细谈MySQL的一下经典问题（一）
在MySQL中INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 和 FULL JOIN 有什么区别？
在MySQL中，INNER JOIN、LEFT JOIN（或LEFT OUTER JOIN）、RIGHT JOIN（或RIGHT OUTER JOIN）和 FULL JOIN（或FULL OUTER JOIN）是用于将两个或多个表连接的不同方式。它们之间的主要区别在于连接的方式和结果集中包含的行。
-
INNER JOIN：
- INNER JOIN 只返回两个表中匹配条件的行。
- 如果没有匹配的行，这些行将不包括在结果集中。
- INNER JOIN是最常用的连接类型。
示例： 假设有两个表，
customers和orders，我们想找出哪些顾客下了订单。SELECT customers.customer_id, customers.customer_name, orders.order_id FROM customers INNER JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id; -
LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN)：
- LEFT JOIN 返回左表的所有行以及与右表匹配的行。
- 如果没有匹配的行，对于右表的列，将会包含 NULL 值。
示例： 找出所有的顾客以及他们可能下的订单。
SELECT customers.customer_id, customers.customer_name, orders.order_id FROM customers LEFT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id; -
RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN)：
- RIGHT JOIN 返回右表的所有行以及与左表匹配的行。
- 如果没有匹配的行，对于左表的列，将会包含 NULL 值。
示例： 找出所有的订单以及他们可能对应的顾客。
SELECT customers.customer_id, customers.customer_name, orders.order_id FROM customers RIGHT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id; -
FULL JOIN (FULL OUTER JOIN)：
- FULL JOIN 返回左表和右表的所有行。
- 如果没有匹配的行，对于不匹配的一侧，对应的列将包含 NULL 值。
示例： 找出所有的顾客和订单，包括那些没有匹配的部分。
SELECT customers.customer_id, customers.customer_name, orders.order_id FROM customers FULL JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id;
示例结果和分析：
假设我们有以下数据：
customers 表：
+-------------+---------------+
| customer_id | customer_name |
+-------------+---------------+
| 1 | Customer A |
| 2 | Customer B |
| 3 | Customer C |
+-------------+---------------+
orders 表：
+----------+-------------+
| order_id | customer_id |
+----------+-------------+
| 1001 | 1 |
| 1002 | 1 |
| 1003 | 3 |
| 1004 | 4 |
+----------+-------------+
针对不同类型的连接：
- INNER JOIN 示例结果：
+-------------+---------------+----------+
| customer_id | customer_name | order_id |
+-------------+---------------+----------+
| 1 | Customer A | 1001 |
| 1 | Customer A | 1002 |
| 3 | Customer C | 1003 |
+-------------+---------------+----------+
- LEFT JOIN 示例结果：
+-------------+---------------+----------+
| customer_id | customer_name | order_id |
+-------------+---------------+----------+
| 1 | Customer A | 1001 |
| 1 | Customer A | 1002 |
| 2 | Customer B | NULL |
| 3 | Customer C | 1003 |
+-------------+---------------+----------+
- RIGHT JOIN 示例结果：
+-------------+---------------+----------+
| customer_id | customer_name | order_id |
+-------------+---------------+----------+
| 1 | Customer A | 1001 |
| 1 | Customer A | 1002 |
| 3 | Customer C | 1003 |
| 4 | NULL | 1004 |
+-------------+---------------+----------+
- FULL JOIN 示例结果：
+-------------+---------------+----------+
| customer_id | customer_name | order_id |
+-------------+---------------+----------+
| 1 | Customer A | 1001 |
| 1 | Customer A | 1002 |
| 2 | Customer B | NULL |
| 3 | Customer C | 1003 |
| 4 | NULL | 1004 |
+-------------+---------------+----------+
使用 datetime 还是 timestamp 字段,那个是最优解？
在数据库中使用
datetime还是timestamp字段的选择取决于你的具体需求。每种类型都有其优点和用途，以下是它们的区别和适用场景：
-
datetime：- 存储日期和时间，包括年、月、日、时、分和秒。
- 不受时区的影响，保存的时间是确切的时间点。
- 适用于需要存储特定日期和时间的情况，例如日历事件、生日等，而不考虑时区。
-
timestamp：- 存储日期和时间，包括年、月、日、时、分、秒，以及毫秒级的小数部分。
- 受时区的影响，会自动转换为UTC时间并根据时区进行存储和检索。
- 适用于需要跟踪事件的发生时间，并考虑时区的情况，例如日志、订单时间戳等。
以下是使用这两种字段的示例以及结果和分析：
使用 datetime：
假设我们有一个 events 表，其中存储了一些日历事件的日期和时间：
CREATE TABLE events (
event_id INT PRIMARY KEY,
event_name VARCHAR(255),
event_datetime DATETIME
);
-- 插入示例数据
INSERT INTO events (event_id, event_name, event_datetime)
VALUES
(1, 'Meeting', '2023-10-25 14:00:00'),
(2, 'Birthday', '2023-11-15 08:00:00'),
(3, 'Appointment', '2023-12-05 16:30:00');
查询示例，返回所有事件的详细信息，不考虑时区：
SELECT event_id, event_name, event_datetime
FROM events;
结果：
+----------+-------------+---------------------+
| event_id | event_name | event_datetime |
+----------+-------------+---------------------+
| 1 | Meeting | 2023-10-25 14:00:00 |
| 2 | Birthday | 2023-11-15 08:00:00 |
| 3 | Appointment | 2023-12-05 16:30:00 |
+----------+-------------+---------------------+
使用 timestamp：
假设我们有一个 log 表，其中存储了系统日志的时间戳，考虑了时区的影响：
CREATE TABLE log (
log_id INT PRIMARY KEY,
message TEXT,
log_timestamp TIMESTAMP
);
-- 插入示例数据
INSERT INTO log (log_id, message, log_timestamp)
VALUES
(1, 'Error occurred', '2023-10-25 14:00:00'),
(2, 'User login', '2023-11-15 08:00:00'),
(3, 'Data update', '2023-12-05 16:30:00');
查询示例，返回所有日志的时间戳，并考虑了时区：
SELECT log_id, message, log_timestamp
FROM log;
结果：
+-------+----------------+---------------------+
| log_id | message | log_timestamp |
+-------+----------------+---------------------+
| 1 | Error occurred | 2023-10-25 14:00:00 |
| 2 | User login | 2023-11-15 08:00:00 |
| 3 | Data update | 2023-12-05 16:30:00 |
+-------+----------------+---------------------+
总结：
- 使用
datetime适用于不需要考虑时区的情况，例如日历事件或生日。 - 使用
timestamp适用于需要考虑时区的情况，例如日志或时间戳，因为它会自动转换为UTC时间并存储。
MyISAM 与 InnoDB各自的使用场景
MyISAM和InnoDB是两种不同的存储引擎，用于管理MySQL数据库中的数据表，它们各自具有一些特性和适用场景。
MyISAM:
MyISAM是MySQL的一种存储引擎，具有以下特点：
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不支持事务： MyISAM表不支持事务处理，这意味着它不具备ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
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表级锁： MyISAM使用表级锁定，而不是行级锁定。这意味着在写入数据时，其他会话无法访问整个表，可能导致性能问题。
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较快的读取操作： MyISAM通常在读取操作上更快，特别是对于查询密集型应用。
-
支持全文本搜索： MyISAM表支持全文本搜索，适用于需要进行文本搜索的应用。
适用场景示例：
假设我们有一个用于存储博客文章的表：
CREATE TABLE blog_posts (
post_id INT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
content TEXT,
post_date DATE
) ENGINE=MyISAM;
这里，使用MyISAM是因为博客文章表通常是只读的，不需要支持事务，而且可能需要进行全文本搜索。当需要执行大量读取和搜索操作时，MyISAM可能是一个不错的选择。
InnoDB:
InnoDB是另一种MySQL的存储引擎，具有以下特点：
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支持事务： InnoDB支持事务处理，可以确保数据的完整性，适用于需要事务支持的应用。
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行级锁： InnoDB使用行级锁定，这意味着在写入数据时只锁定涉及的行，而不是整个表，从而提高并发性能。
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外键约束： InnoDB支持外键约束，可以确保引用完整性，这对于数据一致性非常重要。
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较慢的读取操作： InnoDB的读取性能通常比MyISAM略低，但在写入和并发操作上更强大。
适用场景示例：
假设我们有一个在线商店的订单表，需要支持事务和外键约束来确保订单和产品的一致性：
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
customer_id INT,
order_date DATE,
FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
) ENGINE=InnoDB;
这里，使用InnoDB是因为订单表需要支持事务，以确保在订单和客户之间的数据一致性，并且需要外键约束来保证引用完整性。
总结：
- 使用MyISAM适用于只读或读多写少的表，无需事务支持，可能需要全文本搜索。
- 使用InnoDB适用于需要事务支持、外键约束和更好的并发性能的表，尤其是对于写入密集型应用。