前面我们介绍了单张表的查询，包括模糊查询、分组、排序、各种筛选条件等等操作，在实际应用中，查询的数据往往不止局限在一张表里，通常需要多张表在一起进行组合查询，今天我们将会对Mysql当中的多张有关联的表进行组合查询，本节内容涉及到的几个关键点有：
等值和非等值连接查询；自然连接查询；嵌套查询；自身连接查询；
我们还是通过Python中的“pymysql”模块来连接Mysql数据库，进行今天的学习。
准备工作
和上次一样，我们还是建立了三张表，它们分别是：学生表、学科表、成绩表。每张表都有一个自增量的ID字段，作为该表的主键，同时，成绩表里有两个字段“student_ID”和“subject_ID”与学生表的ID、学科表的ID相关联，同时在这三张表里都插入了一些基础数据，通过已插入的这些基础数据我们来进行分析和介绍。
下面是三张表的建表语句和一些基础数据：
等值和非等值连接查询
通过比较运算符（通常有：=、>=、<=、>、<、<>、!=、like等）进行查询条件的比较，sql语句的写法是：
select A.*,B.* from A,B where A.主键=B.外键 and 其他查询条件;
假如我们想要查询学生名字叫陈伟的学生的成绩，在Python中举例如下：
进行等值连接查询的sql语句编写时，要明确指出数据源来源于哪几张表，并且要很清楚的知道哪几个字段是相互关联的，然后再添加其他的查询条件。其实这种查询的原理就是将数张表合成一张大表，字段相加，记录相乘，即笛卡尔积。
自然连接查询
自然连接查询就是在等值连接查询的基础之上，将需要的列展示出来的查询。
sql语句的写法是：select A.字段1,B.字段2 from A,B where A.主键 = B.外键 and 其他查询条件;
例如：我们想查询陈伟的所有学科的成绩，展示学生姓名、学科和成绩，如下图所示：
自然连接查询的本质实际上也是基于等值连接查询结果的，只是在查询结果集中进行筛选。因此，基于以上两种查询，优点是简单方便，缺点也很明显：查询效率较低，不利于海量的数据查询；
嵌套查询
嵌套查询就是将一个查询语句嵌套到另一个查询语句里，得到的查询结果集；
假设我们要查询学生名字叫陈伟的语文考试成绩，用嵌套查询可以这样写：
编写嵌套查询语句时要注意的地方是：在写之前要理清思路，表的结构要清晰明了。单条sql查询语句要逐个验证，然后再结合在一起进行验证。它的优点在于查询效率较高，缺点就是逻辑性比较强；
从上例我们看到通过“in”关键词将两条查询语句连在一起进行嵌套查询，下面列举一下嵌套查询所用到的各种关键词：
in：查询的值是否在子查询语句的结果集中，如上例；exist：子查询语句的结果只要不为空，就返回所有符合条件的查询结果；
上例中，因为子查询语句能查询到值，因此主查询语句将返回所有的查询结果；
any：子查询语句的结果集中只要有任意一个满足条件，就返回所有符合条件的查询结果；all：子查询语句的结果集必须都要满足条件，才返回符合条件的查询结果；
请注意上例中any和all的用法，得到不同的结果；
自身连接查询
当在一张表中用到该表的好几个字段作为筛选条件，可以考虑使用自身连接查询实现，此时，需要为该表起一个别名，例如我们要把所有大于女同学年龄的所有男同学查询出来，可以这么做：
通过as关键词为同一张表命名为一个别名，从而可以使用这个别名，自身连接查询在应用中往往因为语法简单，但逻辑关系复杂而导致不太容易被理解。其实有时候，只要将单表看成是多张表，跳出思维的局限性，有时候在应用中会给我们带来很多方便。