join默认是什么连接 join七种连接方式

数据库的groupby有什么意义呢？

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。

join默认是什么连接 join七种连接方式

join默认是什么连接 join七种连接方式

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

sible_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。所以这可能不是化的。

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

sible_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。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个，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

sible_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，外部分拣通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此用于此用例，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。没有它，我们得到这个： 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 sible_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 的临时表可能是的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的，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

sible_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 | 23406 |

| 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小或组值（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 sible_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 sible_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

sible_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

sible_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。

cad快捷键j是什么命令？

在CAD2007中，默认情况J为JOIN 。

就是把两段同一平面内（即Z轴坐标相同）不相连的两个直线或弧线连接成一条直线或弧线。作就是J然后选择你要连接的两段不相连的直线就行了，这个命令的全称就是 "JOIN" 。

怎么把两个表的相同数据快速汇总？

1 可以使用Excel中的“数据表”功能来汇总表格中重复的数据。

2 “数据表”功能可以将数据按照指定的维度进行分类汇总，并提供多种汇总方式，如计数、求和、平均数等。

3 通过使用“数据表”功能，可以方便地快速汇总表格中的重复数据，提高工作效率和精度。

1、首先我们把光标定位在需要合并数据区域的任意位置，因为数据区域是连续的，excel会自动判定当前区域为作区域，然后选择数据选项卡中的分类汇总，这个我想大家是很数据他的作用的。分类汇总，基本的应用。

2、点击分类汇总后，内部我们一般选择一个字段计数就可以了，其他就默认设置即可，然后点击确定按钮

3、分列汇总后，会在原数据的左侧增加一列，显示汇总结果，我们选择A2到面的计数，行是标题字段，所有我们从A2开始选择，按下F5单元格或者CTRL+G调出定位对话框，这个我们前面都有介绍，然后点击定位条件。

4、定位条件中，我们选择定位空值，确定即可。

5、空值定位后，我们就需要对这些空值进行合并，其实这部分也就是我们每组的相同内容了，我们点击开始选项卡中的，合并单元格。

6、合并完毕后，我们要取消掉分类汇总，他的作用已经使用完成。我们继续点击数据中的分类汇总。

7、到分类汇总中，我们直接点击全部删除即可，其他都不需要去设置。

8、选中A2：A13，然后点击开始选项卡中的格式刷。把格式先出来。

9、然后我们刷一下B列就可以了，期间的线条，我们设置一下就好了

10、，我们删除A列的辅助列。基本也就完成了。

11、我们再简单调整美化一下格式就可以了，都居中即可。

您好，可以使用SQL语句中的JOIN作将两个表中相同的数据汇总在一起。具体实现方法如下：

1. 确定两个表中相同的字段，例如表A和表B都有一个名为“ID”的字段。

2. 使用JOIN作将两个表连接起来，连接条件为相同字段的值相等。例如：

SELECT A.ID, A.Name, B.Age

FROM TableA A

JOIN TableB B ON A.ID = B.ID

上述SQL语句将表A和表B中所有ID相同的数据汇总在一起，并且选择出表A中的Name字段和表B中的Age字段。

3. 根据需要使用GROUP BY和聚合函数（例如SUM、COUNT等）对汇总结果进行进一步处理。例如：

SELECT A.ID, COUNT() AS Total

FROM TableA A

JOIN TableB B ON A.ID = B.ID

GROUP BY A.ID

上述SQL语句将表A和表B中所有ID相同的数据汇总在一起，并且计算出每个ID出现的次数。

excel没有textjoin函数怎么办？

步骤如下

1.打开Excel文件,含有需要用分隔符连接的数据。

2.这里用到的函数是TEXTJOIN,我们通过“插入函数”找到它。

3.函数的个参数是delimiter,也就是文本数据之间的分隔符。

4.第二个参数是ignore_empty,是否忽略空值,默认为true,即忽略空值

数据库的groupby有什么意义呢？

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

sible_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。所以这可能不是化的。

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

sible_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。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个，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

sible_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，外部分拣通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此用于此用例，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。没有它，我们得到这个： 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 sible_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 的临时表可能是的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的，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

sible_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 | 23406 |

| 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小或组值（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 sible_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 sible_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

sible_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

sible_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。