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mysql三张表怎么连 mysql三张表联合查询sql语句

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MySql三张表怎么进行全连接？select * from A full join B on a.col1=b.col1
left join C on a.col2=c.col2;
是不是你要的效果、C又是什么join呢，是在搞不清你可以把子查询括号括起来再join你的C表
select * from (
select * from A full join B on a.col1=b.col1
) left join C on a.col2=c.col2;
MYSQL数据库中三个数据表如何实现关联数据库多表关联，一般采用外键比较方便，也可以额外建一个连接表做多表关联的连接，但这样稍微有点儿复杂，这些是建表方面的关联 。查询关联，可以采用多表查询的方式关联查询，这点要求稍高点儿，但关联后再操作单表时，别的表不用受太大的影响，这点特好 。
MySQL中3表join流程分析 常听说MySQL中3表 join 的执行流程并不是前两张表 join 得出结果，再与第三张表进行 join；而是3表嵌套的循环连接 。那这个3表嵌套的循环连接具体又是个什么流程呢？与前两张表 join 得出结果再与第三张表进行 join 的执行效率相比如何呢？下面通过一个例子来分析分析 。
set optimizer_switch='block_nested_loop=off';
关联字段无索引的情况下强制使用索引嵌套循环连接算法，目的是更好的观察扫描行数 。
表结构和数据如下：
示例SQL：
通过 slow log 得知一共扫描 24100 行：
执行计划显示用的索引嵌套循环连接算法：
扫描行数构成：
总行数=100 4000 20000=24100 。
从这个结果来看，join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果，再与 t2 进行 join 得出结果 。这结论与我们通常认为的 3表 join 实际上是3表嵌套的循环连接不一样，接着往下看 。
查看执行计划成本：
mysql explain format=json select * from t1 join t2 on t1.b=t2.b join t3 on t1.b=t3.b where t1.a21\G
其他信息：
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 100*0.2 =20
t1总成本=21
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 200*0.2 =40
t3表总成本= 驱动表扇出*(IO成本 CPU成本) = 20*(1 40) =820
阶段性总成本= 21 820 =841
此处 eval_cost=80 ， 实则为 驱动表扇出*被驱动每次扫描行数*filtered*成本常数 ，即20*200*10%*0.2。
简化公式为： eval_cost=rows_produced_per_json*成本常数
IO成本= 4*1.0 =4
CPU成本= 1000*0.2 =200
t2表总成本= 前2表join的扇出*(IO成本 CPU成本) = 400*(4 200) =81600
阶段性总成本= 841 81600 =82441
此处 eval_cost=8000，即rows_produced_per_json*成本常数 ， 即40000*0.2
根据执行计划成本分析：
这样看，3表 join 流程是：
注意 ， 由于造的数据比较特殊，所以第 3 步得出的中间结果集实际上只有 1行 ， 所以最终 t2 表的查找次数是20*1=20 ，所以扫描总行数是20*1000。所以单看 slow log 中显示的 24100 行，会误认为是先得出 t1 和 t3 join 的结果，再去和 t2 进行 join 。
当我调整 t3 的数据，删除20行，再插入20行，使满足 b21 的数据翻倍，这样“第 3 步得出的中间结果集”变成 2 行：
再来看slow log 中扫描的总行数为44100，t1、t3的扫描行数不变，t2 的扫描行数变为20*2*1000=40000 ：
为什么执行计划中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？
因为执行计划对t1 join t3 的扇出是个估算值，不准确 。而 slow log 是真实执行后统计的，是个准确值 。
为什么执行计划中，t2表的执行次数是用“t1 join t3 的扇出”表示的？这不是说明 t1 先和 t3 join，结果再和 t2 join？
其实拆解来看，“3表嵌套循环” 和 “前2表 join 的结果和第3张表 join” 两种算法 ， 成本是一样的，而且如果要按3表嵌套循环的方式展示每张表的成本将非常复杂 ， 可读性不强 。所以执行计划中这么表示没有问题 。
总的来说，对于3表join或者多表join 来说，“3表嵌套循环” 和 “先2表 join，结果和第3张表join” 两种算法，成本是一样的 。要注意的一点是3表嵌套循环成本并非如下图写的：n m x，而是 n (m a x)，其中 a 为 t2 满足单个等值条件的平均值 。
当被驱动表的关联字段不是唯一索引，或者没有索引，每次扫描行数会大于1时 ， 其扇出误差会非常大 。比如在上面的示例中：
t3 实际的扇出只有 20，但优化器估算值是 总扫描行数的 10% ， 由于t3表的关联字段没有索引，所以每次都要全表扫描200行，总的扫描行数= 20*200 =4000 ， 扇出= 4000*10% =400，比实际的20大了20倍 。尤其对于后续表的 join 来说 ， 成本估算会产生更严重的偏差 。
如果是 left join，每个被驱动表的 filtered 都会被优化器认定为 100%，误差更大！
通常建议join不超过2表，就是因为优化器估算成本误差大导致选择不好的执行计划，如果要用 ， 一定要记?。汗亓侄伪匦胍兴饕? ，最好有唯一性或者基数大 。
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