大家好，今天来为大家分享left的一些知识点，和左表一条右边多条的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
MySQL查询select * from table where id in (几百或几千个id) ，如何提高效率
看了下面各位的回答，有的说用exist，有的说用join，难道你们不是在把简单的事情复杂化了吗？竟然还有子表子查询一说？也有朋友说的很精准，不要用select*，这个*是个坑，实际开发过程中，关于MySQL开发规范也会明确告知大家不要select*。
首先我想问的是：查询MySQL的一张表怎么查最快？当然是根据主键查询了！
默认你的MySQL库、表引擎是Innodb引擎，然后会有一颗主键的B+树，叶子节点就是这个主键索引对应的数据，意味着一次查询即可，回表都不需要好不好？简单直接！
这就是MySQL在Innodb引擎下的聚集索引。
什么是聚集索引？InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引。
1.如果表定义了PK（PrimaryKey，主键），那么PK就是聚集索引。
2.如果表没有定义PK，则第一个NOTNULLUNIQUE的列就是聚集索引。
3.否则InnoDB会另外创建一个隐藏的ROWID作为聚集索引。
这种机制使得基于PK的查询速度非常快，因为直接定位的行记录。
下图是利用普通索引做查询时候的一个回表操作，如何避免回表操作？使用覆盖索引！即selectxxx,yyyfromtablewherexxx=''andyyy=''，只能查询xxx,yyy就会避免回表操作！
所以你还搞什么其他各种操作来秀呢？只不过题主说了id不是连续的，所以做不到范围查询，也就无法between查询了。
不要纯粹的依赖数据库如果这个查询量级很大，并发很高，原则上我们是不允许直接查库的，中间必须有一层缓存，比如Redis。那至于这个数据怎么存储到redis就要看具体业务具体分析了。
如果内存足够，甚至可以把这几十万的数据直接放到redis里面去，然后通过redis的管道查询一次给批量查询出来。
如果没必要存储这么多，或者不让存这么多，是不是可以采用redis的淘汰策略来控制缓存里的数据都是热点数据？
sql关联表查询语句
一、外连接
1.左连接leftjoin或leftouterjoin
SQL语句：select*fromstudentleftjoinscoreonstudent.Num=score.Stu_id;
2.右连接rightjoin或rightouterjoin
SQL语句：select*fromstudentrightjoinscoreonstudent.Num=score.Stu_id;
3.完全外连接fulljoin或fullouterjoin
SQL语句：select*fromstudentfulljoinscoreonstudent.Num=score.Stu_id;
通过上面这三种方法就可以把不同的表连接到一起，变成一张大表，之后的查询操作就简单一些了。
而对于select*fromstudent,score;则尽量不使用此语句，产生的结果过于繁琐。
二、内连接
join或innerjoin
SQL语句：select*fromstudentinnerjoinscoreonstudent.Num=score.Stu_id;
此时的语句就相当于：select*fromstudent,scorewherestudent.ID=course.ID;
三、交叉连接
crossjoin，没有where指定查询条件的子句的交叉联接将产生两表的笛卡尔积。
SQL语句：select*fromstudentcrossjoinscore;
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的left和左表一条右边多条问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
