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小編給大家分享一下mysql多表查詢的案例分析,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
mysql多表查詢一般用交叉連接、內連接和外連接。交叉連接返回連接表的笛卡爾積;內連接是組合兩個表中的記錄,返回關聯字段相符的記錄,即返回兩個表的交集部分;外連接會先將連接的表分為基表和參考表,再以基表為依據返回滿足和不滿足條件的記錄。
在關系型數據庫中,表與表之間是有聯系的,所以在實際應用中,經常使用多表查詢。多表查詢就是同時查詢兩個或兩個以上的表。
在 MySQL 中,多表查詢主要有交叉連接、內連接和外連接。
交叉連接
交叉連接(CROSS JOIN)一般用來返回連接表的笛卡爾積。
交叉連接的語法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> CROSS JOIN <表2> [WHERE子句]
或
SELECT <字段名> FROM <表1>, <表2> [WHERE子句]
語法說明如下:
字段名:需要查詢的字段名稱。
<表1><表2>:需要交叉連接的表名。
WHERE 子句:用來設置交叉連接的查詢條件。
注意:多個表交叉連接時,在 FROM 后連續使用 CROSS JOIN 或,即可。以上兩種語法的返回結果是相同的,但是第一種語法才是官方建議的標準寫法。
當連接的表之間沒有關系時,我們會省略掉 WHERE 子句,這時返回結果就是兩個表的笛卡爾積,返回結果數量就是兩個表的數據行相乘。需要注意的是,如果每個表有 1000 行,那么返回結果的數量就有 1000×1000 = 1000000 行,數據量是非常巨大的。
交叉連接可以查詢兩個或兩個以上的表,為了讓讀者更好的理解,下面先講解兩個表的交叉連接查詢。
示例
查詢學生信息表和科目信息表,并得到一個笛卡爾積。
為了方便觀察學生信息表和科目表交叉連接后的運行結果,我們先分別查詢出這兩個表的數據,再進行交叉連接查詢。
1)查詢 tb_students_info 表中的數據,SQL 語句和運行結果如下:
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)查詢 tb_course 表中的數據,SQL 語句和運行結果如下:
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 查詢出兩張表中的笛卡爾積,SQL 語句和運行結果如下:
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)
由運行結果可以看出,tb_course 和 tb_students_info 表交叉連接查詢后,返回了 50 條記錄。可以想象,當表中的數據較多時,得到的運行結果會非常長,而且得到的運行結果也沒太大的意義。所以,通過交叉連接的方式進行多表查詢的這種方法并不常用,我們應該盡量避免這種查詢。
笛卡爾積
笛卡爾積(Cartesian product)是指兩個集合 X 和 Y 的乘積。
例如,有 A 和 B 兩個集合,它們的值如下:
A = {1,2} B = {3,4,5}
集合 A×B 和 B×A 的結果集分別表示為:
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 的結果就叫做兩個集合的笛卡爾積。
并且,從以上結果我們可以看出:
兩個集合相乘,不滿足交換率,即 A×B≠B×A。
A 集合和 B 集合的笛卡爾積是 A 集合的元素個數 × B 集合的元素個數。
多表查詢遵循的算法就是以上提到的笛卡爾積,表與表之間的連接可以看成是在做乘法運算。在實際應用中,應避免使用笛卡爾積,因為笛卡爾積中容易存在大量的不合理數據,簡單來說就是容易導致查詢結果重復、混亂。
內連接
內連接(INNER JOIN)組合兩個表中的記錄,通過設置連接條件的方式,返回關聯字段相符的記錄,也就是返回兩個表的交集(陰影)部分。
內連接使用 INNER JOIN 關鍵字連接兩張表,并使用 ON 子句來設置連接條件。如果沒有連接條件,INNER JOIN 和 CROSS JOIN 在語法上是等同的,兩者可以互換。
內連接的語法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> INNER JOIN <表2> [ON子句]
語法說明如下。
字段名:需要查詢的字段名稱。
<表1><表2>:需要內連接的表名。
INNER JOIN :內連接中可以省略 INNER 關鍵字,只用關鍵字 JOIN。
ON 子句:用來設置內連接的連接條件。
INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定連接條件,但是 INNER JOIN ... ON 語法是官方的標準寫法,而且 WHERE 子句在某些時候會影響查詢的性能。
多個表內連接時,在 FROM 后連續使用 INNER JOIN 或 JOIN 即可。
示例:
在 tb_students_info 表和 tb_course 表之間,使用內連接查詢學生姓名和相對應的課程名稱,SQL 語句和運行結果如下。
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)
在這里的查詢語句中,兩個表之間的關系通過 INNER JOIN 指定,連接的條件使用 ON 子句給出。
注意:當對多個表進行查詢時,要在 SELECT 語句后面指定字段是來源于哪一張表。因此,在多表查詢時,SELECT 語句后面的寫法是表名.列名
。另外,如果表名非常長的話,也可以給表設置別名,這樣就可以直接在 SELECT 語句后面寫上表的別名.列名
。
外連接
外連接會先將連接的表分為基表和參考表,再以基表為依據返回滿足和不滿足條件的記錄。
外連接可以分為左外連接和右外連接,下面根據實例分別介紹左外連接和右外連接。
左連接
左外連接又稱為左連接,使用 LEFT OUTER JOIN
關鍵字連接兩個表,并使用 ON
子句來設置連接條件。
左連接的語法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> LEFT OUTER JOIN <表2> <ON子句>
語法說明如下。
字段名:需要查詢的字段名稱。
<表1><表2>:需要左連接的表名。
LEFT OUTER JOIN:左連接中可以省略 OUTER 關鍵字,只使用關鍵字 LEFT JOIN。
ON 子句:用來設置左連接的連接條件,不能省略。
上述語法中,“表1”為基表,“表2”為參考表。左連接查詢時,可以查詢出“表1”中的所有記錄和“表2”中匹配連接條件的記錄。如果“表1”的某行在“表2”中沒有匹配行,那么在返回結果中,“表2”的字段值均為空值(NULL)。
示例1
在進行左連接查詢之前,我們先查看 tb_course 和 tb_students_info 兩張表中的數據。SQL 語句和運行結果如下。
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 表中查詢所有學生姓名和相對應的課程名稱,包括沒有課程的學生,SQL 語句和運行結果如下。
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,運行結果顯示了 12 條記錄,name 為 LiMing 的學生目前沒有課程,因為對應的 tb_course 表中沒有該學生的課程信息,所以該條記錄只取出了 tb_students_info 表中相應的值,而從 tb_course 表中取出的值為 NULL。
右連接
右外連接又稱為右連接,右連接是左連接的反向連接。使用 RIGHT OUTER JOIN
關鍵字連接兩個表,并使用 ON
子句來設置連接條件。
右連接的語法格式如下:
SELECT <字段名> FROM <表1> RIGHT OUTER JOIN <表2> <ON子句>
語法說明如下。
字段名:需要查詢的字段名稱。
<表1><表2>:需要右連接的表名。
RIGHT OUTER JOIN:右連接中可以省略 OUTER 關鍵字,只使用關鍵字 RIGHT JOIN。
ON 子句:用來設置右連接的連接條件,不能省略。
與左連接相反,右連接以“表2”為基表,“表1”為參考表。右連接查詢時,可以查詢出“表2”中的所有記錄和“表1”中匹配連接條件的記錄。如果“表2”的某行在“表1”中沒有匹配行,那么在返回結果中,“表1”的字段值均為空值(NULL)。
示例2
在 tb_students_info 表和 tb_course 表中查詢所有課程,包括沒有學生的課程,SQL 語句和運行結果如下。
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,結果顯示了 11 條記錄,名稱為 HTML 的課程目前沒有學生,因為對應的 tb_students_info 表中并沒有該學生的信息,所以該條記錄只取出了 tb_course 表中相應的值,而從 tb_students_info 表中取出的值為 NULL。
多個表左/右連接時,在 ON 子句后連續使用 LEFT/RIGHT OUTER JOIN 或 LEFT/RIGHT JOIN 即可。
注:使用外連接查詢時,一定要分清需要查詢的結果,是需要顯示左表的全部記錄還是右表的全部記錄,然后選擇相應的左連接和右連接。
以上是mysql多表查詢的案例分析的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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