摘要：
mysql视图可以join吗？是的，MySQL视图可以与其他表进行连接（join）。视图在MySQL中实际上是一个虚拟表，它是由查询语句生成的，包含了与查询语句结果对应的行和列。因... mysql视图可以join吗？
是的，MySQL视图可以与其他表进行连接（join）。视图在MySQL中实际上是一个虚拟表，它是由查询语句生成的，包含了与查询语句结果对应的行和列。因此，你可以像操作普通表一样对视图进行连接操作。
要连接两个表，你可以使用JOIN语句。JOIN语句将两个或多个表基于它们之间的关联条件组合起来。以下是一个示例，展示了如何使用JOIN连接一个视图和一个表：
sql
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SELECT *
FROM table1
JOIN view1 ON table1.column = view1.column;
在上面的示例中，table1是一个实际的表，而view1是一个视图。通过JOIN语句，我们将它们连接在一起，基于它们之间的关联条件（table1.column = view1.column）进行匹配。你可以根据需要调整查询语句，包括选择要返回的列、添加其他条件等。
需要注意的是，视图是由查询语句生成的，因此连接视图的性能可能会受到查询语句复杂度、数据量等因素的影响。在实际应用中，建议优化视图查询语句和表结构以提高连接性能。
是的，MySQL视图可以使用join来连接多张表。视图本质上就是一个虚拟表，它可以像普通表一样进行查询和操作。通过在创建视图时使用多张表的字段进行连接操作，可以实现在视图中进行数据关联和聚合。这样，在查询视图时就可以方便地获取跨表的数据，并且简化了查询语句的复杂度。通过使用join操作，可以在MySQL视图中实现多张表的数据关联和联合查询，提高了数据的可读性和查询效率。
mysql或orcal中，视图是怎样存在的？
我按照自己的理解解释一下，有不对的地方，请留言指正。
普通视图
只是存放数据字典当中的子查询，本身没有数据，数据来源于基表。
好处：
简化复杂的SQL操作。
只使用一张表的某些数据（有些字段不应当让低权限的用户访问到）
物化视图
把查询到的数据存放起来，为了以后再次查询。
好处：
把查询到的数据存放起来，以后再次查询就非常方便。
省去了查询中所需要的数据的处理。
缺点：
需要额外的存储空间。
希望我的回答可以帮助到你！
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。
