MySQL技術內幕：SQL編程

序
前言
第1章　SQL編程/1
1.1　MySQL數(shù)據(jù)庫/2
1.1.1　MySQL數(shù)據(jù)庫歷史/2
1.1.2　MySQL數(shù)據(jù)庫的分支版本/4
1.2　SQL編程/5
1.3　數(shù)據(jù)庫的應用類型/7
1.3.1　OLTP/7
1.3.2　OLAP/8
1.3.3　OLTP與OLAP的比較/9
1.3.4　MySQL存儲引擎及其面向的數(shù)據(jù)庫應用/10
1.4　圖形化的SQL查詢分析器/12
1.4.1　MySQL Workbench/12
1.4.2　Toad for MySQL/12
1.4.3　iMySQL-Front/13
1.5　小結/15
第2章　數(shù)據(jù)類型/16
2.1　類型屬性/17
2.1.1　UNSIGNED/17
2.1.2　ZEROFILL/20
2.2　SQL_MODE設置/21
2.3　日期和時間類型/26
2.3.1　DATETIME和 DATE/26
2.3.2　TIMESTAMP/28
2.3.3　YEAR和TIME/30
2.3.4　與日期和時間相關的函數(shù)/31
2.4　關于日期的經(jīng)典SQL編程問題/34
2.4.1　生日問題/34
2.4.2　重疊問題/37
2.4.3　星期數(shù)的問題/48
2.5　數(shù)字類型/53
2.5.1　整型/53
2.5.2　浮點型（非精確類型）/54
2.5.3　高精度類型/54
2.5.4　位類型/55
2.6　關于數(shù)字的經(jīng)典SQL編程問題/56
2.6.1　數(shù)字輔助表/56
2.6.2　連續(xù)范圍問題/58
2.7　字符類型/60
2.7.1　字符集/60
2.7.2　排序規(guī)則/64
2.7.3　CHAR和VARCHAR/68
2.7.4　BINARY和VARBINARY/70
2.7.5　BLOB和TEXT/72
2.7.6　ENUM和SET類型/73
2.8　小結/75
第3章　查詢處理/76
3.1　邏輯查詢處理/77
3.1.1　執(zhí)行笛卡兒積/79
3.1.2　應用ON過濾器/80
3.1.3　添加外部行/83
3.1.4　應用WHERE過濾器/84
3.1.5　分組/85
3.1.6　應用ROLLUP或CUBE/86
3.1.7　應用HAVING過濾器/86
3.1.8　處理SELECT列表/87
3.1.9　應用DISTINCT子句/87
3.1.10　應用ORDER BY子句/88
3.1.11　LIMIT子句/92
3.2　物理查詢處理/93
3.3　小結/95
第4章　子查詢/96
4.1　子查詢概述/97
4.1.1　子查詢的優(yōu)點和限制/97
4.1.2　使用子查詢進行比較/97
4.1.3　使用ANY、IN和SOME進行子查詢/98
4.1.4　使用ALL進行子查詢/99
4.2　獨立子查詢/99
4.3　相關子查詢/105
4.4　EXISTS謂詞/109
4.4.1　EXISTS /109
4.4.2　NOT EXISTS/111
4.5　派生表/113
4.6　子查詢可以解決的經(jīng)典問題/114
4.6.1　行號/114
4.6.2　分區(qū)/118
4.6.3　最小缺失值問題/121
4.6.4　缺失范圍和連續(xù)范圍/122
4.7　MariaDB對SEMI JOIN的優(yōu)化/126
4.7.1　概述/126
4.7.2　Table Pullout優(yōu)化/127
4.7.3　Duplicate Weedout 優(yōu)化/128
4.7.4　Materialization優(yōu)化/129
4.8　小結/130
第5章　聯(lián)接與集合操作/132
5.1　聯(lián)接查詢/133
5.1.1　新舊查詢語法/133
5.1.2　CROSS JOIN/134
5.1.3　INNER JOIN/137
5.1.4　OUTER JOIN/138
5.1.5　NATURAL JOIN/141
5.1.6　STRAIGHT_JOIN/141
5.2　其他聯(lián)接分類/142
5.2.1　SELF JOIN/143
5.2.2　NONEQUI JOIN/144
5.2.3　SEMI JOIN和ANTI SEMI JOIN/145
5.3　多表聯(lián)接/146
5.4　滑動訂單問題/148
5.5　聯(lián)接算法/150
5.5.1　Simple Nested-Loops Join算法/150
5.5.2　Block Nested-Loops Join算法/155
5.5.3　Batched Key Access Join算法/158
5.5.4　Classic Hash Join算法/161
5.6　集合操作/163
5.6.1　集合操作的概述/163
5.6.2　UNION DISTINCT和UNION ALL/165
5.6.3　EXCEPT/167
5.6.4　INTERSECT/170
5.7　小結/171
第6章　聚合和旋轉操作/172
6.1　聚合 /173
6.1.1　聚合函數(shù)/173
6.1.2　聚合的算法/174
6.2　附加屬性聚合/176
6.3　連續(xù)聚合/178
6.3.1　累積聚合/179
6.3.2　滑動聚合/183
6.3.3　年初至今聚合/184
6.4　Pivoting/185
6.4.1　開放架構/185
6.4.2　關系除法/187
6.4.3　格式化聚合數(shù)據(jù)/189
6.5　Unpivoting/191
6.6　CUBE 和 ROLLUP/193
6.6.1　ROLLUP/193
6.6.2　CUBE/196
6.7　小結/197
第7章　游標/198
7.1　面向集合與面向過程的開發(fā)/199
7.2　游標的使用/199
7.3　游標的開銷/200
7.4　使用游標解決問題/202
7.4.1　游標的性能分析/202
7.4.2　連續(xù)聚合/203
7.4.3　最大會話數(shù)/206
7.5　小結/210
第8章　事務編程/211
8.1　事務概述/212
8.2　事務的分類/214
8.3　事務控制語句/219
8.4　隱式提交的SQL語句/224
8.5　事務的隔離級別/225
8.6　分布式事務編程/229
8.7　不好的事務編程習慣/234
8.7.1　在循環(huán)中提交/234
8.7.2　使用自動提交/236
8.7.3　使用自動回滾/236
8.8　長事務/239
8.9　小結/240
第9章　索引/242
9.1　緩沖池、順序讀取與隨機讀取/243
9.2　數(shù)據(jù)結構與算法/246
9.2.1　二分查找法/246
9.2.2　二叉查找樹和平衡二叉樹/247
9.3　B+樹/249
9.3.1　B+樹的插入操作/250
9.3.2　B+樹的刪除操作/252
9.4　B+樹索引/253
9.4.1　InnoDB B+樹索引/254
9.4.2　MyISAM B+樹索引/256
9.5　Cardinality/256
9.5.1　什么是Cardinality/256
9.5.2　InnoDB存儲引擎怎樣統(tǒng)計Cardinality/257
9.6　B+樹索引的使用/259
9.6.1　不同應用中B+樹索引的使用/259
9.6.2　聯(lián)合索引/260
9.6.3　覆蓋索引/262
9.6.4　優(yōu)化器選擇不使用索引的情況/263
9.6.5　INDEX HINT/265
9.7　Multi-Range Read/267
9.8　Index Condition Pushdown/269
9.9　T樹索引/271
9.9.1　T樹概述/271
9.9.2　T樹的查找、插入和刪除操作/272
9.9.3　T樹的旋轉/273
9.10　哈希索引/276
9.10.1　散列表/276
9.10.2　InnoDB存儲引擎中的散列算法/278
9.10.3　自適應哈希索引/278
9.11　小結/279
第10章　分區(qū)/280
10.1　分區(qū)概述/281
10.2　分區(qū)類型/283
10.2.1　RANGE分區(qū)/283
10.2.2　LIST分區(qū)/289
10.2.3　HASH分區(qū)/291
10.2.4　KEY分區(qū)/293
10.2.5　COLUMNS分區(qū)/293
10.3　子分區(qū)/295
10.4　分區(qū)中的NULL值/298
10.5　分區(qū)和性能/301
10.6　在表和分區(qū)間交換數(shù)據(jù)/305
10.7　小結/307