mysqlで2つのテーブルをクエリする方法

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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以上がmysqlで2つのテーブルをクエリする方法の詳細内容です。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。