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mysql多表查询个别用什么?

发布时间:10/01 来源:未知 浏览: 关键词:

mysql多表查询一样用穿插连接、内连接和外连接。穿插连接返回连接表的笛卡尔积;内连接是组合两个表中的记载,返回关联字段符合的记载,即返回两个表的交集部分;外连接会先将连接的表分为基表和参照 表,再以基表为根据返回知足和不知足前提的记载。

(引荐教程:mysql视频教程)

在关系型数据库中,表与表之间是有联络的,所以在实际利用中,经常使用多表查询。多表查询就是同时查询两个或两个以上的表。

在 MySQL 中,多表查询主要有穿插连接、内连接和外连接。

穿插连接

穿插连接(CROSS JOIN)一样用来返回连接表的笛卡尔积。

穿插连接的语法格局如下:

SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]

SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句]

语法说明如下:

  • 字段名:需要查询的字段名称。

  • <表1><表2>:需要穿插连接的表名。

  • WHERE 子句:用来设定穿插连接的查询前提。

留意:多个表穿插连接时,在 FROM 后持续使用 CROSS JOIN 或,即可。以上两种语法的返回结果是雷同的,但是第一种语法才是官方倡议的标准写法。

当连接的表之间没有关系时,我们会省略掉 WHERE 子句,这时返回结果就是两个表的笛卡尔积,返回结果数目就是两个表的数据行相乘。需要留意的是,假如每个表有 1000 行,那么返回结果的数目就有 1000×1000 = 1000000 行,数据量是非常宏大的。

穿插连接可以查询两个或两个以上的表,为了让读者更好的懂得,下面先讲解两个表的穿插连接查询。

示例

查询学生信息表和科目信息表,并得到一个笛卡尔积。

为了利便视察学生信息表和科目表穿插连接后的运转结果,我们先离别查询出这两个表的数据,再停止穿插连接查询。

1)查询 tb_students_info 表中的数据,SQL 语句和运转结果如下:

mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
10 rows in set (0.00 sec)

2)查询 tb_course 表中的数据,SQL 语句和运转结果如下:

mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
+----+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)

3)使用 CROSS JOIN 查询出两张表中的笛卡尔积,SQL 语句和运转结果如下:

mysql> SELECT * FROM tb_course CROSS JOIN tb_students_info;
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | course_name | id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Java        |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | MySQL       |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  3 | Python      |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  4 | Go          |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  5 | C++         |  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  1 | Java        |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  2 | MySQL       |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Python      |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  4 | Go          |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  5 | C++         |  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  1 | Java        |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  2 | MySQL       |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  3 | Python      |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Go          |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  5 | C++         |  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  1 | Java        |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  2 | MySQL       |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  3 | Python      |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  4 | Go          |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | C++         |  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  1 | Java        |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  2 | MySQL       |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  3 | Python      |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  4 | Go          |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  5 | C++         |  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  1 | Java        |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  2 | MySQL       |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  3 | Python      |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  4 | Go          |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  5 | C++         |  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  1 | Java        |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  2 | MySQL       |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  3 | Python      |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  4 | Go          |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  5 | C++         |  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  1 | Java        |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  2 | MySQL       |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  3 | Python      |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  4 | Go          |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  5 | C++         |  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  1 | Java        |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  2 | MySQL       |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  3 | Python      |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  4 | Go          |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  5 | C++         |  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
|  1 | Java        | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  2 | MySQL       | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  3 | Python      | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  4 | Go          | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
|  5 | C++         | 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
+----+-------------+----+--------+------+------+--------+-----------+
50 rows in set (0.00 sec)

由运转结果可以看出,tb_course 和 tb_students_info 表穿插连接查询后,返回了 50 笔记录。可以想象,当表中的数据较多时,得到的运转结果会非常长,并且得到的运转结果也没太大的意义。所以,通过穿插连接的方式停止多表查询的这种办法并不常用,我们应当尽量幸免这种查询。

笛卡尔积

笛卡尔积(Cartesian product)是指两个汇合 X 和 Y 的乘积。

例如,有 A 和 B 两个汇合,它们的值如下:

A = {1,2}
B = {3,4,5}

汇合 A×B 和 B×A 的结果集离别表示为:

A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };
B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };

以上 A×B 和 B×A 的结果就叫做两个汇合的笛卡尔积。

并且,从以上结果我们可以看出:

  • 两个汇合相乘,不知足交流率,即 A×B≠B×A。

  • A 汇合和 B 汇合的笛卡尔积是 A 汇合的元素个数 × B 汇合的元素个数。

多表查询遵照的算法就是以上提到的笛卡尔积,表与表之间的连接可以看成是在做乘法运算。在实际利用中,应幸免使用笛卡尔积,由于笛卡尔积中容易存在大量的不合理数据,简便来说就是容易致使查询结果反复、纷乱。

内连接

内连接(INNER JOIN)组合两个表中的记载,通过设定连接前提的方式,返回关联字段符合的记载,也就是返回两个表的交集(暗影)部分。

1.png

内连接使用 INNER JOIN 关键字连接两张表,并使用 ON 子句来设定连接前提。假如没有连接前提,INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在语法上是等同的,两者可以互换。

内连接的语法格局如下:

SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句]

语法说明如下。

  • 字段名:需要查询的字段名称。

  • <表1><表2>:需要内连接的表名。

  • INNER JOIN :内连接中可以省略 INNER 关键字,只用关键字 JOIN。

  • ON 子句:用来设定内连接的连接前提。

  • INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定连接前提,但是 INNER JOIN ... ON 语法是官方的标准写法,并且 WHERE 子句在某些时候会影响查询的机能。

多个表内连接时,在 FROM 后持续使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。

示例:

在 tb_students_info 表和 tb_course 表之间,使用内连接查询学生姓名和相对应的课程名称,SQL 语句和运转结果如下。

mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s INNER JOIN tb_course c 
    -> ON s.course_id = c.id;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
+--------+-------------+
10 rows in set (0.00 sec)

在这里的查询语句中,两个表之间的关系通过 INNER JOIN 指定,连接的前提使用 ON 子句给出。

留意:当对多个表停止查询时,要在 SELECT 语句后面指定字段是来源于哪一张表。因此,在多表查询时,SELECT 语句后面的写法是表名.列名。别的,假如表名非常长的话,也可以给表设定别号,这样就可以直接在 SELECT 语句后面写上表的别号.列名

外连接

外连接会先将连接的表分为基表和参照 表,再以基表为根据返回知足和不知足前提的记载。

外连接可以分为左外连接和右外连接,下面按照实例离别介绍左外连接和右外连接。

左连接

左外连接又称为左连接,使用 LEFT OUTER JOIN 关键字连接两个表,并使用 ON 子句来设定连接前提。

左连接的语法格局如下:

SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

语法说明如下。

  • 字段名:需要查询的字段名称。

  • <表1><表2>:需要左连接的表名。

  • LEFT OUTER JOIN:左连接中可以省略 OUTER 关键字,只使用关键字 LEFT JOIN。

  • ON 子句:用来设定左连接的连接前提,不克不及省略。

上述语法中,“表1”为基表,“表2”为参照 表。左连接查询时,可以查询出“表1”中的所有记载和“表2”中匹配连接前提的记载。假如“表1”的某行在“表2”中没有匹配行,那么在返回结果中,“表2”的字段值均为空值(NULL)。

示例1

在停止左连接查询此前,我们先查看 tb_course 和 tb_students_info 两张表中的数据。SQL 语句和运转结果如下。

mysql> SELECT * FROM tb_course;
+----+-------------+
| id | course_name |
+----+-------------+
|  1 | Java        |
|  2 | MySQL       |
|  3 | Python      |
|  4 | Go          |
|  5 | C++         |
|  6 | HTML        |
+----+-------------+
6 rows in set (0.00 sec)
mysql> SELECT * FROM tb_students_info;
+----+--------+------+------+--------+-----------+
| id | name   | age  | sex  | height | course_id |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
|  1 | Dany   |   25 | 男   |    160 |         1 |
|  2 | Green  |   23 | 男   |    158 |         2 |
|  3 | Henry  |   23 | 女   |    185 |         1 |
|  4 | Jane   |   22 | 男   |    162 |         3 |
|  5 | Jim    |   24 | 女   |    175 |         2 |
|  6 | John   |   21 | 女   |    172 |         4 |
|  7 | Lily   |   22 | 男   |    165 |         4 |
|  8 | Susan  |   23 | 男   |    170 |         5 |
|  9 | Thomas |   22 | 女   |    178 |         5 |
| 10 | Tom    |   23 | 女   |    165 |         5 |
| 11 | LiMing |   22 | 男   |    180 |         7 |
+----+--------+------+------+--------+-----------+
11 rows in set (0.00 sec)

在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询所有学生姓名和相对应的课程名称,包罗没有课程的学生,SQL 语句和运转结果如下。

mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s LEFT OUTER JOIN tb_course c 
    -> ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Henry  | Java        |
| NULL   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Jim    | MySQL       |
| Jane   | Python      |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| LiMing | NULL        |
+--------+-------------+
12 rows in set (0.00 sec)

可以看到,运转结果显示了 12 笔记录,name 为 LiMing 的学生当前没有课程,由于对应的 tb_course 表中没有该学生的课程信息,所以该笔记录只取出了 tb_students_info 表中响应的值,而从 tb_course 表中取出的值为 NULL。

右连接

右外连接又称为右连接,右连接是左连接的反向连接。使用 RIGHT OUTER JOIN 关键字连接两个表,并使用 ON 子句来设定连接前提。

右连接的语法格局如下:

SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> <ON子句>

语法说明如下。

  • 字段名:需要查询的字段名称。

  • <表1><表2>:需要右连接的表名。

  • RIGHT OUTER JOIN:右连接中可以省略 OUTER 关键字,只使用关键字 RIGHT JOIN。

  • ON 子句:用来设定右连接的连接前提,不克不及省略。

与左连接相反,右连接以“表2”为基表,“表1”为参照 表。右连接查询时,可以查询出“表2”中的所有记载和“表1”中匹配连接前提的记载。假如“表2”的某行在“表1”中没有匹配行,那么在返回结果中,“表1”的字段值均为空值(NULL)。

示例2

在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查询所有课程,包罗没有学生的课程,SQL 语句和运转结果如下。

mysql> SELECT s.name,c.course_name FROM tb_students_info s RIGHT OUTER JOIN tb_course c 
    -> ON s.`course_id`=c.`id`;
+--------+-------------+
| name   | course_name |
+--------+-------------+
| Dany   | Java        |
| Green  | MySQL       |
| Henry  | Java        |
| Jane   | Python      |
| Jim    | MySQL       |
| John   | Go          |
| Lily   | Go          |
| Susan  | C++         |
| Thomas | C++         |
| Tom    | C++         |
| NULL   | HTML        |
+--------+-------------+
11 rows in set (0.00 sec)

可以看到,结果显示了 11 笔记录,名称为 HTML 的课程当前没有学生,由于对应的 tb_students_info 表中并没有该学生的信息,所以该笔记录只取出了 tb_course 表中响应的值,而从 tb_students_info 表中取出的值为 NULL。

多个表左/右连接时,在 ON 子句后持续使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。

注:使用外连接查询时,必然要分清需要查询的结果,是需要显示左表的全部记载还是右表的全部记载,然后选中响应的左连接和右连接。

以上就是mysql多表查询一样用什么?的具体内容,更多请关注百分百源码网其它相关文章!

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