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  • sql--查询(多表,连接)

    多表查询

    SELECT查询不但可以从一张表查询数据,还可以从多张表同时查询数据。查询多张表的语法是:SELECT * FROM <表1> <表2>。

    例如,同时从students表和classes表的“乘积”,即查询数据,可以这么写:

    -- FROM students, classes:

    SELECT * FROM students, classes;

    这种一次查询两个表的数据,查询的结果也是一个二维表,它是students表和classes表的“乘积”,即students表的每一行与classes表的每一行都两两拼在一起返回。结果集的列数是students表和classes表的列数之和,行数是students表和classes表的行数之积。

    这种多表查询又称笛卡尔查询,使用笛卡尔查询时要非常小心,由于结果集是目标表的行数乘积,对两个各自有100行记录的表进行笛卡尔查询将返回1万条记录,对两个各自有1万行记录的表进行笛卡尔查询将返回1亿条记录。

    你可能还注意到了,上述查询的结果集有两列id和两列name,两列id是因为其中一列是students表的id,而另一列是classes表的id,但是在结果集中,不好区分。两列name同理

    要解决这个问题,我们仍然可以利用投影查询的“设置列的别名”来给两个表各自的id和name列起别名:

    -- set alias:

    SELECT
    students.id sid,
    students.name,
    students.gender,
    students.score,
    classes.id cid,
    classes.name cname
    FROM students, classes;

    注意,多表查询时,要使用表名.列名这样的方式来引用列和设置别名,这样就避免了结果集的列名重复问题。但是,用表名.列名这种方式列举两个表的所有列实在是很麻烦,所以SQL还允许给表设置一个别名,让我们在投影查询中引用起来稍微简洁一点:

    -- set table alias:

    SELECT
    s.id sid,
    s.name,
    s.gender,
    s.score,
    c.id cid,
    c.name cname
    FROM students s, classes c;

    注意到FROM子句给表设置别名的语法是FROM <表名1> <别名1>, <表名2> <别名2>。这样我们用别名s和c分别表示students表和classes表。

    多表查询也是可以添加WHERE条件的,我们来试试:

    -- set where clause:

    SELECT
    s.id sid,
    s.name,
    s.gender,
    s.score,
    c.id cid,
    c.name cname
    FROM students s, classes c
    WHERE s.gender = 'M' AND c.id = 1;

    这个查询的结果集每行记录都满足条件s.gender = 'M'和c.id = 1。添加WHERE条件后结果集的数量大大减少了。

    小结

    • 使用多表查询可以获取M x N行记录;
    • 多表查询的结果集可能非常巨大,要小心使用。

    连接查询

    连接查询是另一种类型的多表查询。连接查询对多个表进行JOIN运算,简单地说,就是先确定一个主表作为结果集,然后,把其他表的行有选择性地“连接”在主表结果集上。

    例如,我们想要选出students表的所有学生信息,可以用一条简单的SELECT语句完成:

    -- 选出所有学生

    SELECT s.id, s.name, s.class_id, s.gender, s.score FROM students s;

    但是,假设我们希望结果集同时包含所在班级的名称,上面的结果集只有class_id列,缺少对应班级的name列。

    现在问题来了,存放班级名称的name列存储在classes表中,只有根据students表的class_id,找到classes表对应的行,再取出name列,就可以获得班级名称。

    这时,连接查询就派上了用场。我们先使用最常用的一种内连接——INNER JOIN来实现:

    -- 选出所有学生,同时返回班级名称

    SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
    FROM students s
    INNER JOIN classes c
    ON s.class_id = c.id;

    注意INNER JOIN查询的写法是:

    先确定主表,仍然使用FROM <表1>的语法;
    再确定需要连接的表,使用INNER JOIN <表2>的语法;
    然后确定连接条件,使用ON <条件...>,这里的条件是s.class_id = c.id,表示students表的class_id列与classes表的id列相同的行需要连接;
    可选:加上WHERE子句、ORDER BY等子句。
    使用别名不是必须的,但可以更好地简化查询语句。

    那什么是内连接(INNER JOIN)呢?先别着急,有内连接(INNER JOIN)就有外连接(OUTER JOIN)。我们把内连接查询改成外连接查询,看看效果:

    -- 使用OUTER JOIN

    SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
    FROM students s
    RIGHT OUTER JOIN classes c
    ON s.class_id = c.id;

    执行上述RIGHT OUTER JOIN可以看到,和INNER JOIN相比,RIGHT OUTER JOIN多了一行,多出来的一行是“四班”,但是,学生相关的列如name、gender、score都为NULL。

    这也容易理解,因为根据ON条件s.class_id = c.id,classes表的id=4的行正是“四班”,但是,students表中并不存在class_id=4的行。

    有RIGHT OUTER JOIN,就有LEFT OUTER JOIN,以及FULL OUTER JOIN。它们的区别是:

    INNER JOIN只返回同时存在于两张表的行数据,由于students表的class_id包含1,2,3,classes表的id包含1,2,3,4,所以,INNER JOIN根据条件s.class_id = c.id返回的结果集仅包含1,2,3。

    RIGHT OUTER JOIN返回右表都存在的行。如果某一行仅在右表存在,那么结果集就会以NULL填充剩下的字段。

    LEFT OUTER JOIN则返回左表都存在的行。如果我们给students表增加一行,并添加class_id=5,由于classes表并不存在id=5的行,所以,LEFT OUTER JOIN的结果会增加一行,对应的class_name是NULL:

    -- 先增加一列class_id=5:
    INSERT INTO students (class_id, name, gender, score) values (5, '新生', 'M', 88);
    -- 使用LEFT OUTER JOIN

    SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
    FROM students s
    LEFT OUTER JOIN classes c
    ON s.class_id = c.id;

    最后,我们使用FULL OUTER JOIN,它会把两张表的所有记录全部选择出来,并且,自动把对方不存在的列填充为NULL:

    -- 使用FULL OUTER JOIN

    SELECT s.id, s.name, s.class_id, c.name class_name, s.gender, s.score
    FROM students s
    FULL OUTER JOIN classes c
    ON s.class_id = c.id;

    对于这么多种JOIN查询,到底什么使用应该用哪种呢?其实我们用图来表示结果集就一目了然了。

    假设查询语句是:

    SELECT ... FROM tableA ??? JOIN tableB ON tableA.column1 = tableB.column2;


    小结
    JOIN查询需要先确定主表,然后把另一个表的数据“附加”到结果集上;

    INNER JOIN是最常用的一种JOIN查询,它的语法是SELECT ... FROM <表1> INNER JOIN <表2> ON <条件...>;

    JOIN查询仍然可以使用WHERE条件和ORDER BY排序。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/HK769405/p/13997739.html
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