MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法-mysql チュートリアル-php.cn

前提条件: 一緒にクエリされるこれらのテーブル間には関係があり (1 対 1、1 対多)、それらの間に関連フィールドが存在する必要があります。この関連フィールドには外部キーがある場合があります。外部キーが作成されない可能性があります。たとえば、従業員テーブルと部門テーブル、これら 2 つのテーブルは「部門番号」によって関連付けられています。

1. エクスポート

従業員の名前と部門の名前をクエリしたい場合

これら 2 つのフィールドは別のテーブルにあります。関連する条件をクエリして、結果がどうなるか見てみましょう。

SELECT last_name, department_name
FROM employees, departments;
+-----------+----------------------+
| last_name | department_name      |
+-----------+----------------------+
| King      | Administration       |
| King      | Marketing            |
| King      | Purchasing           |
| King      | Human Resources      |
| King      | Shipping             |
| King      | IT                   |
| King      | Public Relations     |
| King      | Sales                |
| King      | Executive            |
| King      | Finance              |
| King      | Accounting           |
| King      | Treasury             |
...
| Gietz     | IT Support           |
| Gietz     | NOC                  |
| Gietz     | IT Helpdesk          |
| Gietz     | Government Sales     |
| Gietz     | Retail Sales         |
| Gietz     | Recruiting           |
| Gietz     | Payroll              |
+-----------+----------------------+
2889 rows in set (0.01 sec)

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SELECT COUNT(employee_id) FROM employees;
#输出107行

SELECT COUNT(department_id)FROM departments;
#输出27行

SELECT 107*27 FROM dual;
107*27=2889

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明らかに上記の操作は間違っています

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

上記の操作により、従業員テーブルのレコードが部門テーブルの各レコードに関連付けられます。は、従業員がすべての部門で働いているかのようです。実際的な観点から、この状況が起こらないことは明らかです。
この現象はデカルト積です。

2. デカルト積

デカルト積はリレーショナル代数の概念であり、2 つのテーブルのデータの各行が別のテーブルのデータの各行と結合されることを意味します。。例: 2 つのテーブルがあり、左側のテーブルには m 個のデータレコードと x フィールドがあり、右側のテーブルには n 個のデータレコードと y フィールドがあります。クロスコネクトを実行すると、m*n 個のデータレコードと x y フィールドが返されます。デカルト積の概略図を図に示します。

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

SQL92 では、デカルト積はクロス結合とも呼ばれ、英語では CROSS JOIN となります。 SQL99 では、CROSS JOIN は相互接続を表すためにも使用されます。この機能は、2 つのテーブルが関連していない場合でも、任意のテーブルを結合することです。 MySQL では、デカルト積は次の状況で発生します:
従業員名と部門名のクエリ
SELECT last_name,department_name FROM employees,departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees CROSS JOIN departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees INNER JOIN departments;
SELECT last_name,department_name FROM employees JOIN departments;
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3. デカルト積の解決策

デカルト積エラーは次の条件で発生します:

デカルト積エラーは次の条件で発生します:

複数のテーブルの接続条件(または関連付け条件)を省略してください
##接続条件(または関連付け条件)が無効です

WHERE に有効な結合条件を追加できます。

SELECT	table1.column, table2.column
FROM	table1, table2
WHERE	table1.column1 = table2.column2;  #连接条件

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#案例：查询员工的姓名及其部门名称
SELECT last_name, department_name
FROM employees, departments
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

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SELECT employees.last_name, departments.department_name,employees.department_id
FROM employees, departments
WHERE employees.department_id = departments.department_id;

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2. 複数テーブルクエリの分類

1. 等価結合と非等価結合

等価結合は、実際には理解しやすいものです。「who と Who が等しい」とは、= を使用することを意味します。

特定のフィールド > 特定の値などのレコードのクエリなど、非同等の接続の場合は、

##
SELECT employees.employee_id, employees.last_name, 
      employees.department_id, departments.department_id,
    departments.location_id
FROM   employees, departments
WHERE  employees.department_id = departments.department_id;
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Extension:

を使用できます。エイリアスクエリを簡素化します。 — 一部のフィールド名が長すぎます。列名の前にテーブル名のプレフィックスを使用すると、クエリの効率が向上します。

SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id,
d.department_id, d.location_id
FROM   employees e , departments d
WHERE  e.department_id = d.department_id;

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テーブルのエイリアスを使用する場合、そのエイリアスはクエリフィールドとフィルター条件でのみ使用でき、元のテーブル名は使用できないことに注意してください。使用しないとエラーが報告されます。
2. 自己結合と非自己結合

自己結合、その文字通りの意味は、自分自身を自分自身に接続することです。

たとえば、次のようになります。従業員情報とそれに対応する上位情報を検索するには

これらを 1 つのテーブルだけに関連付ける方法がないことはわかっています。これらを関連付けたい場合は、関連付け条件が必要です。 2 この時点で、元のテーブルと本質的に同じテーブルを抽出し、そのテーブルにエイリアスを付けることができます。Table1 と table2 は本質的に同じテーブルですが、エイリアスを使用して仮想化されています。2 つのテーブルは異なる意味を表します。次に、2 つのテーブルが内部結合、外部結合、その他のクエリを実行します。

例: 従業員と対応する上司の名前を検索したい場合は、自己結合を使用できます。

SELECT CONCAT(worker.last_name ,&#39; works for &#39; 
   , manager.last_name)
FROM   employees worker, employees manager
WHERE  worker.manager_id = manager.employee_id ;

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演習: last_name を &lsquo としてクエリします。 ;Chen の従業員のマネージャー情報。
3. 内部結合と外部結合

内部結合: 同じ列を持つ 3 つ以上のテーブルの行をマージします。

結果セットには、 table 別のテーブルと一致しない行

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

外连接: 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左（或右）表中不满足条件的行 ，这种连接称为左（或右）外连接。没有匹配的行时, 结果表中相应的列为空(NULL)。

如果是左外连接，则连接条件中左边的表也称为主表，右边的表称为从表。

如果是右外连接，则连接条件中右边的表也称为主表，左边的表称为从表。

外连接查询的数据比较多

SQL92：使用(+)创建连接
在 SQL92 中采用（+）代表从表所在的位置。即左或右外连接中，(+) 表示哪个是从表。
Oracle 对 SQL92 支持较好，而 MySQL 则不支持 SQL92 的外连接。
#左外连接
SELECT last_name,department_name
 FROM employees ,departments 
 WHERE  employees.department_id = departments.department_id(+);


#右外连接 
SELECT last_name,department_name 
FROM employees ,departments 
WHERE employees.department_id(+) = departments.department_id;  ```
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SQL99语法实现多表查询

1.基本语法
使用JOIN…ON子句创建连接的语法结构：
SELECT table1.column, table2.column,table3.column FROM table1
    JOIN table2 ON table1 和 table2 的连接条件
        JOIN table3 ON table2 和 table3 的连接条件
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语法说明：
可以使用 ON 子句指定额外的连接条件。
这个连接条件是与其它条件分开的。ON 子句使语句具有更高的易读性。关键字 JOIN、INNER JOIN、CROSS JOIN 的含义是一样的，都表示内连接
2.内连接(INNER JOIN)
语法
select 字段
from 表1
join 表2 on 两个表的连接条件
where 其他子句

以查询各个部门的员工信息为例，它们之间的连接条件是员工表中的部门id与部门表中的部门id相同

SELECT e.employee_id, e.last_name, e.department_id, 
       d.department_id, d.location_id
FROM   employees e JOIN departments d
ON     (e.department_id = d.department_id);
这里截取部分结果
+-------------+-------------+---------------+---------------+-------------+
| employee_id | last_name   | department_id | department_id | location_id |
+-------------+-------------+---------------+---------------+-------------+
|         103 | Hunold      |            60 |            60 |        1400 |
|         104 | Ernst       |            60 |            60 |        1400 |
|         105 | Austin      |            60 |            60 |        1400 |
|         106 | Pataballa   |            60 |            60 |        1400 |
|         107 | Lorentz     |            60 |            60 |        1400 |
|         120 | Weiss       |            50 |            50 |        1500 |
|         121 | Fripp       |            50 |            50 |        1500 |
|         122 | Kaufling    |            50 |            50 |        1500 |
|         123 | Vollman     |            50 |            50 |        1500 |
|         124 | Mourgos     |            50 |            50 |        1500 |
|         125 | Nayer       |            50 |            50 |        1500 |
|         126 | Mikkilineni |            50 |            50 |        1500 |
|         127 | Landry      |            50 |            50 |        1500 |
|         128 | Markle      |            50 |            50 |        1500 |
|         129 | Bissot      |            50 |            50 |        1500 |

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使用内连接的一个问题就是他们把所有的信息都显示出来，它只能够显示匹配的数据，而外连接可以把不匹配的数据也显示出来

先来看看表的数据，方便后续操作

mysql> select * from emp;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)

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mysql> select * from dept;
+--------+------------+----------+
| DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+--------+------------+----------+
|     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|     30 | SALES      | CHICAGO  |
|     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+--------+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

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mysql> select * from emp e
    -> join dept d
    -> on e.deptno=e.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
56 rows in set (0.01 sec)

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– 问题：
– 1.40号部分没有员工，没有显示在查询结果中
– 2.员工scott没有部门，没有显示在查询结果中
所以想显示所有数据，要使用外连接

外连接(OUTER JOIN)
1.左外连接
左外连接： left outer join – 左面的那个表的信息，即使不匹配也可以查看出效果
SELECT 字段列表
FROM A表 LEFT JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;
2.右外连接
SELECT 字段列表
FROM A表 RIGHT JOIN B表
ON 关联条件
WHERE 等其他子句;

mysql> select *
    -> from emp e
    -> right outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  NULL | NULL   | NULL      | NULL | NULL       |    NULL |    NULL |   NULL |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
15 rows in set (0.00 sec)

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3.满外连接(FULL OUTER JOIN)
满外连接的结果 = 左右表匹配的数据 + 左表没有匹配到的数据 + 右表没有匹配到的数据。
SQL99是支持满外连接的。使用FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN来实现。
需要注意的是，MySQL不支持FULL JOIN，但是可以用 LEFT JOIN UNION RIGHT join代替。
在讲满外连接之前，我们先来介绍一下union关键字的使用，相信看了以后大家就清楚了

4.UNION

合并查询结果

使用UNION关键字，可以将多个SELECT语句的结果组合成一个结果集。合并时，两个表对应的列数和数据类型必须相同，并且相互对应。使用UNION或UNION ALL关键字来分隔各个SELECT语句。

语法格式：

SELECT column,… FROM table1
UNION [ALL]
SELECT column,… FROM table2

UNION操作符

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

UNION 操作符返回两个查询的结果集的并集，去除重复记录。

`UNION ALL操作符

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

UNION ALL操作符返回两个查询的结果集的并集。对于两个结果集的重复部分，不去重。

注意：执行UNION ALL语句时所需要的资源比UNION语句少。如果明确知道合并数据后的结果数据不存在重复数据，或者不需要去除重复的数据，则尽量使用UNION ALL语句，以提高数据查询的效率。
为什么union all的效率比较高呢？首先我们如果使用union的话，它会先把数据查询出来，紧接着还要进去去重操作，它多了一步去重操作，当然花费的时间就比较多了，影响效率。

mysql> select *
    -> from emp e
    -> left outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno
    -> union -- 并集 去重 效率低
    -> select *
    -> from emp e
    -> right outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  NULL | NULL   | NULL      | NULL | NULL       |    NULL |    NULL |   NULL |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
15 rows in set (0.01 sec)

mysql> ^C
mysql> https://blog.csdn.net/weixin_42250835/article/details/123535439^Z^Z^C
mysql> select *
    -> from emp e
    -> left outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno
    -> union -- 并集 去重 效率低
    -> select *
    -> from emp e
    -> right outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  NULL | NULL   | NULL      | NULL | NULL       |    NULL |    NULL |   NULL |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
15 rows in set (0.00 sec)

mysql> select *
    -> from emp e
    -> left outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno
    -> union all-- 并集 不去重 效率高
    -> select *
    -> from emp e
    -> right outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  NULL | NULL   | NULL      | NULL | NULL       |    NULL |    NULL |   NULL |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
29 rows in set (0.00 sec)

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为了让大家更清楚知道他们的区别，我们分别看一下有多少记录

    -> on e.deptno = d.deptno' at line 2
mysql> select *
    -> from emp e
    -> left outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
14 rows in set (0.00 sec)

mysql> select *
    -> from emp e
    -> right outer join dept d
    -> on e.deptno = d.deptno;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO | DEPTNO | DNAME      | LOC      |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |     10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |     20 | RESEARCH   | DALLAS   |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |     30 | SALES      | CHICAGO  |
|  NULL | NULL   | NULL      | NULL | NULL       |    NULL |    NULL |   NULL |     40 | OPERATIONS | BOSTON   |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+--------+------------+----------+
15 rows in set (0.00 sec)

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14+15=29所=所以可以看出union all确实是不去重

 中图：内连接 A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

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 左上图：左外连接
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

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 右上图：右外连接
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

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 左中图：A - A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL

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 右中图：B-A∩B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL

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 左下图：满外连接
  左中图 + 右上图  A∪B
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL
UNION ALL  #没有去重操作，效率高
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`;

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 右下图
 左中图 + 右中图  A ∪B- A∩B 或者 (A -  A∩B) ∪ （B - A∩B）
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e LEFT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE d.`department_id` IS NULL
UNION ALL
SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e RIGHT JOIN departments d
ON e.`department_id` = d.`department_id`
WHERE e.`department_id` IS NULL

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4.自然连接

SQL99 在 SQL92 的基础上提供了一些特殊语法，比如 NATURAL JOIN 用来表示自然连接。我们可以把自然连接理解为 SQL92 中的等值连接。它会帮你自动查询两张连接表中所有相同的字段，然后进行等值连接。

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e NATURAL JOIN departments d;

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上面的写法的效果和下面是一样的

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
USING (department_id);

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5.using连接

当我们进行连接的时候，SQL99还支持使用 USING 指定数据表里的同名字段进行等值连接。但是只能配合JOIN一起使用。比如：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e JOIN departments d
USING (department_id);

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你能看出与自然连接 NATURAL JOIN 不同的是，USING 指定了具体的相同的字段名称，你需要在 USING 的括号 () 中填入要指定的同名字段。同时使用 JOIN...USING 可以简化 JOIN ON 的等值连接。它与下面的 SQL 查询结果是相同的：

SELECT employee_id,last_name,department_name
FROM employees e ,departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;

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注意:using只能和join配合使用，而且要求两个关联字段在关联表中名称一致，而且只能表示关联字段值相等

三、子查询

1.不相关子查询

子查询就是查询语句的嵌套，有多个select语句

子查询的引入:

– 查询所有比“CLARK”工资高的员工的信息

– 步骤1：“CLARK”工资

mysql> select * from emp where ename=&#39;clark&#39;;  工资2450
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
| EMPNO | ENAME | JOB     | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM | DEPTNO |
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
|  7782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 | NULL |     10 |
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

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– 步骤2：查询所有工资比2450高的员工的信息

mysql> select * from emp where sal > 2450;
+-------+-------+-----------+------+------------+---------+------+--------+
| EMPNO | ENAME | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM | DEPTNO |
+-------+-------+-----------+------+------------+---------+------+--------+
|  7566 | JONES | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 | NULL |     20 |
|  7698 | BLAKE | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 | NULL |     30 |
|  7788 | SCOTT | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 | NULL |     20 |
|  7839 | KING  | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 | NULL |     10 |
|  7902 | FORD  | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 | NULL |     20 |
+-------+-------+-----------+------+------------+---------+------+--------+
5 rows in set (0.01 sec)

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两次命令解决问题的话，效率低，第二个命令依托于第一个命令，第一个命令的结果给第二个命令使用，但是
因为第一个命令的结果可能不确定要改，所以第二个命令也会导致修改
将步骤1和步骤2合并 --》子查询：-- 一个命令解决问题 --》效率高

mysql> select *from emp where sal>(select sal from emp where ename=&#39;clark&#39;);
+-------+-------+-----------+------+------------+---------+------+--------+
| EMPNO | ENAME | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM | DEPTNO |
+-------+-------+-----------+------+------------+---------+------+--------+
|  7566 | JONES | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 | NULL |     20 |
|  7698 | BLAKE | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 | NULL |     30 |
|  7788 | SCOTT | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 | NULL |     20 |
|  7839 | KING  | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 | NULL |     10 |
|  7902 | FORD  | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 | NULL |     20 |
+-------+-------+-----------+------+------------+---------+------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)

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【2】执行顺序：

先执行子查询，再执行外查询；

【3】不相关子查询：

子查询可以独立运行，称为不相关子查询。

【4】不相关子查询分类：

根据子查询的结果行数，可以分为单行子查询和多行子查询。

练习

单行子查询

mysql> -- 单行子查询
mysql> -- 查询工资高与拼接工资的员工名字和工资
mysql> select ename,sal from emp
    -> where sal>(select avg(sal) from emp);
+-------+---------+
| ename | sal     |
+-------+---------+
| JONES | 2975.00 |
| BLAKE | 2850.00 |
| CLARK | 2450.00 |
| SCOTT | 3000.00 |
| KING  | 5000.00 |
| FORD  | 3000.00 |
+-------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)

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-- 查询和CLARK同一部门且比他工资低的雇员名字和工资。
select ename,sal
from emp
where deptno = (select deptno from emp where ename = &#39;CLARK&#39;) 
      and 
      sal < (select sal from emp where ename = &#39;CLARK&#39;)
+--------+---------+
| ename  | sal     |
+--------+---------+
| MILLER | 1300.00 |
+--------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

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 多行子查询：
  【1】查询【部门20中职务同部门10的雇员一样的】雇员信息。
-- 查询雇员信息
select * from emp;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)
-- 查询部门20中的雇员信息
select * from emp where deptno = 20;
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
| EMPNO | ENAME | JOB     | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM | DEPTNO |
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
|  7369 | SMITH | CLERK   | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 | NULL |     20 |
|  7566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 | NULL |     20 |
|  7788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 | NULL |     20 |
|  7876 | ADAMS | CLERK   | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 | NULL |     20 |
|  7902 | FORD  | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 | NULL |     20 |
+-------+-------+---------+------+------------+---------+------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)
-- 部门10的雇员的职务：
select job from emp where deptno = 10; -- MANAGER,PRESIDENT,CLERK
+-----------+
| job       |
+-----------+
| MANAGER   |
| PRESIDENT |
| CLERK     |
+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)
-- 查询部门20中职务同部门10的雇员一样的雇员信息。
select * from emp 
where deptno = 20 
and job in (select job from emp where deptno = 10)
-- > Subquery returns more than 1 row
select * from emp 
where deptno = 20 
and job = any(select job from emp where deptno = 10)

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 【2】查询工资比所有的“SALESMAN”都高的雇员的编号、名字和工资。
-- 查询雇员的编号、名字和工资
select empno,ename,sal from emp
+-------+--------+---------+
| empno | ename  | sal     |
+-------+--------+---------+
|  7369 | SMITH  |  800.00 |
|  7499 | ALLEN  | 1600.00 |
|  7521 | WARD   | 1250.00 |
|  7566 | JONES  | 2975.00 |
|  7654 | MARTIN | 1250.00 |
|  7698 | BLAKE  | 2850.00 |
|  7782 | CLARK  | 2450.00 |
|  7788 | SCOTT  | 3000.00 |
|  7839 | KING   | 5000.00 |
|  7844 | TURNER | 1500.00 |
|  7876 | ADAMS  | 1100.00 |
|  7900 | JAMES  |  950.00 |
|  7902 | FORD   | 3000.00 |
|  7934 | MILLER | 1300.00 |
+-------+--------+---------+
14 rows in set (0.00 sec)
-- “SALESMAN”的工资：
select sal from emp where job = &#39;SALESMAN&#39;;
+---------+
| sal     |
+---------+
| 1600.00 |
| 1250.00 |
| 1250.00 |
| 1500.00 |
+---------+
4 rows in set (0.00 sec)
-- 查询工资比所有的“SALESMAN”都高的雇员的编号、名字和工资。
-- 多行子查询：
select empno,ename,sal 
from emp 
where sal > all(select sal from emp where job = &#39;SALESMAN&#39;);
+-------+-------+---------+
| empno | ename | sal     |
+-------+-------+---------+
|  7566 | JONES | 2975.00 |
|  7698 | BLAKE | 2850.00 |
|  7782 | CLARK | 2450.00 |
|  7788 | SCOTT | 3000.00 |
|  7839 | KING  | 5000.00 |
|  7902 | FORD  | 3000.00 |
+-------+-------+---------+
6 rows in set (0.00 sec)

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2.相关子查询

【1】不相关的子查询引入：

不相关的子查询：子查询可以独立运行，先运行子查询，再运行外查询。

相关子查询：子查询不可以独立运行，并且先运行外查询，再运行子查询

【2】不相关的子查询优缺点：

好处：简单功能强大（一些使用不相关子查询不能实现或者实现繁琐的子查询，可以使用相关子查询实现）

缺点：稍难理解

【3】sql展示：

-- 【1】查询最高工资的员工  （不相关子查询）
select * from emp where sal = (select max(sal) from emp)
-- 【2】查询本部门最高工资的员工   （相关子查询）
-- 方法1：通过不相关子查询实现：
select * from emp where deptno = 10 and sal = (select max(sal) from emp where deptno = 10)
union
select * from emp where deptno = 20 and sal = (select max(sal) from emp where deptno = 20)
union
select * from emp where deptno = 30 and sal = (select max(sal) from emp where deptno = 30)
-- 缺点：语句比较多，具体到底有多少个部分未知
-- 方法2： 相关子查询
select * from emp e where sal = (select max(sal) from emp where deptno = e.deptno) order by deptno
-- 【3】查询工资高于其所在岗位的平均工资的那些员工  （相关子查询）
-- 不相关子查询：
select * from emp where job = &#39;CLERK&#39; and sal >= (select avg(sal) from emp where job = &#39;CLERK&#39;)
union ......
-- 相关子查询：
select * from emp e where sal >= (select avg(sal) from emp e2 where e2.job = e.job)

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四、聚合函数

1.聚合函数介绍

聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

聚合函数类型

AVG()
SUM()
MAX()
MIN()
COUNT()

语法

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

注意:聚合函数不允许嵌套使用

1.1 AVG和SUM函数

可以对数值型数据使用AVG 和 SUM 函数。

他们在计算有空值的时候，会把非空计算进去，然后自动忽略空值
AVG=SUM/COUNT

mysql> select * from emp;
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
| EMPNO | ENAME  | JOB       | MGR  | HIREDATE   | SAL     | COMM    | DEPTNO |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+
|  7369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 |  800.00 |    NULL |     20 |
|  7499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
|  7521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
|  7566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 | 2975.00 |    NULL |     20 |
|  7654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
|  7698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 | 2850.00 |    NULL |     30 |
|  7782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 | 2450.00 |    NULL |     10 |
|  7788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 | 5000.00 |    NULL |     10 |
|  7844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
|  7876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 | 1100.00 |    NULL |     20 |
|  7900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 |  950.00 |    NULL |     30 |
|  7902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 | 3000.00 |    NULL |     20 |
|  7934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 | 1300.00 |    NULL |     10 |
+-------+--------+-----------+------+------------+---------+---------+--------+

14 rows in set (0.00 sec)

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MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

1.2 MIN和MAX函数

可以对任意数据类型的数据使用 MIN 和 MAX 函数。

1.3 COUNT函数

COUNT(*)返回表中记录总数，适用于任意数据类型。

mysql> select count(*) from emp;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|       14 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)

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计算指定字段再查询结果中出现的个数

mysql> select count(comm) from emp;
+-------------+
| count(comm) |
+-------------+
|           4 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

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COUNT(expr) 返回expr不为空的记录总数。

-问题：用count(*)，count(1)，count(列名)谁好呢?

其实，对于MyISAM引擎的表是没有区别的。这种引擎内部有一计数器在维护着行数。

Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。

问题：能不能使用count(列名)替换count(*)?

不要使用 count(列名)来替代 count(*)，count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。

说明： count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
这样子讲的话，大家可能还比较懵，接下来，我来演示一下

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

2.group by

使用group by可以进行分组，我们以前使用avg可以求出所有员工的平均工资，但是如果我们想要求各个部门的员工的平均工资的话，就得对部门进行分组，以部门为单位来划分，然后求出他们各自的平均工资
注意:字段不可以和多行函数一起使用，因为记录个数不匹配，这样就会导致查询的数据没有全部展示，但是，如果这个字段属于分组是可以的

mysql> select deptno,avg(sal) from emp group by deptno;
+--------+-------------+
| deptno | avg(sal)    |
+--------+-------------+
|     20 | 2175.000000 |
|     30 | 1566.666667 |
|     10 | 2916.666667 |
+--------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)

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统计各个岗位的平均工资
mysql> select job,avg(sal) from emp group by job;
+-----------+-------------+
| job       | avg(sal)    |
+-----------+-------------+
| CLERK     | 1037.500000 |
| SALESMAN  | 1400.000000 |
| MANAGER   | 2758.333333 |
| ANALYST   | 3000.000000 |
| PRESIDENT | 5000.000000 |
+-----------+-------------+
5 rows in set (0.00 sec)

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3.使用having进行分组后的筛选

使用having的条件:

1 行已经被分组。

2. 使用了聚合函数。

3. 满足HAVING 子句中条件的分组将被显示。

4. HAVING 不能单独使用，必须要跟 GROUP BY 一起使用。

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

统计各个部门的平均工资 ,只显示平均工资2000以上的 - 分组以后进行二次筛选 having

mysql> select deptno,avg(sal) from emp
    -> group by deptno
    -> having avg(sal) >2000;
+--------+-------------+
| deptno | avg(sal)    |
+--------+-------------+
|     20 | 2175.000000 |
|     10 | 2916.666667 |
+--------+-------------+
2 rows in set (0.01 sec)

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五、where和having的对比

区别1：WHERE 可以直接使用表中的字段作为筛选条件，但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件；HAVING 必须要与 GROUP BY 配合使用，可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。

在需要对数据进行分组统计时，HAVING语句能够完成WHERE语句无法完成的任务。由于查询语法结构中WHERE在GROUP BY之前，因此无法筛选分组结果。HAVING 在 GROUP BY 之后，可以使用分组字段和分组中的计算函数，对分组的结果集进行筛选，这个功能是 WHERE 无法完成的。另外，WHERE排除的记录不再包括在分组中。

区别2：如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据，WHERE 是先筛选后连接，而 HAVING 是先连接后筛选。 这一点，就决定了在关联查询中，WHERE 比 HAVING 更高效。因为 WHERE 可以先筛选，用一个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。HAVING 则需要先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用的资源就比较多，执行效率也较低。

小结如下：

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

开发中的选择：

WHERE 和 HAVING 也不是互相排斥的，我们可以在一个查询里面同时使用 WHERE 和 HAVING。HAVING is used for conditions that involve grouping and aggregation functions, while WHERE is used for regular conditions.。这样，我们就既利用了 WHERE 条件的高效快速，又发挥了 HAVING 可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点。当数据量特别大的时候，运行效率会有很大的差别。

六、select的执行过程

1.关键字顺序

SELECT … FROM … WHERE … GROUP BY … HAVING … ORDER BY … LIMIT…

2.SELECT 语句的执行顺序

FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT 的字段 -> DISTINCT -> ORDER BY -> LIMIT

MySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装する方法

比如你写了一个 SQL 语句，那么它的关键字顺序和执行顺序是下面这样的：

SELECT DISTINCT player_id, player_name, count(*) as num  顺序 5
FROM player JOIN team ON player.team_id = team.team_id   顺序 1
WHERE height > 1.80  顺序 2
GROUP BY player.team_id   顺序 3
HAVING num > 2  顺序 4
ORDER BY num DESC   顺序 6
LIMIT 2   顺序 7

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3.SQL的执行原理(先了解)

SELECT 是先执行 FROM 这一步的。在这个阶段，如果是多张表联查，还会经历下面的几个步骤：

首先先通过 CROSS JOIN 求笛卡尔积，相当于得到虚拟表 vt（virtual table）1-1；
通过 ON 进行筛选，在虚拟表 vt1-1 的基础上进行筛选，得到虚拟表 vt1-2；
外部行を追加します。左結合、右リンク、または完全結合を使用している場合、外部行が関係します。つまり、仮想テーブル vt1-2 に外部行を追加すると、仮想テーブル vt1-3 が作成されます。

3 つ以上のテーブルを操作する場合は、すべてのテーブルが処理されるまで上記の手順を繰り返します。このプロセスにより、オリジナルのデータが得られます。

クエリデータテーブルの元のデータ (最終的な仮想テーブル vt1) を取得したら、これに基づいて WHERE ステージに進むことができます。この段階で、vt1 テーブルの結果がフィルタリングされ、仮想テーブル vt2 が生成されます。

次は第 3 段階と第 4 段階で、グループ分けとスクリーニングの段階です。この段階では、実際に仮想テーブルｖｔ２に基づいてグループ化およびグループフィルタリングが実行され、中間仮想テーブルｖｔ３およびｖｔ４が得られる。

条件付きフィルタリング部分が完了したら、テーブルから抽出したフィールドをフィルタリングできます。つまり、SELECT ステージと DISTINCT ステージに入ることができます。

まず、目的のフィールドが SELECT ステージで抽出され、次に DISTINCT ステージで重複する行がフィルターで除外され、それぞれ中間仮想テーブル vt5-1 と vt5-2 が取得されます。

必要なフィールドデータを抽出した後、指定されたフィールドに従って並べ替えることができます (ORDER BY ステージ)。仮想テーブル vt6 を取得します。

最後に、vt6 に基づいて、LIMIT ステージである指定行のレコードが取り出され、仮想テーブル vt7 に相当する最終結果が得られます。

もちろん、SELECT ステートメントを作成するときに、すべてのキーワードが存在するわけではないため、対応するステージは省略されます。

同時に、SQL は英語に似た構造化クエリ言語であるため、SELECT ステートメントを作成するときは、対応するキーワードの順序にも注意する必要があります。実行順序については、先ほど述べたとおりです。

以上がMySQLデータベースクエリでマルチテーブルクエリを実装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。

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自己結合、その文字通りの意味は、自分自身を自分自身に接続することです。

結果セットには、 table 別のテーブルと一致しない行

4.UNION

4.自然连接

5.using连接

三、子查询

1.不相关子查询

2.相关子查询

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