工具/材料：Management Studio。
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1、首先在桌面上，点击“Management Studio”图标。
2、之后在该界面中，右键点击Student表里“设计”选项。
3、接着在该界面中，右键点击“Sno”属性里“设置主键”选项。
4、然后在该界面中，表Student设置Sno主键成功。
5、之后在该界面中，右键点击Course表里“设计”选项。
6、接着在该界面中，右键点击“Cno”属性里“设置主键”选项。
7、然后在该界面中，表Course设置Cno主键成功。
8、接着在该界面中，右键点击SC表里“设计”选项。
9、然后在该界面中，右键点击“Sno”属性里“关系”选项。
10、接着在该界面中，选择主键表为Student表里的“Sno”属性。
11、然后在该界面中，右键点击“Cno”属性里“关系”选项。
12、接着在该界面中，选择主键表为Course表里的“Cno”属性。
13、最后在该界面中，表SC设置Sno外键，Cno外键成功。
SELECT * FROM(
SELECT id,title,inputtime,description,url,thumb,status FROM sc_news
WHERE title like '%中国%'
UNION
SELECT id,title,inputtime,description,url,thumb,status FROM sc_pic
WHERE title like '%中国%'
UNION
SELECT id,title,inputtime,description,url,thumb,status FROM sc_video
WHERE title like '%中国%'
) AS a
这样会不会快点。
对大数据的数据库管理优化的总结：
常用的优化sql----突出快字，使完成操作的时间最短
1、用索引提高效率：
2、选择有效率的表名顺序，及数据结构及字段；
3、使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表；
4、删除重复记；
5、过内部函数提高SQL效率；
......
读写分离-----操作不在一个表里完成
1、主数据库A，进行事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE）；
2、从数据库B，进行SELECT查询操作；
3、A复制到B，使数据保持一致性；
垂直划分 ------数据不存储在一个服务器里
按照功能划分，把数据分别放到不同的数据库和服务器。如博客功能的放到服务器A，储存文件放到服务器B；
水平划分------相同数据结构的数据不放在一张表里
把一个表的数据根据一定的规则划分到不同的数据库，两个数据库的表结构一样。
数据归档处理-----时间优先原则存储读取
将数据库中不经常使用的数据迁移至近线设备，将长期不使用的数据迁移至文件形式归档。这样，随着应用的需要，数据会在在线、近线和文件文档之间移动，如当应用需要访问很久以前的某些数据，它们的物理位置在近线设备，则会自动移动到在线设备。对用户的应用而言，这些都是透明的，就像所有数据都存放在在线设备一样，不会对数据库应用产生任何影响。
常听说MySQL中3表 join 的执行流程并不是前两张表 join 得出结果，再与第三张表进行 join；而是3表嵌套的循环连接。那这个3表嵌套的循环连接具体又是个什么流程呢？与前两张表 join 得出结果再与第三张表进行 join 的执行效率相比如何呢？下面通过一个例子来分析分析。
set optimizer_switch='block_nested_loop=off';
关联字段无索引的情况下强制使用索引嵌套循环连接算法，目的是更好的观察扫描行数。
表结构和数据如下：
示例SQL：
通过 slow log 得知一共扫描 24100 行：
执行计划显示用的索引嵌套循环连接算法：
扫描行数构成：
总行数=100+4000+20000=24100。
从这个结果来看，join 过程像是先 t1 和 t3 join 得出 20 行中间结果，再与 t2 进行 join 得出结果。这结论与我们通常认为的 3表 join 实际上是3表嵌套的循环连接不一样，接着往下看。
查看执行计划成本：
mysql explain format=json select * from t1 join t2 on t1.b=t2.b join t3 on t1.b=t3.b where t1.a21\G
其他信息：
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 100*0.2 =20
t1总成本=21
IO成本= 1*1.0 =1
CPU成本= 200*0.2 =40
t3表总成本= 驱动表扇出*(IO成本+CPU成本) = 20*(1+40) =820
阶段性总成本= 21+820 =841
此处 eval_cost=80，实则为 驱动表扇出*被驱动每次扫描行数*filtered*成本常数 ，即 20*200*10%*0.2 。
简化公式为： eval_cost=rows_produced_per_json*成本常数
IO成本= 4*1.0 =4
CPU成本= 1000*0.2 =200
t2表总成本= 前2表join的扇出*(IO成本+CPU成本) = 400*(4+200) =81600
阶段性总成本= 841+81600 =82441
此处 eval_cost=8000，即 rows_produced_per_json*成本常数 ，即 40000*0.2
根据执行计划成本分析：
这样看，3表 join 流程是：
注意，由于造的数据比较特殊，所以第 3 步得出的中间结果集实际上只有 1行，所以最终 t2 表的查找次数是 20*1=20 ，所以扫描总行数是 20*1000 。所以单看 slow log 中显示的 24100 行，会误认为是先得出 t1 和 t3 join 的结果，再去和 t2 进行 join。
当我调整 t3 的数据，删除20行，再插入20行，使满足 b21 的数据翻倍，这样“第 3 步得出的中间结果集”变成 2 行：
再来看slow log 中扫描的总行数为44100，t1、t3的扫描行数不变，t2 的扫描行数变为 20*2*1000=40000 ：
为什么执行计划中分析得到的是 t2 表查找 400 次呢？
因为执行计划对t1 join t3 的扇出是个估算值，不准确。而 slow log 是真实执行后统计的，是个准确值。
为什么执行计划中，t2表的执行次数是用“t1 join t3 的扇出”表示的？这不是说明 t1 先和 t3 join，结果再和 t2 join？
其实拆解来看，“3表嵌套循环” 和 “前2表 join 的结果和第3张表 join” 两种算法，成本是一样的，而且如果要按3表嵌套循环的方式展示每张表的成本将非常复杂，可读性不强。所以执行计划中这么表示没有问题。
总的来说，对于3表join或者多表join 来说，“3表嵌套循环” 和 “先2表 join，结果和第3张表join” 两种算法，成本是一样的。要注意的一点是3表嵌套循环成本并非如下图写的：n m x，而是 n (m+a x)，其中 a 为 t2 满足单个等值条件的平均值。
当被驱动表的关联字段不是唯一索引，或者没有索引，每次扫描行数会大于1时，其扇出误差会非常大。比如在上面的示例中：
t3 实际的扇出只有 20，但优化器估算值是 总扫描行数的 10%，由于t3表的关联字段没有索引，所以每次都要全表扫描200行，总的扫描行数= 20*200 =4000，扇出= 4000*10% =400，比实际的20大了20倍。尤其对于后续表的 join 来说，成本估算会产生更严重的偏差。
如果是 left join，每个被驱动表的 filtered 都会被优化器认定为 100%，误差更大！
通常建议join不超过2表，就是因为优化器估算成本误差大导致选择不好的执行计划，如果要用，一定要记住：关联字段必须要有索引，最好有唯一性或者基数大。
关联的表用join,保证每张表都可以使用索引,可以最大限度缩小数据范围的那张表尽量优先查询.写好的语句可以用explain分析一下看看.
explain mysqlsql语句
你这个需求，就是N个表的各自SUM求和，无论用什么语句，从效率上是没法提高的，因为数据运算没法避免。
给你几个参考建议：
左连接是没有必要的，你需要的其实就是不同表各自的sum，应该各自查询就好了
分开语句写，语句更精简
这样的需求，最好使用存储过程和循环语句，在需求上可以更灵活，可以查询任意天数和任意起始日期的数据
当数据量很多（天数积累），并且查询比较频繁的时候，应该引入“中间表”或“临时表”，表中每条记录记录一天的sum值（可以通过存储过程或者定时任务维护），这样再次查询会更有效率。