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可以看到，左表（Persons表）中LastName為Bush的行的Id_P字段在右表（Orders表）中沒(méi)有匹配，但查詢結(jié)果仍然保留該行。

right join,在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，會(huì)返回右表所有的行，即使在左表中沒(méi)有匹配的記錄。

我們使用right join對(duì)兩張表進(jìn)行連接查詢，sql如下：

SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo
FROM Persons p
RIGHT JOIN Orders o
ON p.Id_P=o.Id_P
ORDER BY p.LastName

查詢結(jié)果如下：

Orders表中最后一條記錄Id_P字段值為65，在左表中沒(méi)有記錄與之匹配，但依然保留。

full join,在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，返回左表和右表中所有沒(méi)有匹配的行。

我們使用full join對(duì)兩張表進(jìn)行連接查詢，sql如下：

SELECT p.LastName, p.FirstName, o.OrderNo
FROM Persons p
FULL JOIN Orders o
ON p.Id_P=o.Id_P
ORDER BY p.LastName

查詢結(jié)果如下：

查詢結(jié)果是left join和right join的并集。

4、使用聯(lián)合（UNION）來(lái)代替手動(dòng)創(chuàng)建的臨時(shí)表

MySQL從4.0版本開(kāi)始支持union查詢，他可以把需要使用臨時(shí)表的兩條或更多的select查詢合在一個(gè)查詢中。在客戶端查詢會(huì)話結(jié)束的時(shí)候，臨時(shí)表會(huì)被自動(dòng)刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫(kù)整齊、高效。使用union來(lái)創(chuàng)建查詢的時(shí)候，我們只需要用union作為關(guān)鍵字把多個(gè)select語(yǔ)句連接起來(lái)就可以了，要注意的是所有select語(yǔ)句中的字段數(shù)目要相同。

下面一個(gè)例子就演示了一個(gè)使用union額查詢。

當(dāng)我們可以確認(rèn)不可能出現(xiàn)重復(fù)結(jié)果集或者不在乎重復(fù)結(jié)果集的時(shí)候盡量使用union all而不是union，因?yàn)閡nion和union all的差異主要是前者需要將兩個(gè)或者多個(gè)結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過(guò)濾操作，這就會(huì)涉及到排序，增加大量的CPU運(yùn)算，增大資源消耗及延遲。

5、事務(wù)

盡管我們可以使用子查詢(Sub-Queries)、連接(JOIN)和聯(lián)合(UNION)來(lái)創(chuàng)建各種各樣的查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫(kù)操作，都可以只用一條或少數(shù)幾條就可以完成的。更多的時(shí)候是需要用一系列的語(yǔ)句來(lái)完成某種工作。但是在這種情況下，當(dāng)這個(gè)語(yǔ)句塊中的某一條語(yǔ)句運(yùn)行出錯(cuò)的時(shí)候，整個(gè)語(yǔ)句塊的操作就會(huì)變得不確定起來(lái)。

設(shè)想一下，要把某個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)插入兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表中，可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：第一個(gè)表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫(kù)突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個(gè)表中的操作沒(méi)有完成，這樣就會(huì)造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至?xí)茐臄?shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。要避免這種情況，就應(yīng)該使用事務(wù)，它的作用是要么語(yǔ)句塊中每條語(yǔ)句都操作成功，要么都失敗。

換句話說(shuō)，就是可以保持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的一致性和完整性。事務(wù)以BEGIN關(guān)鍵字開(kāi)始，COMMIT關(guān)鍵字結(jié)束。在這之間的一條SQL語(yǔ)句操作失敗，那么Rollback命令就可以把數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)到begin開(kāi)始之前的狀態(tài)。

BEGIN; 
INSERTINTOsalesinfoSETCustomerID=14;
UPDATEinventorySETQuantity=11WHEREitem='book';
COMMIT;

事務(wù)的另一個(gè)作用是當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)使用相同的數(shù)據(jù)源時(shí)，他可以使用鎖定數(shù)據(jù)庫(kù)的方式來(lái)為用戶提供一種安全的訪問(wèn)機(jī)制，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾。

一般來(lái)說(shuō)，事務(wù)必須滿足四個(gè)條件(ACID)：原子性(Atomicity,或稱不可分割性)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation,又稱獨(dú)立性)、持久性(Durability).

• 原子性：一個(gè)事物(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不會(huì)結(jié)束在中間某個(gè)環(huán)節(jié)。事務(wù)在執(zhí)行過(guò)程中發(fā)生錯(cuò)誤，會(huì)被回滾(Rollback)到事務(wù)開(kāi)始的狀態(tài)，就像這個(gè)事務(wù)從來(lái)沒(méi)有執(zhí)行過(guò)一樣。

• 一致性：在事務(wù)開(kāi)始之前和事務(wù)結(jié)束之后，數(shù)據(jù)庫(kù)的完整性沒(méi)有被破壞。這表示寫入的資料必須完全符合所有的預(yù)設(shè)規(guī)則，這包含資料的精確度、串聯(lián)性以及后續(xù)數(shù)據(jù)庫(kù)可以自發(fā)性地完成預(yù)定的工作。

• 隔離性：數(shù)據(jù)庫(kù)允許多個(gè)事務(wù)同時(shí)對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫和修改的能力，隔離性可以防止多個(gè)事務(wù)并發(fā)執(zhí)行時(shí)由于交叉執(zhí)行而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。事務(wù)隔離分為不同的級(jí)別，包括讀未提交(Read uncommitted)、讀已提交(Read committed)、可重復(fù)讀(repeateable read)和串行化(Serializable).

• 持久性：事務(wù)處理結(jié)束后，對(duì)數(shù)據(jù)的修改就是永久的，即便系統(tǒng)故障也不會(huì)丟失。

事務(wù)的并發(fā)問(wèn)題：

1、臟讀：事務(wù)A讀取了事務(wù)B更新的數(shù)據(jù)，然后B回滾操作，那么A讀取到的數(shù)據(jù)就是臟數(shù)據(jù)

2、不可重復(fù)讀：事務(wù)A多次讀取同一事物，事務(wù)B在事務(wù)A多次讀取的過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)做了更新并提交，導(dǎo)致事務(wù)A多次讀取同一數(shù)據(jù)時(shí)，結(jié)果不一致。

3、幻讀：系統(tǒng)管理員A將數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有學(xué)生的成績(jī)從具體分?jǐn)?shù)改為ABCDE等級(jí)，但是系統(tǒng)管理員B就在這個(gè)時(shí)候插入了一條具體分?jǐn)?shù)的記錄，當(dāng)系統(tǒng)管理員A改結(jié)束后發(fā)現(xiàn)還有一條記錄沒(méi)有改過(guò)來(lái)，就好像發(fā)生了幻覺(jué)一樣，這就叫幻讀。

小結(jié)：不可重復(fù)讀的和幻讀很容易混淆，不可重復(fù)讀側(cè)重于修改，幻讀側(cè)重于新增或刪除。解決不可重復(fù)讀的問(wèn)題只需鎖住滿足條件的行，解決幻讀需要鎖表

MySQL事務(wù)隔離級(jí)別：

CREATE TABLE customerinfo(customerid int primary key) engine = innodb;
CREATE  TABLE   salesinfo( salesid int not null,customerid  int not null, primary key(customerid,salesid),foreign key(customerid)  references  customerinfo(customerid) on delete cascade)engine = innodb;

SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;

SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016;

SELECT * FROM t WHERE d >= ‘2016-01-01’;

SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;

SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);

SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘%de%’;
SELECT * FROM t WHERE name LIKE ‘de%’;

SELECT * FROM t WHERE 1;
SELECT * FROM t WHERE 1 LIMIT 10;

SELECT * FROM t WHERE id = ’19’;
SELECT * FROM t WHERE id = 19;

SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id;

SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;

SELECT * FROM t1 WHERE 1=1 ORDER BY RAND() LIMIT 4;

SELECT * FROM t1 WHERE id >= CEIL(RAND()*1000) LIMIT 4;

SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id WHERE 1 = 1 ORDER BY u.create_time DESC;


SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id;

INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(2,’Belle’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(3,’Bernice’);
INSERT INTO t (id, name) VALUES(1,’Bea’), (2,’Belle’),(3,’Bernice’);