概述
在Mysql数据库中，数据量过大时查询效率会变得较低，因此优化查询效率是很有必要的。本文主要介绍Mysql并表查询的方式，来提高查询效率。
Mysql并表查询
Mysql并表查询是指将多个表的数据到一个表中进行查询。在Mysql中，通过关联查询语句（join语句）实现表之间的数据关联。而在实际的应用场景中，数据多数是记录在若干张表中的，通过并表查询可以将这些表的数据整合起来，加快查询速度。
在使用Mysql并表查询时，需要注意以下几点：
1. 表之间必须有关联字段，这个字段在表中的值必须唯一。
2. 关联的字段必须有相应的索引，否则关联查询的效率会变得很低，甚至会导致Mysql数据库无法进行查询。
3. 关联查询语句的where条件中，必须包含关联的字段（即where a.field = b.field）。
例如，有两张表如下：
表1：students
| id | name |
|—-|——|
| 1 | Tom |
| 2 | Jerry |
表2：scores
| id | student_id | score |
|—-|———–|——-|
| 1 | 1 | 80 |
| 2 | 2 | 90 |
则，要查询学生Tom的成绩，可以使用以下的sql语句：
select students.name, scores.score from students join scores on students.id = scores.student_id where students.name = ‘Tom’;
优化查询效率
除了使用Mysql并表查询来提高数据查询效率外，还可以从查询语句和数据库本身两个方面来优化查询效率。
（1）查询语句优化
– 尽量使用索引查询
在查询时，应优先考虑使用索引查询，可以避免全表扫描，从而大大减少查询耗时。在使用索引时，应注意索引的选择，若数据的准确度较低或查询频率较低的字段，不宜建索引。
– 使用子查询时，考虑使用exists或not exists
在使用子查询时，应考虑使用exists或not exists语句，这两个语句执行效率比in语句高。例如，在查询学科中没有及格的学生时，可以使用以下的sql语句：
select * from students where not exists (select * from scores where students.id = scores.student_id and scores.score >= 60);
– 减少使用通配符
在查询中，尽量减少使用通配符（%），因为通配符会导致全表扫描。
（2）数据库本身优化
– 表分区
表分区是指将一张表分散成多个分区，每个分区独立存储、维护。在查询时，可以仅查询需要的分区，从而优化查询速度。
– 数据库缓存
在使用Mysql数据库时，需要启用缓存机制，在查询数据时，会优先查询缓存中的数据。建议开启Mysql查询缓存机制，同时设置合适的缓存大小。
– 索引优化
在Mysql数据库中，索引的优化非常重要。优秀的索引可以大幅提高查询速度，而不当的索引则可能导致查询慢、更新慢等问题。因此，在设计表结构时，应考虑数据的查询特点，选择合适的索引。同时，要注意避免出现重复的索引，重复的索引会影响性能。
Mysql并表查询是提高数据查询效率的常用方式之一，通过将多个表关联起来，将数据整合成一个表进行查询，避免了单表查询数据量过大的问题。同时，在sql语句和数据库本身优化方面，也有很多可以优化的地方，这些优化可以进一步提高数据查询的效率。希望本文能对大家有所启发。
相关问题拓展阅读：
mysql中同时查询两个数据库中的数据
mysql中，可用库名前缀同时查询两个数模档让据库中的数据。
工具：mysql
5.6
步骤旦局：
1、如图可见，在本地localhost中有2个数据库，分别是badkano和badkano_test。
2、假如两个数据库中有相同的表student，数据分别如下：
3、要同蠢滑时查询两个数据库中的上边两张表，语句如下：
select * from badkano.student
union all
select * from badkano_test.student;4、查询结果就将2个库中的数据一起查出来了：
select
a.wordA
from
`databaseA`.tableA
a
,`databaseB`.tableB
b
where
a.wordA=b.wordB;
测过
运行没得问题哦
那个引号是反单引租肢号，tab键上面的那个
O(∩_∩)O~
记得笑型旅给分哦碰凳
最后，总是有什么顺序可以排携世卖的返陵，如id
select
top
6
*
from
tb
order
by
id
desc
这是倒序的
如果顺过来就辩逗是
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*
from
(select
top
6
*
from
tb
order
by
id
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)
db
order
by
id
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