摘要：
mysql创建视图的步骤？MySQL创建视图的步骤如下：1. 使用CREATE VIEW语句创建视图，语法如下：```CREATE VIEW view_name ASSELECT... mysql创建视图的步骤？
MySQL创建视图的步骤如下：
1. 使用CREATE VIEW语句创建视图，语法如下：
```
CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;
```
其中，view_name是视图的名称，column1、column2等是需要从表中检索的列，table_name是要检索数据的表的名称，condition是用于筛选数据的条件语句。视图的SELECT语句必须以分号（;）结尾。
2. 执行CREATE VIEW语句后，如果没有错误提示，则表示视图创建成功。
3. 使用SELECT语句来检索视图的数据，视图的数据可以像普通表一样进行检索，例如：
```
SELECT * FROM view_name;
```
4. 可以使用ALTER VIEW语句来修改视图的定义，例如：
```
ALTER VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition_modified;
```
5. 可以使用DROP VIEW语句删除视图，例如：
```
DROP VIEW view_name;
```
需要注意的是，视图只是一个虚拟表，它不存储数据，只是依据SELECT语句动态生成结果集。因此，对视图的所有操作都会影响到原始表中的数据。
mysql视图join慢吗？
MySQL 视图 JOIN 操作的性能取决于多个因素，例如视图的复杂度、数据量、索引的使用等。一般来说，如果视图的查询语句比较复杂或者需要连接多个表，那么 JOIN 操作可能会比较慢。
为了提高视图 JOIN 的性能，可以考虑以下几点：
1. 优化视图的查询语句：确保查询语句使用了合适的索引，并且尽可能减少不必要的列和操作。
2. 优化表结构：确保表的结构合理，并且索引正确使用。
3. 限制结果集大小：如果只需要返回部分结果，可以使用 LIMIT 语句限制结果集大小。
4. 使用索引：如果可能的话，使用索引来加速 JOIN 操作。
5. 避免使用子查询：子查询可能会降低性能，可以考虑使用连接或其他方法来实现相同的功能。
总之，MySQL 视图 JOIN 操作的性能取决于多种因素，需要根据具体情况进行优化。
mysql多表查询中，表的数量很大而且查询条件很多，加视图的话可不可以提高查询速度呢？
视图的方式可以“简化”查询逻辑，让查询看起来简单，但是如果多表查询性能差，对于视图的方式来说，要排查性能瓶颈还是比较困难的。所以优化的本质不会变，是基于资源的平衡，简化不能够解决性能问题。
加视图，最后还是查的这几张表，最好的就是将你需要的数据，通过代码的方式转的一张表里面，然后单表操作是最快的，对单表加索引，千万数据也能查的很快，如果数据量还是很大，还可以做成分区，针对分区去查，检索速度也会很快
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
