句？

以对象(A a是A的属性)的方式传参 把对象作为参数 传给ibatis 的查询方法例如queryForList("xxxx",A); ibatis的配置文件的sql 用 #a# 取值（接收参数）

四、在where子句中通配符表示什么？

在数据库查询语句中，常用通配符有%和_，用于模糊查询。

_用于匹配一个字符。比如要查询所有叫“杨某”的人员的信息:

select * from 表名 where 姓名 like'杨_'

这样就可以查询出叫杨某的人，但查不出叫杨某某的人，也查不出来叫某杨、某某杨的人。

如果要查询所有名字里带“杨”的人，可以这么写:

select * from where 姓名 like'%杨%'

五、mysql truncate 可以带where吗？

不能。

在数据库语言里，truncate与delete类似，用于删除某个表的数据记录。但delete可以有条件地删除表中部分或全部数据，truncate则是整个清空表数据，并且会重置表的自增值。truncate的作用，类似于delete删除所有行的语句或drop table然后再create table语句的组合。因此，truncate带上where是没有任何意义的，它的目的就是清表，而不是有判断地删除部分数据。

六、MySQL 优化：使用 in 子句查询两个字段

在 MySQL 数据库中，使用 in 子句查询多个值是一种常见的操作。然而，有时候我们需要查询两个字段中满足某个条件的数据。本文将介绍如何使用 in 子句查询两个字段，在 MySQL 查询中实现更高效的运行。

什么是 in 子句

在 MySQL 查询中，in 子句用于指定一个字段的多个值，以便查询满足条件的数据。例如，"SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 IN (值1, 值2, 值3)"。

使用 in 子句查询两个字段

如果我们需要同时查询两个字段中的值，可以使用 in 子句的嵌套。以下是一种常见的使用情况：

    
      SELECT * FROM 表名 
      WHERE 字段1 IN (值1, 值2, 值3) 
      AND 字段2 IN (值1, 值2, 值3)
    
  

通过嵌套 in 子句，我们可以查询同时满足两个字段的多个值的数据。

优化 in 子句查询

尽管 in 子句方便实用，但在处理大数据集时可能会影响查询性能。以下是一些优化 in 子句查询的方法：

• 使用索引：为涉及到 in 子句的字段创建索引，可以加快查询速度。
• 限制 in 子句中的值：仅查询必要的值，避免查询过多的数据。
• 使用 EXISTS 子查询：在某些情况下，可以使用 EXISTS 替代 in 进行查询。

总结

通过使用嵌套的 in 子句，我们可以在 MySQL 查询中同时查询两个字段的值。然而，在实际应用中，为了提高查询性能，我们应该根据情况对查询进行优化。合理使用索引、限制 in 子句中的值，以及考虑使用 EXISTS 替代 in，都是优化查询性能的有效方法。

感谢您阅读本文，希望对您在 MySQL 查询中使用 in 子句查询两个字段提供帮助！

七、mysql里汇总子句有什么好处？

汇总句子的效率比较高 ，占用的内存比较少

八、SQLite WHERE 子句：精准筛选数据的利器

九、mysql的groupby怎么优化？

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s |

+---+------+

| 0 | 0 |

| 1 | 2 |

| 4 | 4 |

| 5 | 5 |

| 6 | 12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

十、mysql多表join怎么优化？

在MySQL中，多表联接（JOIN）的性能优化可以通过以下几个方面来考虑：

1. 索引优化：确保参与联接的列上有合适的索引。通过为联接列创建索引，可以提高联接的效率。可以使用`EXPLAIN`语句来分析查询计划，找到潜在的索引缺失或者性能差的索引。

2. 使用合适的JOIN类型：根据实际需求选择合适的JOIN类型。常见的JOIN类型有INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN等。根据表之间的关系以及查询需要的结果，选择合适的JOIN类型可以减小计算的复杂度。

3. 避免多余的列：在联接查询时，只选择需要的列，避免选择无用的列。这可以减少数据传输和处理的成本，提高查询的效率。

4. 分段查询：如果联接的表很大，可以考虑将查询分成多个子查询，分别对每个子查询单独进行联接操作，然后再进行汇总。这样可以减少一次查询涉及的数据量和联接的复杂度。

5. 使用临时表：根据实际情况，可以考虑使用内存表或者临时表来存储中间结果，减少磁盘IO操作，提高联接的效率。

6. 适当的扩展硬件资源：如果联接表的数据量较大，可以考虑增加服务器的内存、CPU等硬件资源，以提高并发执行能力和速度。

需要根据具体的查询和数据情况进行优化选择，可以结合使用MySQL的查询分析工具如`EXPLAIN`来定位和解决潜在的性能问题。同时，可以对表的结构和索引进行优化，以适应查询需求。

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