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10 分钟,带你彻底掌握 SQL 多表查询
2021-01-29
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来源:AirPython

作者:星安果

10 分钟,带你彻底掌握 <a href='/map/sql/' style='color:#000;font-size:inherit;'>SQL</a> 多表查询

1. 前言

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

2. 准备

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

3.1 子查询

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


3,王五,30)

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

3.2 内连接

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

3.3 外连接

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

3.4 完全连接

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

3.5 交叉连接

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

4. 最后

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!

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