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一、連接查詢

連接查詢: 將多張表(>=2)進行記錄的連接(按照某個指定的條件進行數據拼接)。

連接查詢的意義: 在用戶查看數據的時候,需要顯示的數據來自多張表.

連接查詢: join, 使用方式: 左表 join 右表；左表: 在join關鍵字左邊的表；右表: 在join關鍵字右邊的表

連接查詢分類：SQL中將連接查詢分成四類:?內連接,外連接,自然連接和交叉連接

交叉連接：交叉連接: cross join, 從一張表中循環取出每一條記錄, 每條記錄都去另外一張表進行匹配: 匹配一定保留(沒有條件匹配), 而連接本身字段就會增加(保留),最終形成的結果叫做: 笛卡爾積。但是基本不會用到（反正我是從沒有用過）

基本語法: 左表 cross join 右表 或 from 左表,右表;

內連接: [inner] join, 從左表中取出每一條記錄,去右表中與所有的記錄進行匹配: 匹配必須是某個條件在左表中與右表中相同最終才會保留結果,否則不保留.

基本語法：左表 [inner] join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段; on表示連接條件: 條件字段就是代表相同的業務含義(如my_student.c_id和my_class.id)

字段別名以及表別名的使用: 在查詢數據的時候,不同表有同名字段,這個時候需要加上表名才能區分, 而表名太長, 通常可以使用別名.

內連接可以沒有連接條件: 沒有on之后的內容,這個時候系統會保留所有結果(笛卡爾積)

內連接還可以使用where代替on關鍵字，但效率差很多。

外連接: 以某張表為主,取出里面的所有記錄, 然后每條與另外一張表進行連接: 不管能不能匹配上條件,最終都會保留: 能匹配,正確保留; 不能匹配,其他表的字段都置空NULL.

外連接分為兩種: 是以某張表為主: 有主表

left join: 左外連接(左連接), 以左表為主表

right join: 右外連接(右連接), 以右表為主表

基本語法: 左表 left/right join 右表 on 左表.字段 = 右表.字段;

自然連接:略(基本不用自然連接)

二、聯合查詢

聯合查詢:將多次查詢(多條select語句), 在記錄上進行拼接(字段不會增加)

基本語法:多條select語句構成: 每一條select語句獲取的字段數必須嚴格一致(但是字段類型無關)

Select 語句1

Union [union選項]

Select語句2...

Union選項: 與select選項一樣有兩個

All: 保留所有(不管重復)

Distinct: 去重(整個重復): 默認的

聯合查詢只要求字段一樣, 跟數據類型無關

聯合查詢的意義:

1. 查詢同一張表,但是需求不同: 如查詢學生信息, 男生身高升序, 女生身高降序.

2. 多表查詢: 多張表的結構是完全一樣的,保存的數據(結構)也是一樣的.

Order by使用

在聯合查詢中: order by不能直接使用,需要對查詢語句使用括號才行；另外，要orderby生效: 必須搭配limit: limit使用限定的最大數即可.

三、子查詢

子查詢: 查詢是在某個查詢結果之上進行的.(一條select語句內部包含了另外一條select語句).

子查詢分類

子查詢有兩種分類方式: 按位置分類;和按結果分類

• 按位置分類: 子查詢(select語句)在外部查詢(select語句)中出現的位置

From子查詢: 子查詢跟在from之后

Where子查詢: 子查詢出現where條件中

Exists子查詢: 子查詢出現在exists里面

• 按結果分類: 根據子查詢得到的數據進行分類(理論上講任何一個查詢得到的結果都可以理解為二維表)

標量子查詢: 子查詢得到的結果是一行一列

列子查詢: 子查詢得到的結果是一列多行

行子查詢: 子查詢得到的結果是多列一行(多行多列) （1,2,3出現的位置都是在where之后)

表子查詢: 子查詢得到的結果是多行多列(出現的位置是在from之后)

標量子查詢

需求: 找到分類為科技的所有文章標題

列子查詢

這個時候我就想起以前面試的情形，當時有一道題，給我一個表，讓我找出語文和數學都及格人的名字。表是這樣的：

行子查詢

行子查詢: 返回的結果可以是多行多列(一行多列)

需求：找出年齡最大且身高最高的人

方案一：

方案二：

表子查詢

表子查詢: 子查詢返回的結果是多行多列的二維表: 子查詢返回的結果是當做二維表來使用

需求：找出每個人最好的成績

Exists子查詢

Exists: 是否存在的意思, exists子查詢就是用來判斷某些條件是否滿足(跨表), exists是接在where之后: exists返回的結果只有0和1.

需求：如果存在的話身高大于2米的人，列出表中所有數據

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轉載于:https://my.oschina.net/u/2391658/blog/831563

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL数据高级查询之连接查询、联合查询、子查询的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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