空余时间整理下,mysql的几种连接查询,几个基本的概念需要记录下,其他直接用图解,相对直观~😈

连接查询

连接查询:将多张表连到一起进行查询(会导致记录数行和字段数列发生改变)

连接查询的意义

在关系型数据库设计过程中,实体(表)与实体之间是存在很多联系的。在关系型数据库表的设计过程中,遵循着关系来设计:一对一,一对多和多对多,通常在实际操作的过程中,需要利用这层关系来保证数据的完整性。

连接查询的种类

  1. 交叉连接

    交叉连接:将两张表的数据与另外一张表彼此交叉

    原理:

    1. 从第一张表依次取出每一条记录
    2. 取出每一条记录之后,与另外一张表的全部记录挨个匹配
    3. 没有任何匹配条件,所有的结果都会进行保留
    4. 记录数 = 第一张表记录数 * 第二张表记录数;字段数 = 第一张表字段数 + 第二张表字段数(笛卡尔积)

    语法: 基本语法:表1 cross join 表2;

    应用: 交叉连接产生的结果是笛卡尔积,没有实际应用。

  1. 内连接

    原理:

    关键字inner join,从一张表中取出所有的记录去另外一张表中匹配:利用匹配条件进行匹配,成功了则保留,失败了放弃。

    1. 从第一张表中取出一条记录,然后去另外一张表中进行匹配
    2. 利用匹配条件进行匹配:
      1. 匹配到:保留,继续向下匹配
      2. 匹配失败:向下继续,如果全表匹配失败,结束

语法: 表1 [inner] join 表2 on 匹配条件;

  1. 如果内连接没有条件(允许),那么其实就是交叉连接(避免)
  2. 使用匹配条件进行匹配
  3. 因为表的设计通常容易产生同名字段,尤其是ID,所以为了避免重名出现错误,通常使用表名.字段名,来确保唯一性
  4. 通常,如果条件中使用到对应的表名,而表名通常比较长,所以可以通过表别名来简化
  5. 内连接匹配的时候,必须保证匹配到才会保存
  6. 内连接因为不强制必须使用匹配条件(on)因此可以在数据匹配完成之后,使用where条件来限制,效果与on一样(建议使用on)

应用:

内连接通常是在对数据有精确要求的地方使用:必须保证两种表中都能进行数据匹配。

  1. 外连接

    关键字:outer join,按照某一张表作为主表(表中所有记录在最后都会保留),根据条件去连接另外一张表,从而得到目标数据。

    外连接分为两种:左外连接(left join),右外连接(right join)

    左连接:左表是主表

    右连接:右表是主表

    原理:

    1. 确定连接主表:左连接就是left join左边的表为主表;right join就是右边为主表
    2. 拿主表的每一条记录,去匹配另外一张表(从表)的每一条记录
    3. 如果满足匹配条件:保留;不满足即不保留
    4. 如果主表记录在从表中一条都没有匹配成功,那么也要保留该记录:从表对应的字段值都未NULL

    语法:

    左连接:主表 left join 从表 on 连接条件;

    右连接:从表 right join 主表 on连接条件;

    应用:

    非常常用的一种获取的数据方式:作为数据获取对应主表以及其他数据(关联)

外连接

左连接

select * from a left join b on a.id = b.id

left join 是left outer join的简写,它的全称是左外连接,是外连接中的一种。

左(外)连接,左表(a_table)的记录将会全部表示出来,而右表(b_table)只会显示符合搜索条件的记录。右表记录不足的地方均为NULL。

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右连接

select * from a right join b on a.id = b.id

right join是right outer join的简写,它的全称是右外连接,是外连接中的一种。

与左(外)连接相反,右(外)连接,左表(a_table)只会显示符合搜索条件的记录,而右表(b_table)的记录将会全部表示出来。左表记录不足的地方均为NULL。

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全连接

MySQL目前不支持此种方式,可以用其他方式替代解决。

内连接

select * from a inner join b on a.id = b.id;

组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集(阴影)部分。

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参考文档(侵联删)

  1. https://blog.csdn.net/plg17/article/details/78758593
  2. https://blog.csdn.net/JavaCoder_juejue/article/details/83037521

文章来源于互联网:mysql的几个连接查询的图解

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