京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AirPython
作者:星安果
多表查询,也称为多表连接查询;作为关系型数据库最主要的查询方式,在日常工作中被广泛使用
常见的多表查询操作包含:子查询、内连接、左外连接、右外连接、完全连接、交叉连接
本篇文章将利用一个实例逐一介绍这些操作
以 Mysql 数据库为例,创建两张数据表:
student - 学生表
record - 选课记录表
其中,学生表 id 字段对应选课记录表中的 student_id 字段
Sql 如下:
# 学生表:student
create table student
(
id int not null
primary key,
name varchar(255) null,
age int null
)
comment '学生表';
# 选课记录表:record
create table record
(
id int not null
primary key,
name varchar(255) not null,
student_id int not null,
time datetime null
)
comment '选课记录';
然后,向 2 张表中插入一些数据
# 学生表数据
1,张三,18
2,李四,23
3,王五,30
4,马六,35
5,孙七,40
6,朱八,19
7,黄九,53
# 记录表数据
2021001,语文,1,2021-01-18 15:32:47
2021002,数学,2,2021-01-18 15:33:41
2021003,英语,3,2021-01-18 15:34:01
2021004,物理,4,2021-01-18 15:34:33
2021005,体育,5,2021-01-18 15:34:47
2021006,化学,8,2021-01-18 15:35:12
2021007,生物,9,2021-01-18 15:35:39
2021008,音乐,10,2021-01-18 15:36:00
子查询,又称之为内查询,是一种嵌套在其他 Sql 查询的 Where 子句中的查询
一般用于对查询结果的进一步限制,返回所需要的数据;子查询可以用在 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句中
这里以 SELECT 语句为例,在两张表中使用子查询,筛选出满足条件的记录
# 子查询
select * from student where id in (select student_id from record where student_id<=3)
查询结果如下:
# 子查询的结果
1,张三,18
2,李四,23
需要注意的是,子查询必须包含在圆括号内,并且不能使用 ORDER BY 进行排序
内连接是通过关键字 inner join 连接两张表,只返回满足 on 条件的,两张表的交集数据
# 内连接
select * from student s inner join record r on s.id=r.student_id;
查询结果如下:
# 内连接查询结果
1,张三,18,2021001,语文,1,2021-01-18 15:32:47
2,李四,23,2021002,数学,2,2021-01-18 15:33:41
3,王五,30,2021003,英语,3,2021-01-18 15:34:01
4,马六,35,2021004,物理,4,2021-01-18 15:34:33
5,孙七,40,2021005,体育,5,2021-01-18 15:34:47
需要注意的是,如果内连接没有通过 on 关键字指定条件的话,查询结果和交叉连接查询结果一样,只是执行效率高于交叉连接
外连接包含:
左外连接
右外连接
其中,
左外连接:使用关键字 left join,以左表为准,返回左表的所有数据,右表满足 on 条件的数据会全部显示,否则用 null 值去填充
右外连接:和左外连接相反。使用关键 right join,以右表为准,返回右表的所有数据,左表满足 on 条件的数据会全部显示,否则用 null 值去填充
首先,我们来看左连接的实例
# 左外连接
select * from student s left join record r on s.id=r.student_id;
返回结果如下:
# 左外连接结果
1,张三,18,2021001,语文,1,2021-01-18 15:32:47
2,李四,23,2021002,数学,2,2021-01-18 15:33:41
3,王五,30,2021003,英语,3,2021-01-18 15:34:01
4,马六,35,2021004,物理,4,2021-01-18 15:34:33
5,孙七,40,2021005,体育,5,2021-01-18 15:34:47
6,朱八,19,NULL,NULL,NULL,NULL
7,黄九,53,NULL,NULL,NULL,NULL
然后,我们再来看看右连接
# 右外连接
select * from student s right join record r on s.id=r.student_id;
返回结果如下:
# 右外连接结果
1,张三,18,2021001,语文,1,2021-01-18 15:32:47
2,李四,23,2021002,数学,2,2021-01-18 15:33:41
3,王五,30,2021003,英语,3,2021-01-18 15:34:01
4,马六,35,2021004,物理,4,2021-01-18 15:34:33
5,孙七,40,2021005,体育,5,2021-01-18 15:34:47
NULL,NULL,NULL,2021006,化学,8,2021-01-18 15:35:12
NULL,NULL,NULL,2021007,生物,9,2021-01-18 15:35:39
NULL,NULL,NULL,2021008,音乐,10,2021-01-18 15:36:00
完全连接,是通过关键字 full join 连接两张表,返回左表和右表的所有数据,并使用 null 值填充缺失的数据
# 完全连接
select * from student s full join record r on s.id = r.student_id;
需要注意的是,Mysql 并不支持完全连接,我们可以使用左连接 + union + 右连接的方式去模拟完全连接
select * from student left join record on student.id = record.student_id
union
select * from student right join record on student.id = record.student_id;
查询结果如下:
# 完全连接结果
1,张三,18,2021001,语文,1,2021-01-18 15:32:47
2,李四,23,2021002,数学,2,2021-01-18 15:33:41
3,王五,30,2021003,英语,3,2021-01-18 15:34:01
4,马六,35,2021004,物理,4,2021-01-18 15:34:33
5,孙七,40,2021005,体育,5,2021-01-18 15:34:47
6,朱八,19,NULL,NULL,NULL,NULL
7,黄九,53,NULL,NULL,NULL,NULL
NULL,NULL,NULL,2021006,化学,8,2021-01-18 15:35:12
NULL,NULL,NULL,2021007,生物,9,2021-01-18 15:35:39
NULL,NULL,NULL,2021008,音乐,10,2021-01-18 15:36:00
交叉连接,又称之为笛卡尔积,使用关键字 cross join 连接两张表进行查询
如果不使用 where 加入限制条件,则返回两张表行数的乘积;如果加入限制条件,则返回满足条件表达式的数据并合成一行
以加入限制条件的交叉连接查询为例
# 交叉连接
select * from xag.student as s cross join xag.record as r where s.id=r.student_id;
查询结果如下:
# 交叉连接结果
1,张三,18,2021001,语文,1,2021-01-18 15:32:47
2,李四,23,2021002,数学,2,2021-01-18 15:33:41
3,王五,30,2021003,英语,3,2021-01-18 15:34:01
4,马六,35,2021004,物理,4,2021-01-18 15:34:33
5,孙七,40,2021005,体育,5,2021-01-18 15:34:47
需要注意的是,交叉连接查询如果带有限制条件,它会先生成两张表行数成绩生成查询结果集,然后再通过限制条件去过滤;因此,在数据量大的时候,查询速度会很慢
相比单表查询,多表查询可以覆盖更多业务场景,大大提升我们的工作效率!实际工作当中,可以根据需要选择性的去使用!
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22