1、同一张表中，查询出某个字段的sum和后形成虚表，再使用连接查询进行汇总：
下例为：在manhour_summary中，查询出某员工的加班工时总和、请假工时总和、总可用工时（加班工时+请假工时）
select m.name,sum(m.vacation_time) as vacationTime,l.leaveTotaltime,w.workOvertimeHour from manhour_summary m left join (select m.name,sum(m.vacation_time) as workOvertimeHour FROM manhour_summary m where vacation_time>=0 group by m.name) as w on m.name = w.name left join (select m.name,sum(m.vacation_time) as leaveTotaltime FROM manhour_summary m where vacation_time<0 group by m.name) as l on m.name = l.name group by m.name2、union all / unionunion all /union （联合）将两个或者多个结果集合并。在使用时，两个结果集要有相同的列（也可别名相同），并且字段类型需要一致。
union 和union all 的区别：
union会去除结果集中重复的部分，相当于进行一个distinct（去重），并且union 会自带排序功能；
union all 会不管是否重复，都会将结果合并在一起输出，没有排序功能，只是结果集的堆叠输出。
例：
tableA id name score 1 a 80 2 b 79 3 c 68 tableB id name score 1 d 48 2 e 23 3 c 86使用union时，
select id,name from tableA union select id,name from tableB 结果如下（去重复且排序）： id name 1 a 1 d 2 b 2 e 3 c使用union all 时，
select id,name from tableA union all select id,name from tableB 结果如下（不去重复且未排序）： id name 1 a 2 b 3 c 1 d 2 e 3 c接上例，在查询出汇总工时，点击明细查询时，查询出所有的加班及请假工时就可用union all3、Left join ...group by
之前也一直认为在select语句中使用子查询，感觉会对表进多次扫描，会影响速度。但是在最近的测试中，经过了多次测试发现当数据量大，并且显示的字段也较多时，使用子查询的方式在速度上明显要优于使用join后group的方式。
而且group后每多一个字段，耗时就会更长。
1）采用join方式 select d.dname,count(*) from scott.emp e, scott.dept d where e.deptno = d.deptno group by d.dname; 2）采用子查询方式 select (select d.dname from scott.dept d where d.deptno = e.deptno) dname, count(*) from scott.emp e group by e.deptno;从上面两个执行计划可以很容易看出来，方式2执行速度更快。上面的查询中涉及到的两个表数据量很小，上面的查询要求是非常简单的，实际开发中可能会涉及两个或多个数据量很大的表，并且查询显示字段也会很多，比如实际数据中部门表可能有部门名称，部门编码，部门简称，部门类型，部门所属上级组织等等等等。这样一来，对于方式二就需要写很多个子查询，比如：select (select d.dname from scott.dept d where d.deptno = e.deptno) dname, (select d.dcode from scott.dept d where d.deptno = e.deptno) dcode, (select d.dshortname from scott.dept d where d.deptno = e.deptno) dshortname, …… count(*) from scott.emp egroup by e.deptno;而方法一，可能只需要在group by后面多加几个字段即可，如下：select d.dname,dcode, dshortname,…… count(*) from scott.emp e, scott.dept dwhere e.deptno = d.deptnogroup by d.dname,dcode, dshortname,……;相对于sql长度来说，可能方式一更简洁。所以实际开发中，我们大都会选择方式一（即用join连接)。我之前也一直认为在select语句中使用子查询，感觉会对表进多次扫描，会影响速度。但是在最近的测试中，经过了多次测试发现当数据量大，并且显示的字段也较多时，使用子查询的方式在速度上明显要优于使用join后group的方式。
而且group后每多一个字段，耗时就会更长。
有以下两点建议：一：对于可以不用left join的我们尽量不用，这样会使group by后的字段达到最小。二：有些时候必须用left join的，比如要对表进行过滤时，可能要对表先进行关联过滤，再group by这种情况下，不一定就是group by后的字段越少越好了。而是要对关联字段全部group by。我做过的一次实验就是对3个表进行关联，比如A表有b_id是B表的主键，有c_id是C表的主键，当我使用group by a.b_id,a.c_id时，发现执行计划先对a,b表进行hash join，然后group by，再和c表进行hash join，然后又一次group by；当我使用group by a.b_id,a.c_id,b.b_id,c.c_id时 发现执行计划是对a,b表进行hash join，再和c表进行hash join，最后一起group by；比较一下发现后一种方式更快。
由此可见，group by是一种很耗时的操作。我们在实际开发中应该尽量斟酌使用。
转自http://www.itpub.net/thread-1895545-1-1.html
4、IFNULL(expr1,expr2)
如果 expr1 不是 NULL，IFNULL() 返回 expr1，否则它返回 expr2。
IFNULL()返回一个数字或字符串值，取决于它被使用的上下文环境。
SELECT a.name,a.employee_no as employeeNo,ifnull(t2.leaveTotaltime,0) as leaveTotaltime,ifnull(t1.workOvertimeHour,0) as workOvertimeHour,(ifnull(t1.workOvertimeHour,0)+ifnull(t2.leaveTotaltime,0)) as vacationTime,t3.graduationTime,t3.entryDate,t3.isLaborContract FROM staff_info a left join (select sum(b.work_overtime_hour) as workOvertimeHour,b.name from work_overtime_hour b group by b.name) t1 on a.name=t1.name left join (select sum(-c.leave_totaltime) as leaveTotaltime ,c.name from leave_detail c group by c.name) t2 on a.name=t2.name left join (select s.name,employee_no as employeeNo,graduation_time as graduationTime,entry_date as entryDate,is_labor_contract as isLaborContract from staff_info s left join leave_detail l on s.name = l.name and s.employee_no = l.job_number group by name) t3 on a.name = t3.name