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写存储过程函数（如function cleanTable），在函数中写50条delete语句，或者在函数中弄个循环都可以。然后在客户端执行call cleanTable()就可以了。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：空间域名、网络空间、营销软件、网站建设、广安网站维护、网站推广。
本期我们用 MySQL 提供的 DBUG 工具来研究 MySQL 的 SQL 处理流程。
起手先造个实例
这里得稍微改一下实例的启动文件 start，将 CUSTOM_MYSQLD 改为 mysqld-debug：
重启一下实例，加上 debug 参数：
我们来做一两个实验，说明 DBUG 包的作用：
先设置一个简单的调试规则，我们设置了两个调试选项：
d：开启各个调试点的输出
O,/tmp/mysqld.trace：将调试结果输出到指定文件
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然后我们创建了一张表，来看一下调试的输出结果：
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可以看到 create table 的过程中，MySQL 的一些细节操作，比如分配内存 alloc_root 等
这样看还不够直观，我们增加一些信息：
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来看看效果：
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可以看到输出变成了调用树的形式，现在就可以分辨出 alloc_root 分配的内存，是为了解析 SQL 时用的（mysql_parse）
我们再增加一些有用的信息：
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可以看到结果中增加了文件名和行号：
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现在我们可以在输出中找一下统计表相关的信息：
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可以看到 MySQL 在这里非常机智，直接执行了一个内置的存储过程来更新统计表。
沿着 que_eval_sql，可以找到其他类似的统计表，比如下面这些：
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本次实验中，我们借助了 MySQL 的 DBUG 包，来让 MySQL 将处理过程暴露出来。MySQL 中类似的技术还有不少，比如 performance_schema，OPTIMIZER_TRACE 等等。
这些技术将 MySQL 的不同方向的信息暴露出来，方便大家理解其中机制。
建议采用联合查询 join 而且使用全连接（FULL JOIN）方式
select *
from web_pian
FULL JOIN Orders
ON web_pian.mingcheng=web_shang.mingcheng
Order by web_pian.mingcheng
解释下：FULL Join 全连接将会输出所有的记录，即使有些空缺，和Left Join 左连接有所不同
要点：left
join,right
join,inner
join
首先有如下两个表：
student：
id（int）
name(nvarchar)
1
a
2
b
3
c
4
d
5
e
6
f
quiz:
id(int)
score(int)
1
60
2
70
4
80
6
90
8
100
9
30
内连接：（inner
join）包括连接表的匹配行
select
student.name,quiz.score
from
quiz
inner
join
student
on
student.id=quiz.id
name
score
a
60
b
70
d
80
f
90
左连接：（left
join）包括连接表匹配行以及左连接表的所有行
select
student.name,quiz.score
from
student
left
join
quiz
on
student.id=quiz.id
name
score
a
60
b
70
c
null
d
80
e
null
f
90
右连接：(right
join)结果包括连接表的匹配行以及右连接表的所有行
select
student.name,quiz.score
from
student
right
join
quiz
on
student.id=quiz.id
name
score
a
60
b
70
d
80
f
90
null
100
null
30
当然，也可以看出左连接也可以写成右连接的形式：
select
student.name,quiz.score
from
student
right
join
quiz
on
student.id=quiz.id等价于
select
student.name,quiz.score
from
quiz
left
join
student
on
student.id=quiz.id