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Mysql体系化探讨令人头疼的JOIN运算

2024-04-02 19:55

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前言

一图总览

在这里插入图片描述

SQL中的JOIN

SQL是如何理解JOIN运算

SQL对JOIN的定义

两个集合(表)做笛卡尔积后再按某种条件过滤,写出来的语法就是A JOIN B ON …。

JOIN定义

JOIN分类

等值JOIN

空值处理规则下分类

JOIN的实现

笨办法

数据库对于JOIN优化

分布式系统下JOIN

等值JOIN的剖析

三种等值JOIN:

外键关联

同维表

主子表

JOIN的语法简化

如何利用关联都涉及主键这个特征来简化JOIN的代码书写?

外键属性化

例子,设有如下两个表:

employee 员工表
    id 员工编号
    name 姓名
    nationality 国籍
    department 所属部门

department 部门表
    id 部门编号
    name 部门名称
    manager 部门经理
SELECT A.* 
FROM employee A
JOIN department B ON A.department=B.id
JOIN employee C ON B.manager=C.id
WHERE A.nationality='USA' AND C.nationality='CHN'
SELECT * FROM employee
WHERE nationality='USA' AND department.manager.nationality='CHN'

当然,这不是标准的SQL语句了。

同维表等同化

同维表的情况相对简单,还是从例子开始,设有两个表:

employee 员工表
    id 员工编号
    name 姓名
    salary 工资
    ...

manager 经理表
    id 员工编号
    allowance 岗位津贴
    ....
SELECT employee.id, employee.name, employy.salary+manager.allowance
FROM employee
LEFT JOIN manager ON employee.id=manager.id

而对于两个一对一的表,我们其实可以简单地把它们看成一个表:

SELECT id,name,salary+allowance
FROM employee

子表集合化

订单&订单明细是典型的主子表:

Orders 订单表
    id 订单编号
    customer 客户
    date 日期
    ...
OrderDetail 订单明细
    id 订单编号
    no 序号
    product 订购产品
    price 价格
    ...

Orders表的主键是id,OrderDetail表中的主键是(id,no),前者的主键是后者的一部分。

现在我们想计算每张订单的总金额。用SQL写出来会是这样:

SELECT Orders.id, Orders.customer, SUM(OrderDetail.price)
FROM Orders
JOIN OrderDetail ON Orders.id=OrderDetail.id
GROUP BY Orders.id, Orders.customer
SELECT id, customer, OrderDetail.SUM(price)
FROM Orders
OrderPayment 订单回款表
    id 订单编号
    date 回款日期
    amount 回款金额
    ....
SELECT Orders.id, Orders.customer,A.x,B.y
FROM Orders
LEFT JOIN ( SELECT id,SUM(price) x FROM OrderDetail GROUP BY id ) A 
    ON Orders.id=A.id
LEFT JOIN ( SELECT id,SUM(amount) y FROM OrderPayment GROUP BY id ) B
    ON Orders.id=B.id
WHERE A.x>B.y 

如果我们继续把子表看成主表的集合字段,那就很简单了:

SELECT id,customer,OrderDetail.SUM(price) x,OrderPayment.SUM(amount) y
FROM Orders WHERE x>y

维度对齐语法

我们再回顾前面的双子表例子的SQL:

SELECT Orders.id, Orders.customer, A.x, B.y
FROM Orders
LEFT JOIN (SELECT id,SUM(price) x FROM OrderDetail GROUP BY id ) A 
    ON Orders.id=A.id
LEFT JOIN (SELECT id,SUM(amount) y FROM OrderPayment GROUP BY id ) B
    ON Orders.id=B.id
WHERE A.x > B.y
SELECT Orders.id, Orders.customer, OrderDetail.SUM(price) x, OrderParyment.SUM(amount) y
FROM Orders 
LEFT JOIN OrderDetail GROUP BY id 
LEFT JOIN OrderPayment GROUP BY id
WHERE A.x > B.y
Contract 合同表
    id 合同编号
    date 签订日期
    customer 客户
    price 合同金额
    ...

Payment 回款表
    seq 回款序号
    date 回款日期
    source 回款来源
    amount 金额
    ...

Invoice 发票表
    code 发票编号
    date 开票日期
    customer 客户
    amount 开票金额
    ...

现在想统计每一天的合同额、回款额以及发票额,就可以写成:

SELECT Contract.SUM(price), Payment.SUM(amount), Invoice.SUM(amount) ON date
FROM Contract GROUP BY date
FULL JOIN Payment GROUP BY date
FULL JOIN Invoice GROUP BY date
Customer 客户表
    id 客户编号
    name 客户名称
    area 所在地区
    ...

Sales 销售员表
    id 员工编号
    name 姓名
    area 负责地区
    ...
SELECT Sales.COUNT(1), Contract.SUM(price) ON area
FROM Sales GROUP BY area
FULL JOIN Contract GROUP BY customer.area

解决关联查询

多表JOIN问题

简化JOIN运算好处:

关联查询

外键预关联

全内存下外键关联情况

设有两个表:

customer 客户信息表
    key 编号
    name 名称
    city 城市
    ...

orders 订单表
    seq 序号
    date 日期
    custkey 客户编号
    amount 金额
    ...
SELECT customer.city, SUM(orders.amount)
FROM orders
JOIN customer ON orders.custkey=customer.key
GROUP BY customer.city
SELECT custkey.city, SUM(amount)
FROM orders
GROUP BY custkey.city
 A
1=file(“customer.btx”).import@b()
2>A1.keys@i(key)
3=file(“orders.btx”).import@b()
4>A3.switch(custkey,A1)
5=A3.groups(custkey.city;sum(amount))

进一步的外键关联

 A
1=file(“customer.btx”).import@b()
2=file(“orders.btx”).cursor@b()
3>A2.switch(custkey,A1:#)
4=A2.groups(custkey.city;sum(amount))

外键序号化

在这个算法基础上,我们还可以做个变种:外键序号化。

如果我们能把维表的主键都转换成从1开始的自然数,那么我们就可以用序号直接定位维表记录,就不需要计算和比对HASH值,这样就可以获得类似全内存下地址化的性能了。

 A
1=file(“customer.btx”).import@b()
2=file(“orders.btx”).cursor@b()
3>A2.switch(custkey,A1:#)
4=A2.groups(custkey.city;sum(amount))

 

借助集群的力量解决大维表问题。

有序归并

同维表&主子表的JOIN优化提速手段

分段并行

总结

程序员是一个特别依赖个人技术能力的职业,不同的程序员之间,技术能力的差别也非常大,不断地深挖技术,补充自己的知识体系,是一个技术人成长的必要条件之一

JOIN运算确实是数据库中最复杂的运算,本文对JOIN运算进行了深入的剖析整理,篇幅已经不小,但仍然也没有完全穷尽所有方面。

SPL资料

SPL官网

SPL下载

SPL源代码

到此这篇关于体系化探讨令人头疼的JOIN运算的文章就介绍到这了,更多相关JOIN运算内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

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