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SQL查询秘籍：助你职场升级

创作时间:

作者:

@小白创作中心

SQL查询秘籍：助你职场升级

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/weixin_53596073/article/details/139477031

https://blog.csdn.net/qq_42569028/article/details/139329752

https://cloud.baidu.com/article/3180168

https://blog.csdn.net/weixin_43298211/article/details/139912793

https://blog.csdn.net/dazhong2012/article/details/138603926

https://blog.csdn.net/shen609738067/article/details/136546369

https://www.showapi.com/news/article/6793e3da4ddd79f11a31fee4

https://codelove.tw/@tony/post/k31Qz3

https://learn.microsoft.com/zh-cn/sql/t-sql/queries/with-common-table-expression-transact-sql?view=sql-server-ver16

10.

https://juejin.cn/post/7340071895007903782

11.

https://www.aliyun.com/sswb/561712.html

在数据驱动的时代，掌握SQL查询技巧不仅能让你在数据库操作上游刃有余，还能为你的职业生涯带来质的飞跃。从基础的CTEs到复杂的递归查询，本篇文章将带你深入探索SQL的世界，提供实用技巧和示例，帮助你在数据分析领域脱颖而出。无论你是初学者还是资深用户，这里都有适合你的内容。准备好用SQL开启你的职场新篇章了吗？

基础篇：SQL查询优化入门

在开始学习高级查询技巧之前，让我们先从基础的SQL查询优化开始。这些基本技巧看似简单，但却能为你的查询性能带来显著提升。

1. 使用EXPLAIN分析查询计划

要优化SQL查询，首先需要理解查询是如何执行的。使用EXPLAIN命令可以查看MySQL如何执行SQL查询。通过分析EXPLAIN的输出结果，可以识别出查询中的瓶颈和潜在的优化点。

例如，假设有以下查询：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

EXPLAIN的输出将显示查询的执行计划，包括使用的索引、扫描的行数、连接顺序等。通过分析这些信息，可以判断是否需要进行进一步的优化。

2. 索引优化

索引是提高查询性能的关键。合理地使用索引可以显著减少数据库需要扫描的行数，从而提高查询速度。以下是一些优化索引的技巧：

为经常用于查询条件的列创建索引。
使用复合索引来优化多列的查询条件。
定期分析和优化索引，删除不必要的索引以减少维护成本。
使用覆盖索引来减少数据访问，即索引包含查询所需的所有数据。

3. 查询语句优化

除了优化索引，还可以通过优化查询语句来提高性能。以下是一些建议：

避免使用SELECT *，只选择需要的列。
使用LIMIT子句限制返回的行数，特别是在分页场景下。
尽量避免在列上进行函数操作，这会导致索引失效。
使用合适的数据类型，减少数据转换和格式化。
利用连接（JOIN）代替子查询，在适当的情况下提高性能。

4. 硬件和配置优化

除了SQL查询本身的优化，还可以通过调整数据库服务器硬件和配置来提高性能。以下是一些建议：

增加RAM可以提高缓存命中率，减少磁盘I/O操作。
使用SSD可以显著提高磁盘I/O性能。
根据工作负载调整MySQL的配置参数，如缓冲区大小、线程缓存等。
考虑使用分布式数据库解决方案，如MySQL Cluster或分片技术，来提高可扩展性和性能。

进阶篇：CTEs的使用与实战

掌握了基础的查询优化技巧后，让我们进入更高级的主题——CTEs（公共表表达式）。CTEs允许你在单个查询中定义临时的结果集，这些结果集可以在后续的查询中被引用，就像使用普通的表一样。这种特性使得查询结构更加清晰，尤其是在面对多层嵌套查询或者需要重复使用的子查询时，CTEs可以显著提高代码的可读性和维护性。

1. CTEs的基本语法

CTEs的基本语法结构如下：

WITH cte_name AS (
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table_name
    WHERE condition
)
SELECT *
FROM cte_name;

在这个结构中，cte_name是你为临时结果集指定的名字，这个名字可以在后续的查询中被引用。括号内的SELECT语句定义了这个临时结果集的内容，它可以包含任何合法的SQL查询语句。需要注意的是，WITH子句必须紧跟在WITH关键字后面，并且以逗号分隔多个CTE定义。

2. CTEs的实际应用案例

假设我们有一个名为employees的表，其中包含员工的信息，包括姓名、部门和工资。现在，我们想要找出每个部门中工资最高的员工。使用CTEs，我们可以这样写：

WITH max_salary_per_dept AS (
    SELECT department, MAX(salary) as max_salary
    FROM employees
    GROUP BY department
)
SELECT e.name, e.department, e.salary
FROM employees e
JOIN max_salary_per_dept msd ON e.department = msd.department AND e.salary = msd.max_salary;

在这个例子中，我们首先通过max_salary_per_dept CTE计算出每个部门的最高工资，然后在主查询中将其与原始表进行连接，最终得到每个部门中工资最高的员工信息。这样的查询不仅逻辑清晰，而且易于维护。

3. CTEs的优势

CTEs的主要优势在于：

提升查询的可读性：通过将复杂的查询拆分为多个逻辑块，每个逻辑块都可以独立命名并进行解释，这使得整个查询过程更加直观。
支持递归查询：这对于处理层次结构数据（如组织架构、树形结构等）非常有用。递归查询可以让开发者轻松地遍历多层级的数据关系，而无需编写冗长且难以理解的嵌套查询语句。
优化复杂查询：通过预先计算一些中间结果，可以减少主查询中的计算负担，从而提高查询性能。

高级篇：递归查询实战

递归查询是处理层次结构数据的强大工具。在MySQL 8.0及更高版本中，你可以使用WITH RECURSIVE语句来实现递归查询。这种查询特别适用于处理树形结构数据，如组织架构、文件系统等。

1. 递归查询的基本语法

递归查询的基本语法结构如下：

WITH RECURSIVE cte_name AS (
    -- 初始查询部分
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table_name
    WHERE condition
    UNION ALL
    -- 递归查询部分
    SELECT column1, column2, ...
    FROM table_name
    JOIN cte_name ON some_condition
)
SELECT *
FROM cte_name;

递归查询通常用于处理具有层次结构的数据，例如组织架构或文件系统。通过初始查询部分和递归查询部分的结合，我们可以逐步展开数据层次，直到满足特定条件为止。

2. 实战案例：树形结构查询

假设我们有一个课程分类表course_category，其中包含课程的分类信息，每个分类都有一个父分类（parentid）。我们想要查询整个树形结构，展示所有分类及其子分类。

WITH recursive t1 AS (
SELECT * FROM course_category p WHERE id = '1'
UNION ALL
SELECT t.* FROM course_category t INNER JOIN t1 ON t1.id = t.parentid
)
SELECT * FROM t1 ORDER BY t1.id, t1.orderby;

上述语句是以1为根节点，向下递归遍历，这样就可以得到整个树形结构。这种查询方式比传统的多级嵌套查询更加简洁和高效。