mysqlの複数テーブルクエリには一般的に何が使用されますか?

Mysql の複数テーブル クエリでは、通常、クロス結合、内部結合、外部結合が使用されます。クロス結合は、接続されたテーブルのデカルト積を返します。内部結合は、2 つのテーブルのレコードを結合し、一致する関連フィールドを持つレコードを返します。つまり、2 つのテーブルの共通部分を返します。外部結合は、まず接続されたテーブルをベース テーブルと参照に分割します。テーブルを検索し、ベース テーブルに基づいて条件を満たすレコードと条件を満たさないレコードを返します。

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リレーショナル データベースでは、テーブル間の関係は次のようになります。関係であるため、実際のアプリケーションでは、複数テーブルのクエリがよく使用されます。マルチテーブル クエリは、2 つ以上のテーブルを同時にクエリします。

MySQL では、複数テーブルのクエリには主にクロス結合、内部結合、外部結合が含まれます。

クロス結合

クロス結合 (CROSS JOIN) は、通常、結合テーブルのデカルト積を返すために使用されます。

クロスコネクトの構文形式は次のとおりです。

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

または

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

構文の説明は次のとおりです。

• フィールド名: クエリ対象のフィールドの名前。

• <テーブル 1><テーブル 2>: 相互接続が必要なテーブルの名前。

• WHERE 句: 相互接続のクエリ条件を設定するために使用されます。

注: 複数のテーブルが相互接続されている場合、FROM の後に CROSS JOIN または を連続して使用できます。上記 2 つの構文の戻り結果は同じですが、最初の構文が公式に推奨されている標準的な記述方法です。

接続したテーブル間に関係がない場合は、WHERE句を省略しますが、このとき返される結果は2つのテーブルのデカルト積となり、返される結果の数はその乗算になります。 2 つのテーブルのデータ行。各テーブルが 1000 行ある場合、返される結果の数は 1000×1000 = 1000000 行となり、データ量が非常に膨大になることに注意してください。

クロスコネクトでは 2 つ以上のテーブルをクエリできます 読者の理解を深めるために、以下ではまず 2 つのテーブルのクロスコネクト クエリについて説明します。

例

学生情報テーブルと科目情報テーブルをクエリし、デカルト積を取得します。

学生情報テーブルと科目テーブル間の相互接続後の実行結果の観察を容易にするために、最初にこれら 2 つのテーブルのデータを個別にクエリし、次に相互接続クエリを実行します。

1) tb_students_info テーブルのデータをクエリします。SQL ステートメントと実行結果は次のとおりです:

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) tb_course テーブルのデータをクエリします。SQL ステートメントと実行結果は次のとおりです。

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) CROSS JOIN を使用して 2 つのテーブルのデカルト積をクエリします。SQL ステートメントと実行結果は次のとおりです:

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)

実行結果からわかります。 tb_course テーブルと tb_students_info テーブルの相互結合クエリの後、50 個の項目が返されたことがわかります。ご想像のとおり、テーブルに大量のデータがある場合、得られる実行結果は非常に長くなり、得られる実行結果はあまり意味がありません。したがって、クロス接続による複数テーブルのクエリのこの方法は一般的には使用されず、この種のクエリは避けるようにする必要があります。

デカルト積

デカルト積とは、2 つのセット X と Y の積を指します。

たとえば、集合 A と集合 B の 2 つがあり、その値は次のようになります。

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

集合 A×B と B×A の結果集合は、それぞれ次のように表されます。

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) };

上記の A×B および B×A の結果は、2 つのセットのデカルト積と呼ばれます。

そして、上記の結果から、次のことがわかります:

• 2 つのセットの乗算は為替レートを満たしていません。つまり、A×B≠B ×A.

• 集合 A と集合 B のデカルト積は、集合 A の要素の数 × 集合 B の要素の数です。

複数テーブルのクエリに従うアルゴリズムは、前述のデカルト積であり、テーブル間の接続は乗算演算とみなすことができます。実際のアプリケーションでは、デカルト積には大量の不合理なデータが含まれるため、デカルト積の使用は避けるべきです。簡単に言うと、クエリ結果が重複してわかりにくくなる可能性があります。

内部結合

内部結合は、2 つのテーブル内のレコードを結合し、接続条件を設定することで関連するフィールドを返します。一致するレコード、つまり交差部分2 つのテーブルの (網掛けの) 部分が返されます。

内部結合では、INNER JOIN キーワードを使用して 2 つのテーブルを接続し、ON 句を使用して接続条件を設定します。結合条件がなければ、INNER JOIN と CROSS JOIN は構文的に同等であり、交換可能です。

内部接続の構文形式は次のとおりです。

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

構文の説明は次のとおりです。

• フィールド名: クエリ対象のフィールドの名前。

• <テーブル 1><テーブル 2>: 内部結合が必要なテーブルの名前。

• INNER JOIN: INNER キーワードは内部結合では省略でき、JOIN キーワードのみが使用されます。

• ON 句: 内部結合の接続条件を設定するために使用されます。

• INNER JOIN 也可以使用 WHERE 子句指定连接条件，但是 INNER JOIN ... ON 语法是官方的标准写法，而且 WHERE 子句在某些时候会影响查询的性能。

多个表内连接时，在 FROM 后连续使用 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 语句和运行结果如下。

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，连接的条件使用 ON 子句给出。

注意：当对多个表进行查询时，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。另外，如果表名非常长的话，也可以给表设置别名，这样就可以直接在 SELECT 语句后面写上表的别名.列名。

外连接

外连接会先将连接的表分为基表和参考表，再以基表为依据返回满足和不满足条件的记录。

外连接可以分为左外连接和右外连接，下面根据实例分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 子句来设置连接条件。

左连接的语法格式如下：

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：用来设置左连接的连接条件，不能省略。

上述语法中，“表1”为基表，“表2”为参考表。左连接查询时，可以查询出“表1”中的所有记录和“表2”中匹配连接条件的记录。如果“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

在进行左连接查询之前，我们先查看 tb_course 和 tb_students_info 两张表中的数据。SQL 语句和运行结果如下。

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，包括没有课程的学生，SQL 语句和运行结果如下。

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，运行结果显示了 12 条记录，name 为 LiMing 的学生目前没有课程，因为对应的 tb_course 表中没有该学生的课程信息，所以该条记录只取出了 tb_students_info 表中相应的值，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 子句来设置连接条件。

右连接的语法格式如下：

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：用来设置右连接的连接条件，不能省略。

与左连接相反，右连接以“表2”为基表，“表1”为参考表。右连接查询时，可以查询出“表2”中的所有记录和“表1”中匹配连接条件的记录。如果“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，包括没有学生的课程，SQL 语句和运行结果如下。

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 条记录，名称为 HTML 的课程目前没有学生，因为对应的 tb_students_info 表中并没有该学生的信息，所以该条记录只取出了 tb_course 表中相应的值，而从 tb_students_info 表中取出的值为 NULL。

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

注：使用外连接查询时，一定要分清需要查询的结果，是需要显示左表的全部记录还是右表的全部记录，然后选择相应的左连接和右连接。

以上がmysqlの複数テーブルクエリには一般的に何が使用されますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。