禁止码迷，布布扣，豌豆代理，码农教程，爱码网等第三方爬虫网站爬取！
子查询
所谓子查询，其实就是对检索的结果进行检索，也就是一种查询的嵌套，即我在查询到的数据中再次查询想要的数据。
子查询过滤
因为子查询是对检索的结果进行检索，可以理解为限定条件的查询，那么子查询应当有过滤功能。
这段代码发生了什么？可以被拆分为 2 步：
当然子查询是可以一直嵌套的，不仅局限于 2 层而已。
子查询计算字段
可以利用计算字段的构造实现子查询，即将查询的结果作为一个新的字段进行操作。
这个时候的子查询会因为检索出来的行数而重复执行多次，也就是每检索一次就使用一次子查询。
- 使用计算字段实现子查询必须使用完全限定列名，否则会因为嵌套而产生二义性。
联结表
联结
联结是 SQL 的必杀技之一，可以在数据检索的时候实现联结表。在学习联结之前，需要先了解一下关系表的基本概念，给出一个写得不错的博客连接——数据库-表关系。这里只强调外键，所谓外键为某个表的一个列，该列是另一个表的主键，通过外键可以使 2 个表产生关联。
将数据存储于多个表中，可以通过组合的方式使得数据可以适应更多、更好的功能，因此如何将这些分散的数据联结为一个新的我们想要的表，就需要使用联结。
联结有一些注意事项，首先是使用联结时需要指定联结类型，第二是联结的条件需要给出，并且要保证书写正确。下面的讲解将对这些进行强调。
创建联结
想要创建联结，就需要包含多个表，同时为了消除二义性，所有的列都需要用完全限定列名来指定。
- 这里需要注意结合 WHERE 语句进行过滤，否则联结的表将会把所有被包含的行统统都联结。
也可以这么来写，使用 INNER JOIN 来指定来源于哪些表，然后用 ON 来指定联结的规则。
这种联结方式称之为等值联结或内部联结，这是根据 2 个表之间相同的字段进行联结的方式。
联结的表的个数也是没有限制的，在开销允许的范围内可以联结多个表。
表别名
联结是允许使用表别名的，使用表别名可以使重复调用表变得容易,表别名是服务器的内部行为。
自联结
自联结顾名思义，也就是一个表自己和自己按照一定的规则进行联结的用法。对于自联结我们可能要根据需求取一些表别名，因为表本身的关键字都是一样的，因此自联结会有二义性，取一些表别名更便于管理数据。
当然这个功能也可以用子查询来实现，不同的是往往自联结的用法，开销会比子查询小得多。
自然联结
所谓自然联结，指的是对表进行联结时应该至少有一个列出现在多个表中，并排除多次出现，使每个列只返回一次。自然联结我们往往这么用，选择一个表获取全部列，然后用这份数据来规定其他表使用的字段。前面讨论的都是内联结，所谓内联结根据 2 个表之间相同的字段进行联结的方式，可以理解为取交集，所有的内联结都是自然联结。
外部联结
现在来看看外联结，所谓外联结就是联结表包含了没有关联的行。外联结有 2 种，分别是左外联结和右外联结，分别使用关键字 LEFT OUTER JOIN 和 RIGHT OUTER JOIN，他们分别表示是从左边的表选择所有行还是右边的表。我们首先先来看看内联结和外联结的区别：
可以看到，外联结会把没有关联的行一并联结进来。现在看看左外联结和右外联结的区别：
由于右联结是以右侧的表为基准的，因此有些数据并没有出现。不过你也发现了，右联结其实就是左联结的 2 个表顺序倒过来写，效果是一样的。
联结使用聚集函数
在进行联结操作的时候，可以使用聚集函数来一并参与数据处理。比较典型的用法就是构建分组，然后利用分组来做联结操作。聚集函数对内联结和外联结来说都是适用的。
在这里首先对 “orders” 的 “order_num” 字段构建分组，然后将这个分组当做一个新的列去参与联结操作。
组合查询
前面我们讨论过一个检索中使用多个 SELECT 语句的检索方式，也就是子查询，子查询中 SELECT 是一种嵌套关系。现在看看组合查询，所谓组合查询就是执行多个 SELECT，然后将这些查询结果进行合并，最后返回一个结果。组合查询有 2 种比较常见的用法，一种是对单个表进行了多次查询，一种是单个查询中操作了不同的表，对此可以进行合并。
创建组合查询
要创建组合查询就需要使用 UNION 操作符来实现，用这个操作符可以合并几个 SELECT 返回的结果。语法框架为：
SELECT expression1, expression2, ... expression_n
FROM tables
[WHERE conditions]
UNION [ALL | DISTINCT]
SELECT expression1, expression2, ... expression_n
FROM tables
[WHERE conditions];
UNION 操作符有以下注意事项：
- 必须有不小于 2 个的 SELECT 才能使用 UNION 操作符;
- 被组合的 SELECT 必须拥有相同的列、表达式、聚集函数；
- 列与列之间的数据类型需要时兼容的。
UNION 操作符使用方式是放在需要组合的 SELECT 的中间，例如：
这个结果就是从以下 2 个结果组合的：
不过，其实这个也可以用 WHERE 来过滤，也能起到相同的效果。具体使用哪种写法，还要具体问题具体分析。
是否去重
UNION 操作符返回的是去重后的数据，如果我不希望去重的话可以为 UNION 指定一个 ALL 参数即可。
组合查询排序
对组合查询的结果当然可以排序，不过对被组合的每个 SELECT 进行排序是没有意义的，一组合就又乱序了。因此在组合查询时只能有 1 个 ORDER BY，位于最后一行表示对分组查询的整体结果进行排序。
全文本检索
更智能的搜索
之前我们使用的通配符或正则表达式进行对关键字的检索，效果很好，但是还是有一些不足的。首先是这样的检索就需要对所有的行进行检索，那么当数据量过多时就会带来性能问题。第二是这样的检索都是完全匹配的，对于模糊查找或者是部分索引而言，没有很强大的功能。这个时候我们就需要更为智能的检索方式，一种不错的选择是使用全文本搜索。
全文本搜索有以下注意事项：
- 被添加入非用词列表的词和短词(默认 3 个字符及以下的词)将会被自动忽略；
- 某个词出现频率很高时将被自动添加入非用词列表；
- 检索的表中若行数少于 3 行，不返回任何结果；
- 词之间的单引号将被自动忽略，即 “ it's ” 将被认为是 “its”；
- MySQL 暂不支持临近操作符。
数据库引擎
数据库的搜索基于对数据库引擎的使用，例如 MyISAM 和 InnoDB，但是并不是所有引擎都可以支持全文本检索，例如 InnoDB 引擎就不支持。
建立索引
所谓全文本搜索，并不是对全部的字段进行匹配，而是通过一种名为索引的功能。所谓索引就是在指定的列中指定一些词，用这些词构建一个索引，然后进行检索时就可以根据这些词进行更高效的检索。
在一张表被建立时，可以使用 FULLTEXT 子句启用全文本搜索。通过在该子句中指定构建检索的列，列的数量可以是多个，定义之后 MySQL 将会自动维护索引。当我需要全文本搜索时，就可以根据建立的检索进行匹配。检索可以在建表的时候进行指定，也可以在后续指定。值得一提的是导入数据时，数据的量是过多的，还没有根据需要进行管理。这个时候启用全本文检索的话，对维护检索的开销是很大的，因此全文本搜索应该避免在数据大量变动时启用。
ENGINE 则是用于指定这个表的搜索引擎。
进行搜索
要进行全文本搜索，就需要使用 Match() 函数和 Against() 函数进行联合工作。Match() 函数用于指定被搜索的列，其中指定的列必须已经被 FULLTEXT 子句所建立检索，Against() 函数用于指定搜索的内容。
当然这个搜索也可以使用 LIKE 子句实现，不同在于全文本搜索更为智能。例如全文本搜索的结果会自动排序，例如可以按照检索词的出现位置的前后进行排序，这样对于数据的组织更为方便。这个功能的机理是什么？在全文本搜索时 Match() 函数和 Against() 函数会根据搜索的效果，通过一定的规则计算出一个值，用这个值来度量检索的相关度，依次决定是否回显和次序。
查询拓展
所谓查询拓展，也就是对一个关键字进行相关性查询，即使这个结果没有包含检索词，也能通过一定的规则判断是否相关。要实现这个功能，就需要基于全文本搜索找到所需要的数据，然后通过这些信息为参考进行一次新的全文本搜索，此时的结果将根据相关性返回更多信息。例如对于一次全文本搜索：
对其使用查询扩展，将会返回具有相关性的数据，例如复现的单词。
Bool 文本搜索
布尔方式
使用 布尔方式 (boolean mode) 可以使文本搜索能够附带更多信息，例如需要匹配的词、排斥的词、回显数据优先级等信息。由于这种方式比较精确，因此一般会结合全文本搜索来进行，保证效率。想要使用布尔方式，就需要加入关键字 IN BOOLEAN MODE。
布尔操作符
| 操作符 | 功能 |
|---|---|
| + | 包含检索词 |
| - | 排除检索词 |
| > | 包含检索词并提高优先级 |
| < | 包含检索词并减少优先级 |
| () | 将词组成表达式 |
| ~ | 取消词的排序值 |
| * | 词尾的通配符 |
| "" | 定义短语 |
- 将被组成的表达式可以被包含、排除或排序。
实例
这个例子可以排除包含指定字符的所有行。
这个例子查找同时包含指定单词的所有行。
这个例子查找存在指定单词的所有行。
这个例子查找同时包含指定短语的所有行。
这个例子给定了指定单词的优先级。
这个例子查找了表达式。
参考资料
《MySQL Crash Course》[英] Ben Forta 著，刘晓霞 钟鸣 译，人民邮电出版社
菜鸟教程——MySQL 教程