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员工表(t1):前提有 员工id,身份证号,是否在职标识,入职、离职时间
打卡记录表(t2):打卡人身份证号,打卡时间
select t1.员工ID,t1.员工姓名,t1.员工身份证号码,t2.打卡时间
from t1 join t2 on t1.员工身份证号码 = t2.员工身份证号码
where t1.在职标识 = '在职'
AND t2.打卡时间 = t1.入职时间
扫描一个表的过程其实是先把这个表从磁盘上加载到内存中,然后从内存中比较匹配条件是否满足。但内存里可能并不能完全存放的下表中所有的记录,所以在扫描表前边记录的时候后边的记录可能还在磁盘上,等扫描到后边记录的时候可能内存不足,所以需要把前边的记录从内存中释放掉。我们前边又说过,采用SNLJ 算法的两表联接过程中, 被驱动表可是要被访问好多次的 。被驱动表具体的访问次数就是由驱动表返回结果集记录数决定!如果这个被驱动表中的数据特别多而且不能使用索引进行访问,那就相当于要从磁盘上读好几次这个表,这个I/O代价就非常大了,所以我们得想办法:
当被驱动表中的数据非常多时,每次访问被驱动表,被驱动表的记录会被加载到内存中,在内存中的每一条记录只会和驱动表结果集的一条记录做匹配,之后就会被从内存中清除掉。然后再从驱动表结果集中拿出另一条记录,再一次把被驱动表的记录加载到内存中一遍,周而复始,驱动表结果集中有多少条记录,就得把被驱动表从磁盘上加载到内存中多少次。
也就是说在有索引的情况下,MySQL会尝试去使用Index Nested-Loop Join算法,在有些情况下,可能Join的列就是没有索引,那么这时MySQL的选择绝对不会是最先介绍的Simple Nested-Loop Join算法,SNLJ算法是最慢的join,毕竟是笛卡尔积!
而Block Nested-Loop Join算法较Simple Nested-Loop Join的改进就在于可以减少内表的扫描次数,甚至可以和Hash Join算法一样,仅需扫描内表一次。其使用Join Buffer(联接缓冲)来减少内部循环读取表的次数。
关于 join buffer
可以看到相比Simple Nested-Loop Join算法,Block Nested-LoopJoin算法仅多了一个所谓的Join Buffer,为什么这样就能减少内表的扫描次数呢?下图相比更好地解释了Block Nested-Loop Join算法的运行过程:
可以看到Join Buffer用以缓存联接需要的列(所以再次提醒我们,最好不要把*作为查询列表,只需要把我们关心的列放到查询列表就好了,这样还可以在join buffer中放置更多的记录呢),然后以Join Buffer批量的形式和内表中的数据进行联接比较。就上图来看,记录r1,r2 … rT的联接仅需扫内表一次,如果join buffer可以缓存所有的外表列,那么联接仅需扫描内外表各一次,从而大幅提升Join的性能。
Block Nested-Loop Join开销
Block Nested-Loop Join极大的避免了内表的扫描次数,如果Join Buffer可以缓存外表的数据,那么内表的扫描仅需一次,这和Hash Join非常类似。但是Block Nested-Loop Join依然没有解决的是Join比较的次数,其仍然通过Join判断式进行比较。综上所述,到目前为止各Join算法的成本比较如下所示:
Block Nested-Loop Join影响
在使用 Block Nested-Loop Join(BNL) 算法时,还是可能会对被驱动表做多次扫描(尽管可能已经将驱动表中大部分关联字段数据存入join buffer)。如果这个被驱动表是一个大的冷数据表,除了会导致 IO 压力大以外,还会对 buffer pool产生严重的影响!
如果了解 InnoDB 的 LRU 算法就会知道,由于 InnoDB 对 Bufffer Pool 的 LRU 算法做了优化,即:第一次从磁盘读入内存的数据页,会先放在 old 区域。如果 1 秒之后这个数据页不再被访问了,就不会被移动到 LRU 链表头部,这样对 Buffer Pool 的命中率影响就不大。
但是,如果一个使用 BNL 算法的 join 语句,多次扫描一个冷表,而且这个语句执行时间超过 1 秒,就会在再次扫描冷表的时候,把冷表的数据页移到 LRU 链表头部。这种情况对应的,是冷表的数据量小于整个 Buffer Pool 的 3/8,能够完全放入 old 区域的情况。如果这个冷表很大,就会出现另外一种情况:业务正常访问的数据页,没有机会进入 young 区域。(导致正常业务sql查询因为没有剩余buffer pool空间进一步让磁盘IO变多而变得缓慢)
由于优化机制的存在,一个正常访问的数据页,要进入 young 区域,需要隔 1 秒后再次被访问到。但是,由于我们的 join 语句在循环读磁盘和淘汰内存页,进入 old 区域的数据页,很可能在 1 秒之内就被淘汰了。这样,就会导致这个 MySQL 实例的 Buffer Pool 在这段时间内,young 区域的数据页没有被合理地淘汰。
也就是说,这两种情况都会影响 Buffer Pool 的正常运作。 大表 join 操作虽然对 IO 有影响,但是在语句执行结束后,对 IO 的影响也就结束了。但是,对 Buffer Pool 的影响就是持续性的,需要依靠后续的查询请求慢慢恢复内存命中率。
为了减少这种影响,你可以考虑增大 join_buffer_size 的值,减少对被驱动表的扫描次数!
也就是说,BNL 算法对系统的影响主要包括三个方面: 可能会多次扫描被驱动表,占用磁盘 IO 资源; 判断 join 条件需要执行 M*N 次对比(M、N 分别是两张表的行数),如果是大表就会占用非常多的 CPU 资源; 可能会导致 Buffer Pool 的热数据被淘汰,影响内存命中率。
那么假设被驱动表全在内存中,这个时候 SNLJ 和 BNL 算法还有性能差别吗?当然是有的,由于 SNLJ 这个算法天然会对被驱动表的数据做多次访问,所以更容易将这些数据页放到 Buffer Pool 的头部,从而污染 Buffer Pool。另外,即使被驱动表数据都在内存中,但每次查找“下一个记录的操作”,都是类似指针操作。而 BNL 算法中的 join_buffer 是数组,遍历的成本更低,从被驱动表读取一条数据去 join_buffer 中遍历。
BNL的相关设置
mysql默认开启BNL
开关BNL
1、 缓存块嵌套循环连接通过一次性缓存多条数据,把参与查询的列缓存到Join Buffer 里,然后拿join buffer里的数据批量与内层表的数据进行匹配,从而减少了内层循环的次数、减少了内部表访问次数(遍历一次内层表就可以批量匹配一次Join Buffer里面的外层表数据)。
2、什么时候会使用BNL? 当内表关联字段上没有索引时,不使用Index Nested-Loop Join的时候,默认使用Block Nested-Loop Join。
3、join buffer的相关概念:
待续。。。。。
4、使用Block Nested-Loop Join算法需要开启优化器管理配置的optimizer_switch的设置block_nested_loop为on,默认为开启。
也要参加分组
SELECT PT.PRES_NAME,PT.YRS_SERV,AVG(EN.VOTES)
FROM PRESIDENT PT,ELECTION EN
WHERE PT.PRES_NAME=EN.CANDIDATE AND PT.STATE_BORN='Texas'
GROUP BY PT.STATE_BORN,PT.PRES_NAME,PT.YRS_SERV
如果不想让他们分组就这样
SELECT AVG(EN.VOTES)
FROM PRESIDENT PT,ELECTION EN
WHERE PT.PRES_NAME=EN.CANDIDATE AND PT.STATE_BORN='Texas'
GROUP BY PT.STATE_BORN
Nodejs要连接MySQL,可以使用Nodejs的MysQL驱动来实现。比如,我们这里使用“node-mysql”连接数据库。我们使用下面的方式来连接数据库:首先,我们需要使用nodejs的包管理工具(npm)安装mysql的驱动。命令行如下:[plain]viewplaincopynpminstallmusql现在,要在js文件中使用mysql,添加下面的代码到你的文件中:[plain]viewplaincopy
你的sql语句中 的 from 和 to 与sql保留关键词 有冲突。
select
a.train_no, a.sequ_no t_from , b.sequ_no t_to
from
(select * from aa where st_name= "xxx" ) as a ,
(select * from aa where st_name= "xx") as b
where
a.train_no = b.train_no and a.sequ_nob.sequ_no;
或者
select
a.train_no, a.sequ_no as `from` , b.sequ_no as `to`
from
(select * from aa where st_name= "xxx" ) a inner join
(select * from aa where st_name= "xx") b on a.train_no =b.train_no
where a.sequ_nob.sequ_no;