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MySQL 查询完全攻略:JOIN 联表、分组聚合(GROUP BY/HAVING)与 SQL

副标题:后端开发必备——从 SELECT 基础到百万级数据调优,一文打尽

前言:SQL 是程序员的“硬通货”

在数据库的世界里,写对 SQL 是本能,写快 SQL 是本事。很多业务 bug 源于查不对,更多性能灾难源于查不快。

本文将 MySQL 查询按照“单表过滤 → 多表联接 → 聚合统计 → 高级子查询 → 性能调优”的路径,全盘拆解 JOIN、IN、GROUP BY、HAVING 以及执行计划优化。全文硬核,不讲废话,所有语法均附带可直接运行的实战案例。


一、基础过滤三板斧:WHERE、IN、BETWEEN

在谈复杂查询前,先把过滤条件吃透。WHERE 决定了扫描数据的范围,范围越小,查询越快。

语法场景性能注意
WHERE id = 1等值精确查找走索引(前提有主键/唯一索引)
WHERE name LIKE '张%'前缀模糊匹配走索引;%张% 必然全表扫描
WHERE age BE
http://www.jsqmd.com/news/1031666/

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