MYSQL 三、mysql基础知识 7（MySQL8其它新特性）

一、mysql8新特性概述

MySQL从5.7版本直接跳跃发布了8.0版本，可见这是一个令人兴奋的里程碑版本。MySQL 8版本在功能上做了显著的改进与增强，开发者对MySQL的源代码进行了重构，最突出的一点是多MySQL Optimizer优化器进行了改进。不仅在速度上得到了改善，还为用户带来了更好的性能和更棒的体验。

1.1 MySQL8.0 新增特性

1. 更简便的NoSQL支持 NoSQL泛指非关系型数据库和数据存储。随着互联网平台的规模飞速发展，传统的关系型数据库已经越来越不能满足需求。从5.6版本开始，MySQL就开始支持简单的NoSQL存储功能。MySQL 8对这一功能做了优化，以更灵活的方式实现NoSQL功能，不再依赖模式（schema）。

2. 更好的索引 在查询中，正确地使用索引可以提高查询的效率。MySQL 8中新增了隐藏索引和降序索引。隐藏索引可以用来测试去掉索引对查询性能的影响。在查询中混合存在多列索引时，使用降序索引可以提高查询的性能。

3.更完善的JSON支持 MySQL从5.7开始支持原生JSON数据的存储，MySQL 8对这一功能做了优化，增加了聚合函数 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() ，将参数聚合为JSON数组或对象，新增了行内操作符 ->>，是列路径运算符 ->的增强，对JSON排序做了提升，并优化了JSON的更新操作。

4.安全和账户管理 MySQL 8中新增了 caching_sha2_password 授权插件、角色、密码历史记录和FIPS模式支持，这些特性提高了数据库的安全性和性能，使数据库管理员能够更灵活地进行账户管理工作。

5.InnoDB的变化 InnoDB是MySQL默认的存储引擎，是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。在MySQL 8 版本中，InnoDB在自增、索引、加密、死锁、共享锁等方面做了大量的改进和优化，并且支持原子数据定义语言（DDL），提高了数据安全性，对事务提供更好的支持。

6.数据字典 在之前的MySQL版本中，字典数据都存储在元数据文件和非事务表中。从MySQL 8开始新增了事务数据字典，在这个字典里存储着数据库对象信息，这些数据字典存储在内部事务表中。

7. 原子数据定义语句 MySQL 8开始支持原子数据定义语句（Automic DDL），即原子DDL 。目前，只有InnoDB存储引擎支持原子DDL。原子数据定义语句（DDL）将与DDL操作相关的数据字典更新、存储引擎操作、二进制日志写入结合到一个单独的原子事务中，这使得即使服务器崩溃，事务也会提交或回滚。使用支持原子操作的存储引擎所创建的表，在执行DROP TABLE、CREATE TABLE、ALTER TABLE、RENAME TABLE、TRUNCATE TABLE、CREATE TABLESPACE、DROP TABLESPACE等操作时，都支持原子操作，即事务要么完全操作成功，要么失败后回滚，不再进行部分提交。对于从MySQL 5.7复制到MySQL 8版本中的语句，可以添加 IF EXISTS 或 IF NOT EXISTS 语句来避免发生错误。

8.资源管理 MySQL 8开始支持创建和管理资源组，允许将服务器内运行的线程分配给特定的分组，以便线程根据组内可用资源执行。组属性能够控制组内资源，启用或限制组内资源消耗。数据库管理员能够根据不同的工作负载适当地更改这些属性。目前，CPU时间是可控资源，由“虚拟CPU”这个概念来表示，此术语包含CPU的核心数，超线程，硬件线程等等。服务器在启动时确定可用的虚拟CPU数量。拥有对应权限的数据库管理员可以将这些CPU与资源组关联，并为资源组分配线程。资源组组件为MySQL中的资源组管理提供了SQL接口。资源组的属性用于定义资源组。MySQL中存在两个默认组，系统组和用户组，默认的组不能被删除，其属性也不能被更改。对于用户自定义的组，资源组创建时可初始化所有的属性，除去名字和类型，其他属性都可在创建之后进行更改。在一些平台下，或进行了某些MySQL的配置时，资源管理的功能将受到限制，甚至不可用。例如，如果安装了线程池插件，或者使用的是macOS系统，资源管理将处于不可用状态。在FreeBSD和Solaris系统中，资源线程优先级将失效。在Linux系统中，只有配置了CAP_SYS_NICE属性，资源管理优先级才能发挥作用。

9.字符集支持 MySQL 8中默认的字符集由 latin1 更改为 utf8mb4 ，并首次增加了日语所特定使用的集合，utf8mb4_ja_0900_as_cs。

10.优化器增强 MySQL优化器开始支持隐藏索引和降序索引。隐藏索引不会被优化器使用，验证索引的必要性时不需要删除索引，先将索引隐藏，如果优化器性能无影响就可以真正地删除索引。降序索引允许优化器对多个列进行排序，并且允许排序顺序不一致。

11.公用表表达式 公用表表达式（Common Table Expressions）简称为CTE，MySQL现在支持递归和非递归两种形式的CTE。CTE通过在SELECT语句或其他特定语句前使用WITH语句对临时结果集进行命名。

基础语法如下：

WITH cte_name (col_name1,col_name2 ...) AS (Subquery)

SELECT * FROM cte_name;

Subquery代表子查询，子查询前使用 WITH 语句将结果集命名为 cte_name ，在后续的查询中即可使用 cte_name进行查询。

12.窗口函数 MySQL 8 开始支持窗口函数。在之前的版本中已存在的大部分聚合函数在 MySQL 8 中也可以作为窗口函数来使用。

13.正则表达式支持 MySQL 在 8.0.4 以后的版本中采用支持 Unicode 的国际化组件库实现正则表达式操作，这种方式不仅能提供完全的Unicode 支持，而且是多字节安全编码。 MySQL 增加了 REGEXP_LIKE() 、 EGEXP_INSTR()、 REGEXP_REPLACE() 和 REGEXP_SUBSTR() 等函数来提升性能。另外， regexp_stack_limit 和 regexp_time_limit 系统变量能够通过匹配引擎来控制资源消耗。

14.内部临时表 TempTable 存储引擎取代 MEMORY 存储引擎成为内部临时表的默认存储引擎。 TempTable 存储引擎为VARCHAR 和 VARBINARY 列提供高效存储 internal_tmp_mem_storage_engine 会话变量定义了内部临时表的存储引擎，可选的值有两个，TempTable 和 MEMORY ，其中 TempTable 为默认的存储引擎。temptable_max_ram系统配置项定义了 TempTable 存储引擎可使用的最大内存数量。

15.日志记录 在 MySQL 8 中错误日志子系统由一系列 MySQL 组件构成。这些组件的构成由系统变量 log_error_services来配置，能够实现日志事件的过滤和写入。

16.备份锁 新的备份锁允许在线备份期间执行数据操作语句，同时阻止可能造成快照不一致的操作。新备份锁由 LOCK INSTANCE FOR BACKUP 和 UNLOCK INSTANCE 语法提供支持，执行这些操作需要备份管理员特权。

17.增强的 MySQL 复制 MySQL 8 复制支持对 JSON 文档进行部分更新的二进制日志记录，该记录使用紧凑的二进制格式，从而节省记录完整 JSON 文档的空间。当使用基于语句的日志记录时，这种紧凑的日志记录会自动完成，并且可以通过将新的binlog_row_value_options 系统变量值设置为 PARTIAL_JSON 来启用。

1.2 MySQL8.0移除的旧特性

在MySQL 5.7 版本上开发的应用程序如果使用了 MySQL8.0 移除的特性，语句可能会失败，或者产生不同的执行结果。为了避免这些问题，对于使用了移除特性的应用，应当尽力修正避免使用这些特性，并尽可能使用替代方法。

1. 查询缓存 查询缓存已被移除，删除的项有：

（ 1 ）语句： FLUSH QUERY CACHE 和 RESET QUERY CACHE。

（ 2 ）系统变量： query_cache_limit 、 query_cache_min_res_unit 、 query_cache_size 、 query_cache_type、 query_cache_wlock_invalidate 。

（ 3 ）状态变量： Qcache_free_blocks 、 Qcache_free_memory、 Qcache_hits 、 Qcache_inserts 、 Qcache_lowmem_prunes 、 Qcache_not_cached、 Qcache_queries_in_cache、 Qcache_total_blocks 。

（ 4 ）线程状态： checking privileges on cached query、 checking query cache for query 、 invalidating query cache entries 、 sending cached result to client、 storing result in query cache 、 waiting for query cache lock 。

2.加密相关 删除的加密相关的内容有： ENCODE() 、 DECODE() 、 ENCRYPT()、 DES_ENCRYPT() 和 DES_DECRYPT()函数，配置项 des-key-file ，系统变量 have_crypt ， FLUSH 语句的 DES_KEY_FILE 选项， HAVE_CRYPT CMake选项。对于移除的 ENCRYPT() 函数，考虑使用 SHA2() 替代，对于其他移除的函数，使用AES_ENCRYPT() 和 AES_DECRYPT() 替代。

3.空间函数相关 在 MySQL 5.7 版本中，多个空间函数已被标记为过时。这些过时函数在 MySQL 8 中都已被移除，只保留了对应的ST_ 和 MBR 函数。

4.\N和 NULL 在 SQL 语句中，解析器不再将 \N 视为 NULL ，所以在 SQL 语句中应使用 NULL 代替 \N 。这项变化不会影响使用LOAD DATA INFILE 或者 SELECT...INTO OUTFILE 操作文件的导入和导出。在这类操作中， NULL 仍等同于\N 。

5. mysql_install_db 在 MySQL 分布中，已移除了 mysql_install_db 程序，数据字典初始化需要调用带着 -- initialize或者 --initialize-insecure 选项的 mysqld 来代替实现。另外， --bootstrap 和 INSTALL_SCRIPTDIR CMake也已被删除。

6.通用分区处理程序 通用分区处理程序已从 MySQL 服务中被移除。为了实现给定表分区，表所使用的存储引擎需要自有的分区处理程序。提供本地分区支持的MySQL 存储引擎有两个，即 InnoDB 和 NDB ，而在 MySQL 8中只支持 InnoDB 。

7.系统和状态变量信息 在 INFORMATION_SCHEMA 数据库中，对系统和状态变量信息不再进行维护。 GLOBAL_VARIABLES、 SESSION_VARIABLES 、 GLOBAL_STATUS 、 SESSION_STATUS 表都已被删除。另外，系统变量show_compatibility_56 也已被删除。被删除的状态变量有 Slave_heartbeat_period 、 Slave_last_heartbeat,Slave_received_heartbeats、 Slave_retried_transactions 、 Slave_running 。以上被删除的内容都可使用性能模式中对应的内容进行替代。

8.mysql_plugin工具 mysql_plugin 工具用来配置 MySQL 服务器插件，现已被删除，可使用 --plugin-load 或 - -plugin-load-add选项在服务器启动时加载插件或者在运行时使用 INSTALL PLUGIN 语句加载插件来替代该工具

二、新特性1：窗口函数

2.1 使用窗口函数前后对比

# 假设我现在有这样一个数据表，它显示了某购物网站在每个城市每个区的销售额：
CREATE TABLE sales(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,city VARCHAR(15),county VARCHAR(15),sales_value DECIMAL
);INSERT INTO sales(city,county,sales_value)
VALUES
('北京','海淀',10.00),
('北京','朝阳',20.00),
('上海','黄埔',30.00),
('上海','长宁',10.00);# 查询：
mysql> SELECT * FROM sales;
+----+------+--------+-------------+
| id | city | county | sales_value |
+----+------+--------+-------------+
| 1 | 北京 | 海淀 | 10 |
| 2 | 北京 | 朝阳 | 20 |
| 3 | 上海 | 黄埔 | 30 |
| 4 | 上海 | 长宁 | 10 |
+----+------+--------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)# 需求：现在计算这个网站在每个城市的销售总额、在全国的销售总额、每个区的销售额占所在城市销售
额中的比率，以及占总销售额中的比率。# 如果用分组和聚合函数，就需要分好几步来计算。
# 第一步，计算总销售金额，并存入临时表 a：
CREATE TEMPORARY TABLE a -- 创建临时表
SELECT SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算总计金额
FROM sales;# 查看一下临时表 a ：
mysql> SELECT * FROM a;
+-------------+
| sales_value |
+-------------+
| 70 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)# 第二步，计算每个城市的销售总额并存入临时表 b：
CREATE TEMPORARY TABLE b -- 创建临时表
SELECT city,SUM(sales_value) AS sales_value -- 计算城市销售合计
FROM sales
GROUP BY city;# 查看临时表 b ：
mysql> SELECT * FROM b;
+------+-------------+
| city | sales_value |
+------+-------------+
| 北京 | 30 |
| 上海 | 40 |
+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)# 第三步，计算各区的销售占所在城市的总计金额的比例，和占全部销售总计金额的比例。我们可以通过
下面的连接查询获得需要的结果：mysql> SELECT s.city AS 城市,s.county AS 区,s.sales_value AS 区销售额,
-> b.sales_value AS 市销售额,s.sales_value/b.sales_value AS 市比率,
-> a.sales_value AS 总销售额,s.sales_value/a.sales_value AS 总比率
-> FROM sales s
-> JOIN b ON (s.city=b.city) -- 连接市统计结果临时表
-> JOIN a -- 连接总计金额临时表
-> ORDER BY s.city,s.county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 |
| 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 |
| 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 |
| 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)#结果显示：市销售金额、市销售占比、总销售金额、总销售占比都计算出来了。#同样的查询，如果用窗口函数，就简单多了。我们可以用下面的代码来实现：mysql> SELECT city AS 城市,county AS 区,sales_value AS 区销售额,
-> SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市销售额, -- 计算市销售额
-> sales_value/SUM(sales_value) OVER(PARTITION BY city) AS 市比率,
-> SUM(sales_value) OVER() AS 总销售额, -- 计算总销售额
-> sales_value/SUM(sales_value) OVER() AS 总比率
-> FROM sales
-> ORDER BY city,county;
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 城市 | 区 | 区销售额 | 市销售额 | 市比率 | 总销售额 | 总比率 |
+------+------+----------+----------+--------+----------+--------+
| 上海 | 长宁 | 10 | 40 | 0.2500 | 70 | 0.1429 |
| 上海 | 黄埔 | 30 | 40 | 0.7500 | 70 | 0.4286 |
| 北京 | 朝阳 | 20 | 30 | 0.6667 | 70 | 0.2857 |
| 北京 | 海淀 | 10 | 30 | 0.3333 | 70 | 0.1429 |
+------+------+----------+-----------+--------+----------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)# 结果显示，我们得到了与上面那种查询同样的结果。
# 使用窗口函数，只用了一步就完成了查询。而且，由于没有用到临时表，执行的效率也更高了。很显
然，在这种需要用到分组统计的结果对每一条记录进行计算的场景下，使用窗口函数更好。

2.2 窗口函数分类

MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组，不同的是，分组操作会把分组的结果聚合成一条记录，而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。

窗口函数可以分为静态窗口函数和动态窗口函数。

静态窗口:函数的窗口大小是固定的，不会因为记录的不同而不同；
动态窗口:函数的窗口大小会随着记录的不同而变化

MySQL官方网站窗口函数的网址为https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-function-descriptions.html#function_row-number。

窗口函数总体上可以分为序号函数、分布函数、前后函数、首尾函数和其他函数，如下表：

函数分类	函数	函数说明
序号函数	ROW_NUMBER()	顺序排序
	RANK()	并列排序，会跳过重复的序号，比如序号1、1、3
	DENSE_RANK()	并列排序，不会跳过重复的序号，比如序号为1、1、2
分布函数	PERCENT_RANK()	等值百分比
分布函数	CUME_DIST()	累积分布值
前后函数	LAG(expr,n)	返回当前行的前n行的expr的值
前后函数	LEAD(expr,n)	返回当前行的后n行的expr的值
首位函数	FIRST_VALUE(expr)	返回第一个expr的值
首位函数	LAST_VALUE(expr)	返回最后一个expr的值
其他函数	NTH_VALUE(expr,n)	返回第n个expr的值
其他函数	NTILE(n)	将分区中的有序数据分为n个桶，记录桶编号

2.3 语法结构

窗口函数的语法结构是：

函数 OVER （ [ PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC | DESC ] ）

或者是：

函数 OVER 窗口名 … WINDOW 窗口名 AS （ [ PARTITION BY 字段名 ORDER BY 字段名 ASC | DESC ] ）

OVER 关键字指定函数窗口的范围。
- 如果省略后面括号中的内容，则窗口会包含满足WHERE条件的所有记录，窗口函数会基于所有满足WHERE条件的记录进行计算。
- 如果OVER关键字后面的括号不为空，则可以使用如下语法设置窗口。
窗口名：为窗口设置一个别名，用来标识窗口。
PARTITION BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行分组。分组后，窗口函数可以在每个分组中分别执行。
ORDER BY子句：指定窗口函数按照哪些字段进行排序。执行排序操作使窗口函数按照排序后的数据记录的顺序进行编号。
FRAME子句：为分区中的某个子集定义规则，可以用来作为滑动窗口使用。

2.4 分类讲解

# 创建表：
CREATE TABLE goods(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,category_id INT,category VARCHAR(15),NAME VARCHAR(30),price DECIMAL(10,2),stock INT,upper_time DATETIME
);# 添加数据：
INSERT INTO goods(category_id,category,NAME,price,stock,upper_time)
VALUES
(1, '女装/女士精品', 'T恤', 39.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '连衣裙', 79.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '卫衣', 89.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '牛仔裤', 89.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '百褶裙', 29.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(1, '女装/女士精品', '呢绒外套', 399.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '自行车', 399.90, 1000, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '山地自行车', 1399.90, 2500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '登山杖', 59.90, 1500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '骑行装备', 399.90, 3500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '运动外套', 799.90, 500, '2020-11-10 00:00:00'),
(2, '户外运动', '滑板', 499.90, 1200, '2020-11-10 00:00:00');

下面针对goods表中的数据来验证每个窗口函数的功能。

# 1. 序号函数# 1．ROW_NUMBER()函数
# ROW_NUMBER()函数能够对数据中的序号进行顺序显示。
# 举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格降序排列的各个商品信息。mysql> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1       | 6  | 1           | 女装/女士精品  | 呢绒外套    | 399.90  | 1200 |
| 2       | 3  | 1           | 女装/女士精品  | 卫衣        | 89.90   | 1500 |
| 3       | 4  | 1           | 女装/女士精品  | 牛仔裤      | 89.90   | 3500 |
| 4       | 2  | 1           | 女装/女士精品  | 连衣裙      | 79.90   | 2500 |
| 5       | 1  | 1           | 女装/女士精品  | T恤         | 39.90   | 1000 |
| 6       | 5  | 1           | 女装/女士精品  | 百褶裙       | 29.90   | 500 |
| 1       | 8  | 2           | 户外运动      | 山地自行车    | 1399.90 | 2500 |
| 2       | 11 | 2           | 户外运动      | 运动外套      | 799.90  | 500 |
| 3       | 12 | 2           | 户外运动      | 滑板          | 499.90  | 1200 |
| 4       | 7  | 2           | 户外运动      | 自行车       | 399.90  | 1000 |
| 5       | 10 | 2           | 户外运动      | 骑行装备     | 399.90  | 3500 |
| 6       | 9  | 2           | 户外运动      | 登山杖      | 59.90    | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)# 举例：查询 goods 数据表中每个商品分类下价格最高的3种商品信息。mysql> SELECT *
-> FROM (
-> SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS
row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods) t
-> WHERE row_num <= 3;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category      | NAME       | price   | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1       | 6  | 1           | 女装/女士精品  | 呢绒外套    | 399.90 | 1200 |
| 2       | 3  | 1           | 女装/女士精品  | 卫衣        | 89.90 | 1500 |
| 3       | 4  | 1           | 女装/女士精品  | 牛仔裤      | 89.90 | 3500 |
| 1       | 8  | 2           | 户外运动       | 山地自行车  | 1399.90 | 2500 |
| 2       | 11 | 2           | 户外运动       | 运动外套    | 799.90 | 500 |
| 3       | 12 | 2           | 户外运动       | 滑板        | 499.90 | 1200 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+----------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)# 在名称为“女装/女士精品”的商品类别中，有两款商品的价格为89.90元，分别是卫衣和牛仔裤。两款商品
的序号都应该为2，而不是一个为2，另一个为3。此时，可以使用RANK()函数和DENSE_RANK()函数解
决。# 2．RANK()函数
# 使用RANK()函数能够对序号进行并列排序，并且会跳过重复的序号，比如序号为1、1、3。
# 举例：使用RANK()函数获取 goods 数据表中各类别的价格从高到低排序的各商品信息。mysql> SELECT RANK() OVER(PARTITION BY category_id ORDER BY price DESC) AS row_num,
-> id, category_id, category, NAME, price, stock
-> FROM goods;
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| row_num | id | category_id | category | NAME | price | stock |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
| 1 | 6 | 1 | 女装/女士精品 | 呢绒外套 | 399.90 | 1200 |
| 2 | 3 | 1 | 女装/女士精品 | 卫衣 | 89.90 | 1500 |
| 2 | 4 | 1 | 女装/女士精品 | 牛仔裤 | 89.90 | 3500 |
| 4 | 2 | 1 | 女装/女士精品 | 连衣裙 | 79.90 | 2500 |
| 5 | 1 | 1 | 女装/女士精品 | T恤 | 39.90 | 1000 |
| 6 | 5 | 1 | 女装/女士精品 | 百褶裙 | 29.90 | 500 |
| 1 | 8 | 2 | 户外运动 | 山地自行车 | 1399.90 | 2500 |
| 2 | 11 | 2 | 户外运动 | 运动外套 | 799.90 | 500 |
| 3 | 12 | 2 | 户外运动 | 滑板 | 499.90 | 1200 |
| 4 | 7 | 2 | 户外运动 | 自行车 | 399.90 | 1000 |
| 4 | 10 | 2 | 户外运动 | 骑行装备 | 399.90 | 3500 |
| 6 | 9 | 2 | 户外运动 | 登山杖 | 59.90 | 1500 |
+---------+----+-------------+---------------+------------+---------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)