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mysql连接查询、联合查询、子查询原理与用法实例详解

数据库  /  管理员 发布于 6年前   514

本文实例讲述了mysql连接查询、联合查询、子查询原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

本文内容:

  • 连接查询
  • 联合查询
  • 子查询
    • from子查询
    • where子查询
    • exists子查询

首发日期:2018-04-11


连接查询:

  • 连接查询就是将多个表联合起来查询,连接查询方式有内连接、外连接、自然连接、交叉连接。连接查询使得可以同时查看多张表中数据。
    • 内连接:有条件连接,多个表之间依据指定条件连接,匹配结果是保留符合匹配结果的记录。
    • 外连接:与内连接不同的是不管匹配符不符合都保留,根据外连接连接方式来决定保留哪张表,比如保留左表的话,那么左表无法匹配右表时,保留左表数据,然后置右表字段数据为null.
    • 自然连接:有条件连接,自动依据“同名字段”连接(多个同名字段就都作为条件)。
    • 交叉连接cross join:无条件连接,将每一条记录与另外一个表的每一条记录连接(笛卡尔积),结果是字段数等于原来字段数之和,记录数等于之前各个表记录数之乘积。
-- 实验表结构create table student(id int,name varchar(15),gender varchar(15),cid int);create table class(cid int,cname varchar(15));drop table student,class;-- 实验表数据:insert into student values(1,"lilei","male",1),(2,"hanmeimei","male",2),(3,"jack","male",1),(4,"alice","female",4); --这里特意创建了一个class中没有的4insert into class values(1,"linux"),(2,"python"),(3,"java"),(5,"html5");--这里特意创建了一个student中没有的5select * from student;select * from class;

内连接:

  • 从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配,保留匹配成功的记录,并将两份记录拼接。
  • 语法:select 字段列表 from 左表 [inner] join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;
    • 不使用on条件的时候,结果与交叉连接相同
    -- 内连接-- select * from student inner join class; --结果与交叉连接相同select * from student join class on student.cid = class.cid;select * from student inner join class on student.cid = class.cid;

外连接:

  • 与内连接不同的是主表记录不管匹配符不符合都保留,方式有左外连接、右外连接,左外连接是保留左表,右外连接是保留右表
  • 语法:
    • 左外连接:select 字段列表 from 左表 left join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;
    • 右外连接:select 字段列表 from 左表 right join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;
    select * from student left join class on student.cid = class.cid;
    select * from student right join class on student.cid = class.cid;

自然连接:

  • 自动匹配连接条件,系统以字段名字作为匹配模式(同名字段就作为条件,多个同名字段就都作为条件)
    • 自然内连接:类似内连接,但不提供连接条件。
    • 自然外连接:类似外连接,但不提供连接条件。
  • 语法:
    • 自然内连接:select 字段列表 from 表名 natural join 表名;
    • 自然外连接:select 字段列表 from 表名 natural left\right join 表名;
    select * from student natural join class;
    select * from student natural left join class;

交叉连接:

  • 将每一条记录与另外一个表的每一条记录连接
  • 语法:
    • select 字段列表 from 表名 cross join 表名;
    • select 字段列表 from 表名 ,表名;
    select * from student cross join class;select * from student,class;

补充:

  • 在多个表中,为了区分每个表,以及简便使用,可以使用表别名。
      select * from student inner join class on student.cid = class.cid;-- 原本结果select id,name,gender,c.cid,cname from student as s inner join class as c on s.cid = c.cid;-- 使用表别名
  • 可以多重连接。
  • 外连接可以模拟自然连接,只需要将连接条件on 左表.字段 = 右表.字段变成"using 字段名"即可。


联合查询:

  • 联合查询是将多个查询结果在记录上进行拼接。(相当于将其他表的查询记录结果连接到第一个表的后面)【因为是拼接,所以多个查询结果的字段数必须相同】【拼接不在意数据类型,比如第一个表的第一个字段是int,但后面的表中的varchar依然可以拼接到第一列中】
  • 语法:select语句 union select语句…;
    select name,gender from studentunion select * from class;-- 因为class就两个字段,所以第一个只选出两个字段

补充:

  • union可以有选项,加在union 后面,all选项是不对相同去重,distinct是去重。
  • 联合查询一般用来处理同一表中以不同方法显示不同数据。(比如,想将学生各科成绩表中的两科(这里假设为python 跟linux)同时查询出来)
  • union和order by同时使用报错时
    • 如果你想针对联合查询中的某个查询结果排序,需要将这个select语句用括号括起来。【另外,由于联合查询的拼接机制,需要在order by 后面加上limit子句才行,limit的数量可以是一个很大的值。】
    • 如果是针对最终的联合查询结果,就在最后一个select语句中使用order by 【建议给最后一个字段加上括号,再加ordery by,使用情况是有同名字段】


子查询:

  • 子查询是嵌套在查询语句中的查询。
  • 子查询按照出现的位置可以分为三类:
    • from子查询:子查询跟在from之后的;一般用在“先查出二维表,再处理”的情况。
      • 比如:
        -- 这是一个无意义的例子。仅为举例使用select cid,cname from (select * from class where cname="python") as c;
    • where子查询:子查询跟在where条件中;一般用在“先查询出指定条件再查询”的情况
      • 比如:
        select * from student where cid=(select cid from class where cname="python");
    • exist子查询:子查询在exist语句里面;一般用作“存在才做”的情况
      • 比如:
        -- 这是一个如果学生没有选择cid=1的课,那么不输出对应课程信息的例子select * from class where exists(select * from student where cid=1) and cid=1;
    • 事实上,有些人认为union之后跟着的也是子查询,不过这里不把这些当作子查询,只把上面几个与“查询”非常紧密相关的当作子查询。

补充:

  • 事实上,还可以根据结果来分类子查询:
    • 标量子查询,子查询得到的结果是一行一列,情况一般发生于where子查询只查询出一行一列的情况。
    • 列子查询,子查询得到的结果是一列多行,情况一般发生于where子查询查询出一列多行的情况。
    • 行子查询,子查询得到的结果是多列一行(或者多行多列) ,情况一般发生在where子查询查询出多列一行的情况。
    • 表子查询,子查询得到的结果是多行多列 ,情况一般发生在from子查询中
  • where子查询中有时候还使用一些其他关键字,如any,all,some,但对=来说,=基本可以实现他们的功能了。

更多关于MySQL相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《MySQL查询技巧大全》、《MySQL事务操作技巧汇总》、《MySQL存储过程技巧大全》、《MySQL数据库锁相关技巧汇总》及《MySQL常用函数大汇总》

希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。


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