mysql优化总结（二）
2015-04-10 09:53
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八、实现MySQL定时批量检查表repair和优化表optimize table的shell脚本
九、MySQL性能优化之路---修改配置文件my.cnf：
在Apache, PHP, MySQL的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接影响到论坛的速度和承载量！同时，MySQL也是优化难度最大的一个部分，不但需要理解一些MySQL专业知识，同时还需要长时间的观察统计并且根据经验进行判断，然后设置合理的参数。 下面我们了解一下MySQL优化的一些基础，MySQL的优化我分为两个部分，一是服务器物理硬件的优化，二是MySQL自身(my.cnf)的优化。
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力（磁盘I/O）,以目前高转速SCSI硬盘(7200转/秒)为例，这种硬盘理论上每秒寻道7200次，这是物理特性决定的，没有办法改变。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。所以，通常认为磁盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID-0+1磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用S.M.P.架构的多路对称CPU，例如：可以使用两颗Intel Xeon 3.6GHz的CPU，现在我较推荐用4U的服务器来专门做数据库服务器，不仅仅是针对于mysql。
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到了高端服务器基本上内存都超过了16G。
二、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。 对MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面我们介绍一些对性能影响较大的参数。 由于my.cnf文件的优化设置是与服务器硬件配置息息相关的， 因而我们指定一个假想的服务器硬件环境：CPU: 2颗Intel Xeon 2.4GHz 内存: 4GB DDR 硬盘: SCSI 73GB(很常见的2U服务器 ) 。
下面，我们根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 256M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 128K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 10000000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
（一）、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
（二）、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
十、浅析Mysql Join语法以及性能优化：
（一）．Join语法概述
join 用于多表中字段之间的联系，语法如下：
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
table1:左表；table2:右表。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join.
接下来给出一个列子用于解释下面几种分类。如下两个表(A,B)
mysql> select A.id,A.name,B.name from A,B where A.id=B.id;
+----+-----------+-------------+
| id | name | name |
+----+-----------+-------------+
| 1 | Pirate | Rutabaga |
| 2 | Monkey | Pirate |
| 3 | Ninja | Darth Vader |
| 4 | Spaghetti | Ninja |
+----+-----------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)
（二）.Inner join
内连接，也叫等值连接，inner join产生同时符合A和B的一组数据。
mysql> select * from A inner join B on A.name = B.name;
+----+--------+----+--------+
| id | name | id | name |
+----+--------+----+--------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
+----+--------+----+--------+
（三）.Left joinmysql> select * from A left join B on A.name = B.name;
#或者：select * from A left outer join B on A.name = B.name;
+----+-----------+------+--------+
| id | name | id | name |
+----+-----------+------+--------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
+----+-----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)
left join,（或left outer join:在Mysql中两者等价，推荐使用left join.）左连接从左表(A)产生一套完整的记录,与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配,右侧将包含null。
如果想只从左表(A)中产生一套记录，但不包含右表(B)的记录，可以通过设置where语句来执行，如下
mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is null or B.id is null;
+----+-----------+------+------+
| id | name | id | name |
+----+-----------+------+------+
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
+----+-----------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
同理，还可以模拟inner join. 如下：
mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is not null and B.id is not null;
+----+--------+------+--------+
| id | name | id | name |
+----+--------+------+--------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
+----+--------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
求差集：
根据上面的例子可以求差集，如下：
SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.name
WHERE B.id IS NULL
union
SELECT * FROM A right JOIN B ON A.name = B.name
WHERE A.id IS NULL;
# 结果
+------+-----------+------+-------------+
| id | name | id | name |
+------+-----------+------+-------------+
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 1 | Rutabaga |
| NULL | NULL | 3 | Darth Vader |
+------+-----------+------+-------------+
（四）.Right join
mysql> select * from A right join B on A.name = B.name;
+------+--------+----+-------------+
| id | name | id | name |
+------+--------+----+-------------+
| NULL | NULL | 1 | Rutabaga |
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| NULL | NULL | 3 | Darth Vader |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
+------+--------+----+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)
同left join。
（五）.Cross join
cross join：交叉连接，得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积
笛卡尔（Descartes）乘积又叫直积。假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。
mysql> select * from A cross join B;
+----+-----------+----+-------------+
| id | name | id | name |
+----+-----------+----+-------------+
| 1 | Pirate | 1 | Rutabaga |
| 2 | Monkey | 1 | Rutabaga |
| 3 | Ninja | 1 | Rutabaga |
| 4 | Spaghetti | 1 | Rutabaga |
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 2 | Monkey | 2 | Pirate |
| 3 | Ninja | 2 | Pirate |
| 4 | Spaghetti | 2 | Pirate |
| 1 | Pirate | 3 | Darth Vader |
| 2 | Monkey | 3 | Darth Vader |
| 3 | Ninja | 3 | Darth Vader |
| 4 | Spaghetti | 3 | Darth Vader |
| 1 | Pirate | 4 | Ninja |
| 2 | Monkey | 4 | Ninja |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
| 4 | Spaghetti | 4 | Ninja |
+----+-----------+----+-------------+
16 rows in set (0.00 sec)
#再执行：mysql> select * from A inner join B; 试一试
#在执行mysql> select * from A cross join B on A.name = B.name; 试一试
实际上，在 MySQL 中（仅限于 MySQL） CROSS JOIN 与 INNER JOIN 的表现是一样的，在不指定 ON 条件得到的结果都是笛卡尔积，反之取得两个表完全匹配的结果。 INNER JOIN 与 CROSS JOIN 可以省略 INNER 或 CROSS 关键字，因此下面的 SQL 效果是一样的：
... FROM table1 INNER JOIN table2
... FROM table1 CROSS JOIN table2
... FROM table1 JOIN table2（六）.Full join
mysql> select * from A left join B on B.name = A.name
-> union
-> select * from A right join B on B.name = A.name;
+------+-----------+------+-------------+
| id | name | id | name |
+------+-----------+------+-------------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 1 | Rutabaga |
| NULL | NULL | 3 | Darth Vader |
+------+-----------+------+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)
全连接产生的所有记录（双方匹配记录）在表A和表B。如果没有匹配,则对面将包含null。
（七）.性能优化
1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join
如：
select * from
table a inner join table b
on a.id = b.id;VS
select a.*, b.*
from table a, table b
where a.id = b.id;
我在数据库中比较(10w数据)得之，它们用时几乎相同，第一个是显示的inner join，后一个是隐式的inner join。
2.left join/right join VS inner join
尽量用inner join.避免 LEFT JOIN 和 NULL.
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。如：
PASS
select * from A
inner join B on B.name = A.name
left join C on C.name = B.name
left join D on D.id = C.id
where C.status>1 and D.status=1;
Great
select * from A
inner join B on B.name = A.name
left join C on C.name = B.name and C.status>1
left join D on D.id = C.id and D.status=1
从上面例子可以看出，尽可能满足ON的条件，而少用Where的条件。从执行性能来看第二个显然更加省时。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
如作者举了一个列子：
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
ON (product.id = product_details.id)
AND product_details.id=2;
+----+--------+------+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+------+--------+-------+
| 1 | 100 | NULL | NULL | NULL |
| 2 | 200 | 2 | 22 | 0 |
| 3 | 300 | NULL | NULL | NULL |
| 4 | 400 | NULL | NULL | NULL |
+----+--------+------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
ON (product.id = product_details.id)
WHERE product_details.id=2;
+----+--------+----+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+----+--------+-------+
| 2 | 200 | 2 | 22 | 0 |
+----+--------+----+--------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
从上可知，第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。第二条查询做了简单的LEFT JOIN，然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。
(3).尽量避免子查询，而用join
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。如下：
PASS
insert into t1(a1) select b1 from t2 where not exists(select 1 from t1 where t1.id = t2.r_id);
Great
insert into t1(a1)
select b1 from t2
left join (select distinct t1.id from t1 ) t1 on t1.id = t2.r_id
where t1.id is null;
九、MySQL性能优化之路---修改配置文件my.cnf：
在Apache, PHP, MySQL的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接影响到论坛的速度和承载量！同时，MySQL也是优化难度最大的一个部分，不但需要理解一些MySQL专业知识，同时还需要长时间的观察统计并且根据经验进行判断，然后设置合理的参数。 下面我们了解一下MySQL优化的一些基础，MySQL的优化我分为两个部分，一是服务器物理硬件的优化，二是MySQL自身(my.cnf)的优化。
一、服务器硬件对MySQL性能的影响
①磁盘寻道能力（磁盘I/O）,以目前高转速SCSI硬盘(7200转/秒)为例，这种硬盘理论上每秒寻道7200次，这是物理特性决定的，没有办法改变。MySQL每秒钟都在进行大量、复杂的查询操作，对磁盘的读写量可想而知。所以，通常认为磁盘I/O是制约MySQL性能的最大因素之一，对于日均访问量在100万PV以上的Discuz!论坛，由于磁盘I/O的制约，MySQL的性能会非常低下！解决这一制约因素可以考虑以下几种解决方案： 使用RAID-0+1磁盘阵列，注意不要尝试使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁盘阵列上的效率不会像你期待的那样快。
②CPU 对于MySQL应用，推荐使用S.M.P.架构的多路对称CPU，例如：可以使用两颗Intel Xeon 3.6GHz的CPU，现在我较推荐用4U的服务器来专门做数据库服务器，不仅仅是针对于mysql。
③物理内存对于一台使用MySQL的Database Server来说，服务器内存建议不要小于2GB，推荐使用4GB以上的物理内存，不过内存对于现在的服务器而言可以说是一个可以忽略的问题，工作中遇到了高端服务器基本上内存都超过了16G。
二、MySQL自身因素当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。 对MySQL自身的优化主要是对其配置文件my.cnf中的各项参数进行优化调整。下面我们介绍一些对性能影响较大的参数。 由于my.cnf文件的优化设置是与服务器硬件配置息息相关的， 因而我们指定一个假想的服务器硬件环境：CPU: 2颗Intel Xeon 2.4GHz 内存: 4GB DDR 硬盘: SCSI 73GB(很常见的2U服务器 ) 。
下面，我们根据以上硬件配置结合一份已经优化好的my.cnf进行说明：
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部锁定，减少出错几率增强稳定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL对外部连接进行DNS解析，使用这一选项可以消除MySQL进行DNS解析的时间。但需要注意，如果开启该选项，则所有远程主机连接授权都要使用IP地址方式，否则MySQL将无法正常处理连接请求！
back_log = 384
#back_log参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值，该参数值指定到来的TCP/IP连接的侦听队列的大小。不同的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。 试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。默认值为50。对于Linux系统推荐设置为小于512的整数。
key_buffer_size = 256M
#key_buffer_size指定用于索引的缓冲区大小，增加它可得到更好的索引处理性能。对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 128K
sort_buffer_size = 6M
#查询排序时所能使用的缓冲区大小。注意：该参数对应的分配内存是每连接独占，如果有100个连接，那么实际分配的总共排序缓冲区大小为100 × 6 ＝ 600MB。所以，对于内存在4GB左右的服务器推荐设置为6-8M。
read_buffer_size = 4M
#读查询操作所能使用的缓冲区大小。和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
join_buffer_size = 8M
#联合查询操作所能使用的缓冲区大小，和sort_buffer_size一样，该参数对应的分配内存也是每连接独享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查询缓冲区的大小。可以通过在MySQL控制台观察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明经常出现缓冲不够的情况；如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲使用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓冲；Qcache_free_blocks，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允许的最大连接进程数。如果在访问论坛时经常出现Too Many Connections的错误提 示，则需要增大该参数值。
max_connect_errors = 10000000
wait_timeout = 10
#指定一个请求的最大连接时间，对于4GB左右内存的服务器可以设置为5-10。
thread_concurrency = 8
#该参数取值为服务器逻辑CPU数量*2，在本例中，服务器有2颗物理CPU，而每颗物理CPU又支持H.T超线程，所以实际取值为4*2=8
skip-networking
#开启该选项可以彻底关闭MySQL的TCP/IP连接方式，如果WEB服务器是以远程连接的方式访问MySQL数据库服务器则不要开启该选项！否则将无法正常连接！
table_cache=1024
#物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默认为2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1
innodb_log_buffer_size=2M
#默认为1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8
key_buffer_size=256M
#默认为218，调到128最佳
tmp_table_size=64M
#默认为16M，调到64-256最挂
read_buffer_size=4M
#默认为64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默认为256K
sort_buffer_size=32M
#默认为256K
thread_cache_size=120
#默认为60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情况需要具体情况具体分析
（一）、如果Key_reads太大，则应该把my.cnf中Key_buffer_size变大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
（二）、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
十、浅析Mysql Join语法以及性能优化：
（一）．Join语法概述
join 用于多表中字段之间的联系，语法如下：
... FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona
table1:左表；table2:右表。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join.
接下来给出一个列子用于解释下面几种分类。如下两个表(A,B)
mysql> select A.id,A.name,B.name from A,B where A.id=B.id;
+----+-----------+-------------+
| id | name | name |
+----+-----------+-------------+
| 1 | Pirate | Rutabaga |
| 2 | Monkey | Pirate |
| 3 | Ninja | Darth Vader |
| 4 | Spaghetti | Ninja |
+----+-----------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)
（二）.Inner join
内连接，也叫等值连接，inner join产生同时符合A和B的一组数据。
mysql> select * from A inner join B on A.name = B.name;
+----+--------+----+--------+
| id | name | id | name |
+----+--------+----+--------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
+----+--------+----+--------+
（三）.Left joinmysql> select * from A left join B on A.name = B.name;
#或者：select * from A left outer join B on A.name = B.name;
+----+-----------+------+--------+
| id | name | id | name |
+----+-----------+------+--------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
+----+-----------+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)
left join,（或left outer join:在Mysql中两者等价，推荐使用left join.）左连接从左表(A)产生一套完整的记录,与匹配的记录(右表(B)) .如果没有匹配,右侧将包含null。
如果想只从左表(A)中产生一套记录，但不包含右表(B)的记录，可以通过设置where语句来执行，如下
mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is null or B.id is null;
+----+-----------+------+------+
| id | name | id | name |
+----+-----------+------+------+
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
+----+-----------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
同理，还可以模拟inner join. 如下：
mysql> select * from A left join B on A.name=B.name where A.id is not null and B.id is not null;
+----+--------+------+--------+
| id | name | id | name |
+----+--------+------+--------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
+----+--------+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
求差集：
根据上面的例子可以求差集，如下：
SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.name = B.name
WHERE B.id IS NULL
union
SELECT * FROM A right JOIN B ON A.name = B.name
WHERE A.id IS NULL;
# 结果
+------+-----------+------+-------------+
| id | name | id | name |
+------+-----------+------+-------------+
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 1 | Rutabaga |
| NULL | NULL | 3 | Darth Vader |
+------+-----------+------+-------------+
（四）.Right join
mysql> select * from A right join B on A.name = B.name;
+------+--------+----+-------------+
| id | name | id | name |
+------+--------+----+-------------+
| NULL | NULL | 1 | Rutabaga |
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| NULL | NULL | 3 | Darth Vader |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
+------+--------+----+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)
同left join。
（五）.Cross join
cross join：交叉连接，得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积
笛卡尔（Descartes）乘积又叫直积。假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1), (b,2)}。可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。
mysql> select * from A cross join B;
+----+-----------+----+-------------+
| id | name | id | name |
+----+-----------+----+-------------+
| 1 | Pirate | 1 | Rutabaga |
| 2 | Monkey | 1 | Rutabaga |
| 3 | Ninja | 1 | Rutabaga |
| 4 | Spaghetti | 1 | Rutabaga |
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 2 | Monkey | 2 | Pirate |
| 3 | Ninja | 2 | Pirate |
| 4 | Spaghetti | 2 | Pirate |
| 1 | Pirate | 3 | Darth Vader |
| 2 | Monkey | 3 | Darth Vader |
| 3 | Ninja | 3 | Darth Vader |
| 4 | Spaghetti | 3 | Darth Vader |
| 1 | Pirate | 4 | Ninja |
| 2 | Monkey | 4 | Ninja |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
| 4 | Spaghetti | 4 | Ninja |
+----+-----------+----+-------------+
16 rows in set (0.00 sec)
#再执行：mysql> select * from A inner join B; 试一试
#在执行mysql> select * from A cross join B on A.name = B.name; 试一试
实际上，在 MySQL 中（仅限于 MySQL） CROSS JOIN 与 INNER JOIN 的表现是一样的，在不指定 ON 条件得到的结果都是笛卡尔积，反之取得两个表完全匹配的结果。 INNER JOIN 与 CROSS JOIN 可以省略 INNER 或 CROSS 关键字，因此下面的 SQL 效果是一样的：
... FROM table1 INNER JOIN table2
... FROM table1 CROSS JOIN table2
... FROM table1 JOIN table2（六）.Full join
mysql> select * from A left join B on B.name = A.name
-> union
-> select * from A right join B on B.name = A.name;
+------+-----------+------+-------------+
| id | name | id | name |
+------+-----------+------+-------------+
| 1 | Pirate | 2 | Pirate |
| 2 | Monkey | NULL | NULL |
| 3 | Ninja | 4 | Ninja |
| 4 | Spaghetti | NULL | NULL |
| NULL | NULL | 1 | Rutabaga |
| NULL | NULL | 3 | Darth Vader |
+------+-----------+------+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)
全连接产生的所有记录（双方匹配记录）在表A和表B。如果没有匹配,则对面将包含null。
（七）.性能优化
1.显示(explicit) inner join VS 隐式(implicit) inner join
如：
select * from
table a inner join table b
on a.id = b.id;VS
select a.*, b.*
from table a, table b
where a.id = b.id;
我在数据库中比较(10w数据)得之，它们用时几乎相同，第一个是显示的inner join，后一个是隐式的inner join。
2.left join/right join VS inner join
尽量用inner join.避免 LEFT JOIN 和 NULL.
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。如：
PASS
select * from A
inner join B on B.name = A.name
left join C on C.name = B.name
left join D on D.id = C.id
where C.status>1 and D.status=1;
Great
select * from A
inner join B on B.name = A.name
left join C on C.name = B.name and C.status>1
left join D on D.id = C.id and D.status=1
从上面例子可以看出，尽可能满足ON的条件，而少用Where的条件。从执行性能来看第二个显然更加省时。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
如作者举了一个列子：
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
ON (product.id = product_details.id)
AND product_details.id=2;
+----+--------+------+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+------+--------+-------+
| 1 | 100 | NULL | NULL | NULL |
| 2 | 200 | 2 | 22 | 0 |
| 3 | 300 | NULL | NULL | NULL |
| 4 | 400 | NULL | NULL | NULL |
+----+--------+------+--------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM product LEFT JOIN product_details
ON (product.id = product_details.id)
WHERE product_details.id=2;
+----+--------+----+--------+-------+
| id | amount | id | weight | exist |
+----+--------+----+--------+-------+
| 2 | 200 | 2 | 22 | 0 |
+----+--------+----+--------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
从上可知，第一条查询使用 ON 条件决定了从 LEFT JOIN的 product_details表中检索符合的所有数据行。第二条查询做了简单的LEFT JOIN，然后使用 WHERE 子句从 LEFT JOIN的数据中过滤掉不符合条件的数据行。
(3).尽量避免子查询，而用join
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。如下：
PASS
insert into t1(a1) select b1 from t2 where not exists(select 1 from t1 where t1.id = t2.r_id);
Great
insert into t1(a1)
select b1 from t2
left join (select distinct t1.id from t1 ) t1 on t1.id = t2.r_id
where t1.id is null;
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