首页 > 数据库 >MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)？

MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)？

时间：2024-07-12 09:19:31浏览次数：13  
标签：Index idx Merge 合并 索引 key MySQL NULL id

本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】MySQL中为什么要使用索引合并(Index Merge)？》，作者：GaussDB 数据库。

在生产环境中，MySQL语句的where查询通常会包含多个条件判断，以AND或OR操作进行连接。然而，对一个表进行查询最多只能利用该表上的一个索引，其他条件需要在回表查询时进行判断（不考虑覆盖索引的情况）。当回表的记录数很多时，需要进行大量的随机IO，这可能导致查询性能下降。因此，MySQL 5.x 版本推出索引合并(Index Merge)来解决该问题。

本文将基于MySQL 8.0.22版本对MySQL的索引合并功能、实现原理及场景约束进行详细介绍，同时也会结合原理对其优缺点进行浅析，并通过例子进行验证。

什么是索引合并(Index Merge)？

索引合并是通过对一个表同时使用多个索引进行条件扫描，并将满足条件的多个主键集合取交集或并集后再进行回表，可以提升查询效率。

索引合并主要包含交集(intersection)，并集(union)和排序并集(sort-union)三种类型：

  • intersection：将基于多个索引扫描的结果集取交集后返回给用户；
  • union：将基于多个索引扫描的结果集取并集后返回给用户；
  • sort-union：与union类似，不同的是sort-union会对结果集进行排序，随后再返回给用户；

MySQL中有四个开关（index_merge、index_merge_intersection、index_merge_union以及index_merge_sort_union）对上述三种索引合并类型提供支持，可以通过修改optimizer_switch系统参数中的四个开关标识来控制索引合并特性的使用。

假设创建表T，并插入如下数据：

CREATE TABLE T(  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int NOT NULL,
`b` char(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,
KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;

INSERT INTO T (a, b) VALUES (1, 'A'), (2, 'B'),(3, 'C'),(4, 'B'),(1, 'C');

默认情况下，四个开关均为开启状态。如果需要单独使用某个合并类型，需设置index_merge=off，并将相应待启用的合并类型标识（例如，index_merge_sort_union）设置为on。

开关开启后，可通过EXPLAIN执行计划查看当前查询语句是否使用了索引合并。

mysql> explain SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 
|+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

上面代码显示type类型为index_merge，表示使用了索引合并。key列显示使用到的所有索引名称，该语句中同时使用了idx_a和idx_b两个索引完成查询。Extra列显示具体使用了哪种类型的索引合并，该语句显示Using union(...)，表示索引合并类型为union。

此外，可以使用index_merge/no_index_merge给查询语句添加hint，强制SQL语句使用/不使用索引合并。

• 如果查询默认未使用索引合并，可以通过添加index_merge强制指定：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=2 AND b='A';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ref  | idx_a,idx_b   | idx_a | 4       | const |    1 |    20.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
 

mysql> EXPLAIN SELECT /*+ INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=2 AND b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                  |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 使用no_index_merge给查询语句添加hint，可以忽略索引合并优化：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    3 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 OR b='A';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ALL  | idx_a,idx_b   | NULL | NULL    | NULL |    5 |    36.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

索引合并(Index Merge)原理

1. Index Merge Intersection

Index Merge Intersection会在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的交集作为最终结果集。

以“SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C'; ”语句为例：

• 未使用索引合并时，MySQL利用索引idx_a获取到满足条件a=1的所有主键id，根据主键id进行回表查询到相关记录，随后再使用条件b='C'对这些记录进行判断，获取最终查询结果。

mysql> explain SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 AND b='C';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ref  | idx_a,idx_b   | idx_a | 4       | const |    2 |    40.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------+---------+-------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 使用索引合并时，MySQL分别利用索引idx_a和idx_b获取满足条件a=1和b='C'的主键id集合setA和setB。随后取setA和setB中主键id的交集setC，并使用setC中主键id进行回表，获取最终查询结果。

mysql> explain SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                                  |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_a,idx_b); Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

执行流程如下：

222.PNG

图1 SELECT * FROM T WHERE a=1 AND b='C';执行流程

2. Index Merge Union

Index Merge Union会在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

以“SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B'; ”语句为例：

• 未使用索引合并时，MySQL通过全表扫描获取所有记录信息，随后再使用条件a=1和b='B'对这些记录进行判断，获取最终查询结果。

mysql> EXPLAIN SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=1 OR b='B';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | ALL  | idx_a,idx_b   | NULL | NULL    | NULL |    5 |    50.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

• 使用索引合并算法时，MySQL分别利用索引idx_a和idx_b获取满足条件a=1和b='B'的主键id集合setA和setB。随后，取setA和setB中主键id的并集setC，并使用setC中主键id进行回表，获取最终查询结果。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                 |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

执行流程如下：

333.PNG

图2 SELECT * FROM T WHERE a=1 OR b='B';执行流程

3. Index Merge Sort-Union

Sort-Union索引合并与Union索引合并原理相似，只是比单纯的Union索引合并多了一步对二级索引记录的主键id排序的过程。由OR连接的多个范围查询条件组成的WHERE子句不满足Union算法时，优化器会考虑使用Sort-Union算法。例如：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE a<3 OR b<'B';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key         | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                      |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | idx_a,idx_b   | idx_a,idx_b | 4,5     | NULL |    4 |   100.00 | Using sort_union(idx_a,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+-------------+---------+------+------+----------+--------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

应用场景约束

1. 总体约束

• Index Merge不能应用于全文索引（Fulltext Index）。 • Index Merge只能合并同一个表的索引扫描结果，不能跨表合并。

以上约束适用于Intersection，Union和Sort-Union三种合并类型。此外，Intersection和Union存在特殊的场景约束。

2. Index Merge Intersection

使用Intersection要求AND连接的每个条件必须是如下形式之一：

(1) 当索引包含多个列时，每个列都必须被如下等值条件覆盖，不允许出现范围查询。若使用索引为联合索引时，每个列都必须等值匹配，不能出现只匹配部分列的情况。

key_par1 = const1 AND key_par2 = const2 ... AND key_partN = constN

(2) 若过滤条件中存在主键列，主键列可以进行范围匹配。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE id<3 AND b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                       |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | PRIMARY,idx_b | idx_b,PRIMARY | 9,4     | NULL |    1 |   100.00 | Using intersect(idx_b,PRIMARY); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

上述的要求，本质上是为了确保索引取出的记录是按照主键id有序排列的，因为Index Merge Intersection对两个有序集合取交集更简单。同时，主键有序的情况下，回表将不再是单纯的随机IO，回表的效率也会更高。

3. Index Merge Union

使用Union要求OR连接的每个条件，必须是如下形式之一：

(1) 当索引包含多个列时，则每个列都必须被如下等值条件覆盖，不允许出现范围查询。若使用索引为联合索引时，在联合索引中的每个列都必须等值匹配，不能出现只匹配部分列的情况。

key_par1 = const1 OR key_par2 = const2 ... OR key_partN = constN

(2) 若过滤条件中存在主键列，主键列可以进行范围匹配。

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM T WHERE id>3 OR b='A';
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type        | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                   |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | T     | NULL       | index_merge | PRIMARY,idx_b | PRIMARY,idx_b | 4,5     | NULL |    3 |   100.00 | Using union(PRIMARY,idx_b); Using where |
+----+-------------+-------+------------+-------------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-----------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

Index Merge的优缺点

• Index Merge Intersection在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数极多时，适合使用Intersection对取交集后的主键id以顺序I/O进行回表，其开销远小于使用随机IO进行回表。反之，当根据搜索条件扫描出的记录极少时，因为需要多一步合并操作，Intersection反而不占优势。在8.0.22版本，对于AND连接的点查场景，通过建立联合索引可以更好的减少回表。

• Index Merge Union在使用到的多个索引上同时进行扫描，并取这些扫描结果的并集作为最终结果集。

当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数比较少，通过Union索引合并后进行访问的代价比全表扫描更小时，使用Union的效果才会更优。

• Index Merge Sort-Union比单纯的Union索引合并多了一步对索引记录的主键id排序的过程。

当优化器根据搜索条件从某个索引中获取的记录数比较少的时，对这些索引记录的主键id进行排序的成本不高，此时可以加速查询。反之，当需要排序的记录过多时，该算法的查询效率不一定更优。

我们以Index Merge Union为例，对上述分析进行验证。

1. 场景构造

# 创建表CREATE TABLE T(  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int NOT NULL,`
b` char(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`) USING BTREE,
KEY `idx_b` (`b`) USING BTREE
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1;

# 插入数据
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insertT()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
START TRANSACTION;
WHILE i<=100000 do
if (i%100 = 0) then
INSERT INTO T (a, b) VALUES (10,CHAR(rand()*(90-65)+65));
else
INSERT INTO T (a, b) VALUES (i,CHAR(rand()*(90-65)+65));
end if;
SET i=i+1;
END WHILE;
COMMIT;
END$$
DELIMITER ;
call insertT();

# 执行测试语句
SQL1: SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
SQL2: SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
SQL3: SELECT * FROM T WHERE a=10 OR b='A';
SQL4: SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=10 OR b='A';

2. 执行结果及分析

每条语句查询5次，去掉最大值和最小值，取剩余三次结果平均值。4条语句查询结果如下：

测试语句

第一次查询/ms

第二次查询/ms

第三次查询/ms

第四次查询/ms

第五次查询/ms

平均值/ms

SQL1

5.481

5.422

5.117

4.892

5.426

5.322

SQL2

31.129

32.645

30.943

31.142

32.625

31.632

SQL3

7.872

7.200

7.824

7.955

7.949

7.882

SQL4

31.139

33.318

31.476

31.645

31.27

31.464

对比使用索引合并的SQL1和未使用索引合并的SQL2的查询结果可知，使用索引合并的SQL1具有更高的查询效率，这点从语句的explain analyze分析中也可以看出：

使用索引合并的SQL1代码示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.064..5.481 rows=2056 loops=1)
-> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.062..5.120 rows=2056 loops=1)

未使用索引合并的SQL2代码示例：

EXPLAIN ANALYZE SELECT /*+ NO_INDEX_MERGE(T idx_a,idx_b) */ * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=10098.75 rows=10043) (actual time=0.038..31.129 rows=2056 loops=1)
-> Table scan on T  (cost=10098.75 rows=100425) (actual time=0.031..22.967 rows=100001 loops=1)

未使用索引合并时，SQL2语句需要花费约23ms来扫描全表100001行数据，随后再进行条件判断。而使用索引合并时，通过合并两个索引筛选出的主键id集合，筛选出2056个符合条件的主键id, 随后回表获取最终的数据。这个环节中，索引合并大大减少了需要访问的记录数量。

此外，从SQL1和SQL3的查询结果也可以看出，数据分布也会影响索引合并的效果。相同的SQL模板类型，根据匹配数值的不同，查询时间存在差异。如需要合并的主键id集合越小，需要回表的主键id越少，查询时间越短。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=101 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 101) or (t.b = 'A'))  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.064..5.481 rows=2056 loops=1)
   -> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=717.14 rows=2056) (actual time=0.062..5.120 rows=2056 loops=1)
 

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM T WHERE a=10 OR b='A';
-> Filter: ((t.a = 10) or (t.b = 'A'))  (cost=983.00 rows=3057) (actual time=0.070..7.872 rows=3035 loops=1)
   -> Index range scan on T using union(idx_a,idx_b)  (cost=983.00 rows=3057) (actual time=0.068..7.496 rows=3035 loops=1)

总结

本文介绍了索引合并（Index Merge）包含的三种类型，即交集(intersection)、并集(union)和排序并集(sort-union)，以及索引合并的实现原理、场景约束与通过案例验证的优缺点。在实际使用中，当查询条件列较多且无法使用联合索引时，就可以考虑使用索引合并，利用多个索引加速查询。但要注意，索引合并并非在任何场景下均具有较好的效果，需要结合具体的数据分布进行算法的选择。

 

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

 

标签：Index,idx,Merge,合并,索引,key,MySQL,NULL,id
From： https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/18297565

相关文章

  • MySQL数据库常用命令
    目录前言：1.创建数据库2.删除数据库3.选择数据库4.创建数据表5.删除数据表6.查询数据7.修改数据8.ORDER BY 语句9.LIKE子句1.百分号通配符%：2.下划线通配符_：10.GROUPBY语句11.MySQL连接1.INNERJOIN（内连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。2.LEFTJOIN（左......
  • 接口文档的书写，git的拉取错误的解决，数据库多表查询的进一步认识（以后开发一定要先仔细
    202407111接口文档的书写：1.1首先写你这个大模块是什么功能。1.2开始根据你的功能写接口文档：2解决git拉取错误的问题：2.1出现这样的问题：(推送出错)2.2原因分析：可能因为重装过系统，或者是安装git的位置发生了变化等情况出现。2.3找到git的安装路径，打开gitbash之后，进......
  • 7.11 linux用户与权限管理，linux安装mysql
    一、关于用户名    1、密码占位，真正的密码是在/etctshadow中，shadow文件只有root才可以看到        2、用户id，0为超级用户，1-499是系统用户伪用户，500-65535为普通用户    3、初始组用户添加用户默认添加同名组/etc/group    4、用户说明，......
  • MySQL的约束键&&多表查询
    约束概念概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。目的：保证数据中数据的正确、有效性和完整性。外键约束概念​外键用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。注意：目前上述的两张表，在数据库层面，并为建立外键关联，所以无法......
  • Mysql为什么要分表
    为什么要分表昨天面试，面试官我了一些Mysql分库分表的问题，我发现很多我都不知道。我仅仅知道最基础的分表机制。至于到底为什么分库分表，分库分表之后的事务我都不知道。问到为什么分表，我说因为数据库单表数据量最合适两千万，再多可能会导致索引的层数增加。但是经过面试官追......
  • 【笔记】mysql主从复制
    数据的读写都放在一台数据库上会导致该数据库压力过大，且如果此数据库损坏丢失无备份会造成损失故：设置两台（这里以两台为例）主数据库负责写入从数据库负责读取从数据库从主数据库那里取数据进行数据同步开干！（一）在VM准备好两台虚拟机创建虚拟机真的很简单选择典型之后......
  • 使用夜莺和 Categraf 快速建设 MySQL 监控
    之前翻译过一篇文章，介绍 MySQL监控的一些原理，本文侧重实操，使用夜莺v7.beta12.1版本为大家做一个演示，采集器使用Categraf，先看一下最终仪表盘效果：下面开工。1.安装夜莺和Categraf夜莺的安装可以参考 夜莺官方文档，Categraf的安装可以参考 Categraf官方文档。这里就不赘......
  • 13 mysql高级查询
    完整的查询sql语句selectselect选项字段列表fromtable表数据源wherewhere条件groupbygroup分组条件havinghaving条件orderbyorder排序limitlimit限制select选项：all默认，可以省略，表示保存所有查询的结果distinct：去重，去除重复记录（所有的字段都相同才是重复的......
  • （免费领源码）Java/Mysql数据库+09536 SSM爱心捐赠物资维护系统，计算机毕业设计项目推荐上
    摘要随着信息技术的快速发展，计算机应用已经进入成千上万的家庭。随着物资数量的增加，物资库存管理也存在许多问题。物资数据的处理量正在迅速增加，原来的手工管理模式不适合这种形式。使用计算机可以完成数据收集、处理和分析，减少人力和物力的浪费。需要建立爱心捐赠物资维护系......
  • Mysql中存储过程、存储函数、自定义函数、变量、流程控制语句、光标/游标、定义条件和
    场景存储过程存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集合。使用存储过程的目的是将常用或复杂的工作预先用SQL语句写好并用一个指定名称存储起来，这个过程经编译和优化后存储在数据库服务器中，因此称为存储过程。当以后需要数据库提供与己定义好的存储过程的功能相同的服务时，......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99