2 つのテーブルをクエリする方法: 1. SELECT ステートメントと "CROSS JOIN" キーワードを使用して、クロス結合クエリを実行します。 2. SELECT ステートメントと "INNER JOIN" キーワードを使用して、内部結合クエリを実行します。 ; 3. SELECT ステートメントと「OUTER JOIN」キーワードを使用して、外部結合クエリを実行します。
このチュートリアルの動作環境: Windows7 システム、mysql8 バージョン、Dell G3 コンピューター。
リレーショナル データベースではテーブルが関連付けられているため、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。
MySQL クロス結合
クロス結合 (CROSS JOIN) は、通常、結合された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: 複数のテーブルをクロス結合する場合は、FROM の後に CROSS JOIN または ,
を連続して使用します。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。
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。
MySQL 内部接続
内部 JOIN は主に、接続条件を設定することでクエリ結果から特定のデータを削除します。簡単に言うと、条件式はクロスコネクト内の特定のデータ行を削除するために使用されます。
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。結合条件がない場合、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: フィールドの名前尋ねられること。
<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 では、WHERE 句を使用して接続条件を指定することもできますが、INNER JOIN ... ON 構文は公式の標準的な記述方法であり、WHERE 句は場合によってはクエリのパフォーマンスに影響します。
複数のテーブルを接続する場合は、FROM の後に INNER JOIN または JOIN を続けて使用します。
内部結合では、2 つ以上のテーブルをクエリできます。皆様に理解を深めていただくために、当面は 2 つのテーブル間の接続クエリについてのみ説明します。
例:
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)
ここのクエリ文では、2 つのテーブル間の関係を INNER JOIN で指定し、接続の条件を ON 句で指定しています。
注: 複数のテーブルをクエリする場合は、SELECT ステートメントの後にフィールドがどのテーブルからのものであるかを指定する必要があります。そのため、複数のテーブルをクエリする場合、SELECT文以降の書き方はテーブル名.列名となります。さらに、テーブル名が非常に長い場合は、テーブルの別名を設定して、テーブルの別名と列名を SELECT ステートメントの直後に記述することもできます。
MySQL 外部結合
内部結合のクエリ結果は、接続条件を満たすすべてのレコードであり、外部結合は最初に分割されます。接続されたテーブルはベース テーブルと参照テーブルであり、ベース テーブルをベースとして使用して、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。
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:
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:
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。
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。
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